公开(公告)号：CN117787421B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410201337.2

申请日：2024-02-23

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈科海 ,  张少卿 ,  白雪峰 ,  赵铁军 ,  张民

IPC: G06N5/04 ,  G06F40/166

Abstract: 本发明公开了一种基于思维链确定问题答案的方法和装置、电子设备，属于人工智能技术领域，所述方法包括：获取待解答问题以及多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：一个问题和所述问题对应的第一求解计划；将所述待解答问题与多个所述样本数据进行拼接后输入模型，得到待解答问题对应的第二求解计划；控制所述模型按照所述第二求解计划中的每个步骤执行求解，直至完成最后一个步骤，得到目标答案。本申请提供的基于思维链确定问题答案的方案，既能够赋予思维链纠错能力，又可以人为或者模型自动干预对第二求解计划中的第一步骤进行修正。

公开(公告)号：CN119415674A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510025829.5

申请日：2025-01-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 白雪峰 ,  裴振武 ,  陈科海 ,  张民

IPC: G06F16/334 ,  G06F16/78 ,  G06F16/58 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明公开一种基于大语言模型的古诗词到视频的生成方法及装置，涉及视频生成技术领域。方法包括：构建古诗词知识库；根据大语言模型采用Soft Prompt训练方法，得到训练好的故事学习向量；根据待生成古诗词数据、对应的文本知识、训练好的故事学习向量以及大语言模型，得到待生成古诗词数据对应的故事；根据待生成古诗词数据对应的故事、预设的提示词以及大语言模型，得到待生成古诗词数据对应的剧本；根据剧本、图片知识以及图片生成模型，生成待生成古诗词数据对应的故事图片；根据故事图片以及视频生成模型，生成待生成古诗词数据对应的视频。采用本发明，可以解决古诗词视频数据集匮乏的问题，提升了古诗词视频的生成质量。

公开(公告)号：CN119721258A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510206425.6

申请日：2025-02-25

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈科海 ,  刘恒律 ,  白雪峰 ,  冯洋 ,  张民

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供一种语音大模型的自适应层次表征对齐训练方法及装置，涉及自然语言处理技术领域；该方法包括：基于内部语音适应器，根据候选语音大模型，使用源语音以及文本提示词进行模型训练，获得第一语音大模型；基于跨模态语义检索任务，根据源语音以及源语音转录文本，对第一语音大模型的进行语义检索能力筛选，获得最优神经网络层级；基于最优神经网络层级，根据源语音、文本提示词和源语音转录文本，通过第一语音大模型进行预测，并计算模型预测损失；根据模型预测损失，对第一语音大模型进行参数优化，获得第二语音大模型；本发明是一种充分利用源语音和转录文本的映射关系的高效且准确的自适应层次表征对齐训练方法。

公开(公告)号：CN117808095B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410206258.0

申请日：2024-02-26

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈科海 ,  李泽林 ,  白雪峰 ,  张民

IPC: G06N5/025 ,  G06N5/04 ,  G06F40/289 ,  G06F40/247

Abstract: 本发明公开了一种对抗攻击样本生成方法和装置、电子设备，属于人工智能安全技术领域，所述方法包括：对第一大语言模型进行全量微调，得到第二模型；使用BERT‑Attack算法对所述第二模型进行攻击实验，得到原始攻击样本；使用原始攻击样本对第二模型进行知识蒸馏处理，得到第三模型；使用攻击算法和原始攻击样本，对第三模型进行文本对抗攻击，得到迁移攻击样本；确定原始攻击样本与迁移攻击样本的可迁移性；依据可迁移性、原始攻击样本和迁移攻击样本，进行攻击算法自适应性改进。本发明提供的对抗攻击样本生成方案，能够增加所生成的对抗攻击样本在不同环境和模型下的可迁移性，提高攻击的鲁棒性和可靠性。

公开(公告)号：CN110929593B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN201911078936.5

申请日：2019-11-06

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 陈彬 ,  赵聪聪 ,  白雪峰 ,  于水 ,  胡明亮 ,  朴铁军

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 一种基于细节辨别区别的实时显著性行人检测方法，在现有的图像数据集中进行参数预训练；对监控视频中的视频数据读取并转化为可处理的图像格式；对步骤B中的图像进行特征提取；预训练的模型参数迁移到YOLO神经网络模型，在行人检测数据集上进行网络模型训练，用训练好的网络模型根据行人特征H和显著性特征进行行人检测。通过现有公开图像数据集中上进行参数预训练并引入到YOLO神经网络模型上，根据检测显著性区域特征和注重细节辨别区分的行人特征，进而实时的对行人进行检测，此种方法相比于单纯利用YOLO模型，有效地增加模型的多尺度预测泛化能力和极大的提高了系统的检测速率以及降低漏检率。

公开(公告)号：CN110929593A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911078936.5

申请日：2019-11-06

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 陈彬 ,  赵聪聪 ,  白雪峰 ,  于水 ,  胡明亮 ,  朴铁军

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于细节辨别区别的实时显著性行人检测方法，在现有的图像数据集中进行参数预训练；对监控视频中的视频数据读取并转化为可处理的图像格式；对步骤B中的图像进行特征提取；预训练的模型参数迁移到YOLO神经网络模型，在行人检测数据集上进行网络模型训练，用训练好的网络模型根据行人特征H和显著性特征进行行人检测。通过现有公开图像数据集中上进行参数预训练并引入到YOLO神经网络模型上，根据检测显著性区域特征和注重细节辨别区分的行人特征，进而实时的对行人进行检测，此种方法相比于单纯利用YOLO模型，有效地增加模型的多尺度预测泛化能力和极大的提高了系统的检测速率以及降低漏检率。

公开(公告)号：CN206142889U

公开(公告)日：2017-05-03

申请号：CN201621145618.8

申请日：2016-10-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 尤世界 ,  白雪峰 ,  高一帆

IPC: C02F1/467

Abstract: 一种利用电化学高级氧化除藻装置。一种利用电化学高级氧化除藻装置，其组成包括：藻液污水处理室（1），所述的藻液污水处理室内两端分别设置有阴极室（2）和阳极室（3），所述的阴极室和所述的阳极室之间存放有待处理含藻污水(4)，所述的阴极室内放置有阴极材料不锈钢网，所述的阳极室内放置有阳极材料亚氧化钛，所述的阴极室和所述的阳极室的上方插入有钛丝(5)，所述的钛丝一端分别与阳极材料不锈钢网接触和阴极材料亚氧化钛连接，另一端与稳压电源(6)的正负极相连构成闭合回路。本实用新型应用于藻类的去除。