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公开(公告)号：CN116822633B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311111582.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
IPC: G06N5/04 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及人工智技术领域，提供一种基于自我认知的模型推理方法、装置及电子设备，其中的方法包括：接收用户端的待解答问题；基于待解答问题，获取语言大模型的自我认知结果；根据自我认知结果，推理得到待解答问题的答案。该方法通过引入语言大模型的自我认知，根据语言大模型的自我认知情况，采用不同的推理模式对用户端的待解答问题进行推理，避免了单独通过语言大模型或检索增强进行推理而带来的模型推理准确度不高的情况，能够根据语言大模型的实际推理情况，适用最合适的推理模式，得到更准确的推理结果，有效提升了模型推理的准确度，也进一步提升了用户端的体验感。
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公开(公告)号：CN117129749A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310875329.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及电力电子与高压测量技术领域，特别涉及一种集成门极换流晶闸管器件门极电压测量方法及装置。本发明通过同步控制模块控制延时控制模块，通过延时控制模块控制采样保持和AD采样模块；模拟开关Q1闭合，模拟开关Q2打开，启动采样保持和AD采样模块。本发明采用模拟开关，差分放大电路以及AD采样电路，配合采样触发控制和高速采样保持电路，实现对门极电压的实时、准确测量。
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公开(公告)号：CN116501835A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310382374.3
申请日：2023-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种用于非知识密集型任务的检索增强方法和装置，包括：获取待检索任务；将所述待检索任务输入至第一检索模块，在预存的数据库中进行检索，以获得第一预设数量个待选样本；将所述待选样本和所述待检索任务输入至第二检索模块，响应于任务提示对所述待选样本进行排序，并得到第二预设数量个检索样本；将所述检索样本输入至预存的答案生成模块中，以获得检索答案。本发明将检索分为两个阶段，在第一阶段使用第一检索模块获得待选样本，在第二阶段使用第二检索模块根据任务提示将待选样本重排，得到检索样本，根据检索样本获得检索答案。由于检索模块不需要进行训练，本发明可以在消耗较小的训练资源的同时，拥有较好适用性与较高准确度。
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公开(公告)号：CN111444596B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010172371.3
申请日：2020-03-12
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 清华大学
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明实施例提供一种电力系统功率扰动后频率安全性检测方法及装置，所述方法包括：确定电力系统可能受到的功率扰动值和电力系统的负荷频率调节效应系数；根据电力系统所有并网运行的同步发电机组惯量，确定电力系统的整体惯量；根据参与一次调频的发电机组，确定发电机调速器和原动机的传递函数；根据功率扰动值、负荷频率调节效应系数、整体惯量、发电机调速器和原动机的传递函数，以及预设的功率判定约束条件，确定功率扰动发生后电力系统的频率偏差是否超过预设的频率偏差阈值。本发明实施例提供的电力系统功率扰动后频率安全性检测方法及装置，能够实时监测电网的频率安全性，指导电网的运行安排，为电网安全稳定运行提供重要的技术保障。
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公开(公告)号：CN116074065A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211715007.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种基于互信息的纵向联邦学习攻击防御方法及装置，其中方法包括：获取纵向联邦学习模型的被动方输出的第一编码表示，所述第一编码表示是将所述被动方的本地数据输入至所述被动方的本地模型获得的；将所述第一编码表示输入至正则项模块，对所述第一编码表示混入噪声，获得所述正则项模块输出的第二编码表示，所述第二编码表示用于与第三编码表示共同获得预测结果，所述第三编码表示是所述纵向联邦学习模型的主动方将所述主动方的本地数据输入至所述主动方的本地模型获得的；其中，所述防御方为所述主动方或所述被动方。本发明提供的基于互信息的纵向联邦学习攻击防御方法及装置，提高了纵向联邦学习的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116051511A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310060435.4
