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公开(公告)号：CN117610674A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311302239.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/2135 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种针对联邦学习数据中毒攻击的防御方法及系统，属于联邦机器学习安全技术领域，在联邦学习的每个训练轮次获取选中客户端的局部模型，将局部模型降至低维；对于每个选中客户端，存储一个运行周期内的低维局部模型，将这个运行周期内的低维局部模型集合压缩为选中客户端的局部模型分布特征表示；利用第一批基准客户端的局部模型分布特征表示筛选出用于基准计算的局部模型分布特征表示集并计算基准模型分布特征表示；计算每个选中客户端的局部模型分布特征表示与基准模型分布特征表示的差异程度；对客户端局部模型异常程度进行门限识别，异常程度高于异常阈值的将其视为恶意客户端并在后续的联邦训练过程中忽略其局部模型。
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公开(公告)号：CN112220921B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010863764.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 北京交通大学 , 北京智飞绿竹生物制药有限公司
IPC: A61K39/295 , A61K39/155 , A61P31/14
Abstract: 本发明提供了一种针对呼吸道合胞病毒感染的组合疫苗。包括：第一组合物，其包含免疫有效剂量的人26型复制缺陷型腺病毒载体和药学上可以接受的载体，人26型复制缺陷型腺病毒载体包含编码呼吸道合胞病毒的抗原蛋白的核苷酸；第二组合物，包含免疫有效剂量的猩猩63型复制缺陷型腺病毒载体和药学上可以接受的载体，猩猩63型复制缺陷型腺病毒载体包含编码呼吸道合胞病毒的抗原蛋白的核苷酸。第一组合物为初免组合物，第二组合物为加强组合物；或者，第一组合物为加强组合物，第二组合物为初免组合物。本发明的组合疫苗用于诱导针对呼吸道合胞病毒感染的保护性免疫，提供针对呼吸道合胞病毒感染的保护性免疫的组合物、疫苗和方法。
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公开(公告)号：CN113805142A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111088881.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于联邦学习的建筑物楼层室内定位方法，利用由一个边缘服务器以及多个移动客户端共同参与的分布式深度学习技术来构建射频指纹定位模型。服务器首先进行模型初始化并利用其少量指纹数据进行集中式预训练，各个客户端使用其本地指纹数据进行进一步的模型训练，随后将训练好的本地模型传输至服务器，服务器对从各个客户端收集来的本地模型进行聚合，得到用于射频指纹定位的全局模型。本发明采用了含预训练的联邦学习训练方法结合基于卷积神经网络的射频指纹定位方法，将数据采集和模型训练任务分配至各个客户端，分散了模型训练开销、降低了数据采集及存储成本、并保护了客户端的位置数据隐私，同时还保证了训练效率和定位效果。
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公开(公告)号：CN106967928B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201710174954.8
申请日：2017-03-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种650MPa级高强度抗震钢筋用钢，包括如下质量百分比的组分：C：0.10～0.4wt％；Mn：1.5～3.0wt％；Si：0.00～2.0wt％；Cr：0.20～1.0wt％；Al：0.20～1.6wt％；P：0.001～0.15wt％；S：0.001～0.015wt％；其余为Fe及不可避免的杂质元素。本发明还公开一种650MPa级高强度抗震钢筋用钢的制备方法。与现有抗震钢筋相比，采用本发明的制备方法生产的抗震钢筋，可增加钢结构的强度、降低排筋密度，提高建筑物的抗震性能，增加抗震的安全裕量，其显微组织为铁素体+贝氏体+马氏体复相组织，或者贝氏体+马氏体复相组织，并含有一定量的残余奥氏体。本发明的抗震钢筋屈服强度Rp0.2≥650MPa，强屈比≥1.45，最大力下的延伸率≥14.5％，强塑积≥25000MPa.％。
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公开(公告)号：CN107267880A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710384496.0
申请日：2017-05-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: C22C38/38 , C22C38/02 , C22C38/06 , C22C38/32 , C22C38/22 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C21D1/18 , C21D9/00 , B02C1/10
CPC classification number: C22C38/38 , B02C1/10 , C21D1/18 , C21D9/0081 , C21D2211/002 , C21D2211/008 , C22C38/005 , C22C38/02 , C22C38/06 , C22C38/22 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C22C38/32
Abstract: 本发明公开了一种高抗开裂贝氏体耐磨鄂板用钢，按重量百分比，其组成包含：C：0.15-0.45％，Mn：1.5-2.8％，Si：0-1.5％，Al：0.20-1.5％，Cr：0.5-1.5％，P：0.001-0.20％，S：0.001-0.020％，Ce：0.01-0.020wt％，其余为Fe及不可避免的杂质元素；其中，Si与Al的重量百分比之和不高于2.0％。本发明还公开了由所述钢制成的鄂板。采用本发明组分设计合理的钢以及工艺制备得到的鄂板耐磨性及韧性好，且使用寿命长。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119067235A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411159278.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种基于双端安全防护的联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域，各客户端的局部数据须经数据筛选器筛选后输入主任务进行局部训练，并保存筛选结果生成局部数据描述；各客户端将局部模型与局部数据描述一同上传给服务器；当服务器存有足够多的客户端历史模型信息后运行模型筛选器，利用各客户端处理后的局部模型集与局部数据描述对局部模型质量进行审查，后续服务器将根据客户端局部模型质量审查结果指导联邦训练与聚合过程。本发明在客户端对局部数据集进行离线的自动审查，在服务器端对收集到的局部模型进行审查，在不违反联邦学习隐私保护原则的前提对数据、模型安全进行全面防护，提高了联邦学习的鲁棒性与可信度。
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公开(公告)号：CN117959677A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311544993.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种引体向上测评系统以及方法，该引体向上测评系统包括客户端和云服务器端。客户端用于获取被测评人员在测评过程中的引体向上动作的视频。云服务器端包括：提取模块，用于利用姿态识别算法从视频提取被测评人员的与引体向上动作相关联的多个骨骼点信息；测评模块，用于根据多个骨骼点信息判断引体向上动作的幅度是否符合测评标准，对符合测评标准的引体向上动作进行计数以生成测评结果；输出模块：用于将测评结果返回客户端。上述技术方案至少能够有效缓解教师的体测压力，管理成本低，能够有效解决传统体测人力物力成本高的问题；改进引体向上的体测模式，释放教师资源。
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公开(公告)号：CN117877105A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311544989.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种仰卧起坐测评系统以及方法，该仰卧起坐测评系统包括客户端和客户端。客户端用于获取被测评人员在测评过程中的仰卧起坐动作的视频。云服务器端包括：提取模块，用于利用姿态识别算法从视频提取被测评人员的与仰卧起坐动作相关联的多个骨骼点信息；测评模块，用于根据多个多个骨骼点判断仰卧起坐动作的幅度是否符合测评标准，对符合测评标准的仰卧起坐动作进行计数以生成测评结果；输出模块：用于将测评结果返回客户端。上述技术方案至少能够有效缓解教师的体测压力，管理成本低，有效解决传统体测人力物力成本高的问题。
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公开(公告)号：CN113805142B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111088881.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01S5/02 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供的一种基于联邦学习的建筑物楼层室内定位方法，利用由一个边缘服务器以及多个移动客户端共同参与的分布式深度学习技术来构建射频指纹定位模型。服务器首先进行模型初始化并利用其少量指纹数据进行集中式预训练，各个客户端使用其本地指纹数据进行进一步的模型训练，随后将训练好的本地模型传输至服务器，服务器对从各个客户端收集来的本地模型进行聚合，得到用于射频指纹定位的全局模型。本发明采用了含预训练的联邦学习训练方法结合基于卷积神经网络的射频指纹定位方法，将数据采集和模型训练任务分配至各个客户端，分散了模型训练开销、降低了数据采集及存储成本、并保护了客户端的位置数据隐私，同时还保证了训练效率和定位效果。
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公开(公告)号：CN107267880B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201710384496.0
申请日：2017-05-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: C22C38/38 , C22C38/02 , C22C38/06 , C22C38/32 , C22C38/22 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C21D1/18 , C21D9/00 , B02C1/10
Abstract: 本发明公开了一种高抗开裂贝氏体耐磨鄂板用钢，按重量百分比，其组成包含：C：0.15‑0.45％，Mn：1.5‑2.8％，Si：0‑1.5％，Al：0.20‑1.5％，Cr：0.5‑1.5％，P：0.001‑0.20％，S：0.001‑0.020％，Ce：0.01‑0.020wt％，其余为Fe及不可避免的杂质元素；其中，Si与Al的重量百分比之和不高于2.0％。本发明还公开了由所述钢制成的鄂板。采用本发明组分设计合理的钢以及工艺制备得到的鄂板耐磨性及韧性好，且使用寿命长。
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