申请日：2023-01-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种实现高倍水驱岩心微观剩余油动态表征的方法，所述方法包括如下步骤：根据驱替过程中获得的不同驱替时刻的岩心微观分布图像，采用图像处理方法重建孔隙空间分布和两相流体分布的数字化图像；以驱替初始时刻的孔隙空间为基准，计算孔隙结构局部尺寸，根据岩心孔隙尺寸变化的最大局部区域的导数确定不同孔隙区域临界截面，对岩心微观结构进行孔隙区域划分；在划分的局部孔隙区域内统计分析不同驱替时刻岩心微观性质与流体分布的动态变化特征，实现岩心微观驱替动态表征。使用本发明提供的孔隙区域划分方法可以将岩心复杂的微观孔隙结构分解为多个孔隙区域，能够从局部结构出发直接量化表征驱替岩心微观性质与内部流体特征的动态响应。
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公开(公告)号：CN115134114B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210567683.3
申请日：2022-05-23
Applicant: 清华大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供基于离散混淆自编码器的纵向联邦学习攻击防御方法，包括：在主动方利用自编码器对输入标签进行编码形成软标签，使软标签离散化，通过解码器将软标签解码为解码标签；利用输入标签、软标签和解码标签计算出第一损失函数，直至第一损失函数收敛；主动方与被动方进行纵向联邦学习，主动方包括第一微分模型，被动方包括第二微分模型，利用第一微分模型、第二微分模型和软标签计算出第二损失函数；第二损失函数通过反向传播方法将第一微分模型的更新梯度和第二微分模型的更新梯度进行离散化，将离散化后的更新梯度分别回传至第一微分模型和第二微分模型进行参数更新，输出结果模型，本发明解决了现有系统针对攻击防御能力不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN116011451A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211627954.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 清华大学 , 北京智源人工智能研究院
IPC: G06F40/295 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供一种命名实体识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述命名实体识别方法包括：获取待识别文本和待匹配开放图像，其中，所述待匹配开放图像通过所述待识别文本进行检索匹配得到；将所述待识别文本和所待匹配开放图像输入至多模态命名实体识别模型，得到所述多模态命名实体识别模型输出的命名实体识别结果，其中，所述多模态命名实体识别模型基于配对训练集训练得到，所述配对训练集包括多组配对训练数据，所述配对训练数据包括文本训练数据和图像训练数据，所述图像训练数据通过所述文本训练数据进行检索匹配得到。通过本发明提供的命名实体识别方法，提高了多模态命名实体识别模型输出的命名实体识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN115526259A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211204122.3
申请日：2022-09-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种多模态预训练模型的训练方法和装置，构建包含多模态图文信息处理网络的多模态预训练模型；构建弱对齐图像‑文本数据集；其中，弱对齐图像‑文本数据集包含文本数据集、图像‑标签数据集和图像‑指代描述数据集；利用弱对齐图像‑文本数据集训练多模态预训练模型。本发明多模态图文信息处理网络可以直接处理多模态图文信息，无需外部模型辅助提取图像特征，推理能力强。同时，采用弱对齐图像‑文本数据集来训练多模态预训练模型，减轻对人工标注的图像‑文本对齐数据的依赖，避免使用对齐的大规模图像‑文本数据集来训练多模态预训练模型出现的数据开销大的问题。
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公开(公告)号：CN115359915A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211057410.0
申请日：2022-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供基于人脸图像的健康状态预估方法和装置，包括：采集目标用户的人脸图像；利用预存的人脸检测模型，框定人脸图像中的人脸区域；裁剪人脸区域，得到第一人脸图像；基于第一人脸图像和预存的健康状态评估模型，确定目标用户在每一类健康状态下的概率值；利用目标用户在每一类健康状态下的概率值，计算目标用户的健康状态预估值。本发明对裁剪出的人脸图像进行各类健康状态发生概率预估，以得到综合各类健康状态发生概率的人体健康状态预估值，使得健康状态预估更为细致和精确。
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