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公开(公告)号：CN113824802A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111398769.X
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种去中心化分布式训练拓扑结构，包括：所述拓扑结构为n维超方形拓扑结构，是封闭的、紧致的、凸的无向图，所述拓扑结构由有限非空节点集合和有限边集合组成，所述拓扑结构的1维骨架是由一群在其所在空间对准每个维度整齐排列的等长的线段组成的，其中相对的线段互相平行，而相交于一点的线段则互相正交，本发明聚焦于去中心化分布式性能训练，将训练任务“均匀化”，将训练任务负荷均匀地分配到分布式训练系统中各个训练节点上，系统性能不再取决于单一训练节点性能，具有迭代耗时短，数据本地化，通信有效性高的优点。
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公开(公告)号：CN116204879B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202211735828.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本申请涉及一种恶意文件检测方法、装置、电子装置及存储介质，该恶意文件检测方法包括：基于文件生成日志，按预设第一周期获取目标的第一特征数据；按预设时间窗口期对第一特征数据进行累积处理，得到第二特征数据；对第一特征数据和第二特征数据进行多维处理，得到目标特征数据；将目标特征数据输入训练完备的预测模型，得到多条预测结果，并将多条预测结果进行合并，得到目标预测结果；根据目标预测结果，判定目标特征数据对应的文件是否为恶意文件。通过本申请，解决了现有恶意文件检测技术无法检测出混淆型的恶意脚本文件，计算机、服务器等设备仍存在被恶意文件破坏风险问题，提高了恶意脚本文件的检测准确度，提高计算机等设备的安全性。
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公开(公告)号：CN116227474B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310514835.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/247 , G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种对抗文本的生成方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取用于生成对抗文本的各原始文本，根据预先训练的第一语言模型，确定各原始文本的特征向量，并对各原始文本聚类，得到指定数量的文本簇。然后，从各文本簇中确定代表文本，再确定各代表文本对应的初始对抗文本。然后，根据确定出的代表文本的原始关键词和初始对抗关键词之间的差异，从预设的各思维链提示模板中，确定目标思维链提示模板。之后，根据代表文本和代表文本的初始对抗文本，采用目标思维链提示模板，生成思维链提示文本。将思维链提示文本输入预先训练的第二语言模型，得到目标对抗文本。可以更加灵活地生成对抗文本，减少对抗文本的生成成本。
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公开(公告)号：CN116630480A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310862442.6
申请日：2023-07-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及交互式文本驱动图像编辑的方法、装置和电子设备，方法包括获取图像样本并判断图像样本是否合规；将图像样本输入到图像逆向模型得到原始图像逆向特征；获取文本样本并判断文本样本是否合规；将文本样本输入到文本编码器中得到文本特征；将原始图像逆向特征和文本特征输入到多模态融合模型得到编辑图像特征；将编辑图像特征输入到图像生成器得到编辑后图像；询问用户是否继续输入文本样本，若继续，继续获取文本样本；否则输出最终编辑后图像。与现有技术相比，本发明放开了传统编辑场景对于输入文本内容的限制，可实现针对于同一张原始图像进行多次文本输入，渐进式修改对应图像区域，提高图像编辑方法灵活性。
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公开(公告)号：CN116204879A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211735828.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本申请涉及一种恶意文件检测方法、装置、电子装置及存储介质，该恶意文件检测方法包括：基于文件生成日志，按预设第一周期获取目标的第一特征数据；按预设时间窗口期对第一特征数据进行累积处理，得到第二特征数据；对第一特征数据和第二特征数据进行多维处理，得到目标特征数据；将目标特征数据输入训练完备的预测模型，得到多条预测结果，并将多条预测结果进行合并，得到目标预测结果；根据目标预测结果，判定目标特征数据对应的文件是否为恶意文件。通过本申请，解决了现有恶意文件检测技术无法检测出混淆型的恶意脚本文件，计算机、服务器等设备仍存在被恶意文件破坏风险问题，提高了恶意脚本文件的检测准确度，提高计算机等设备的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860281A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310170296.0
申请日：2023-02-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/211 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于跨实体注意力的能源系统多实体负载预测方法和装置，该方法包括以下步骤：首先对数据预处理，采用特征变量选择网络预测各个实体对特征的依赖性，并通过长短期记忆网络提取时间依赖信息；然后对实体编码；其次使用通过键值查询不同实体间的注意力，以对实体间的相互作用进行编码计算跨实体注意力；再将特征编码输出为负载预测值；通过以上步骤对负载预测网络模型进行训练学习，以获取最终的负载预测网络模型；最后将新的输入特征变量输入负载预测网络模型，即可获取负载预测值。本发明能够高效地对实体的时间特征进行建模并模拟实体间的相关性，量化一个时间窗口内多个实体之间的相关性，大幅提高各个实体负载预测的准确度。
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公开(公告)号：CN114647732B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210559452.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种面向弱监督文本分类系统、方法和装置，包括以下模块：获取模块：从数据库中获取用户上传的待标注文本数据和提供的类别标签集合；文本分类模块：根据获取模块中用户上传的待标注文本数据，确定预训练自然语言模型，使用确定模型对待标注文本数据进行分类输出标注结果；文本标注模块：根据文本分类模块输出的标注结果，生成与待标注文本数据相对应的标注结果，从而完成对所述待标注文本数据的标注，本发明提供了一种面向弱监督文本分类系统，为解决文本分类问题提供一种新的解决思路，即用户只需提供待标注文本数据和类别标签集合，便可实现高准确率的标注结果，极大地减少了文本数据标注成本。
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公开(公告)号：CN113824802B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111398769.X
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种去中心化分布式训练拓扑结构，包括：所述拓扑结构为n维超方形拓扑结构，是封闭的、紧致的、凸的无向图，所述拓扑结构由有限非空节点集合和有限边集合组成，所述拓扑结构的1维骨架是由一群在其所在空间对准每个维度整齐排列的等长的线段组成的，其中相对的线段互相平行，而相交于一点的线段则互相正交，本发明聚焦于去中心化分布式性能训练，将训练任务“均匀化”，将训练任务负荷均匀地分配到分布式训练系统中各个训练节点上，系统性能不再取决于单一训练节点性能，具有迭代耗时短，数据本地化，通信有效性高的优点。
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公开(公告)号：CN113836386B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111410689.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/953 , G06F21/64 , H04L9/32
Abstract: 本发明提供了一种并行模式搜索空间构造系统和方法，该方法为：初始化输入逻辑张量；计算并输出逻辑张量真值；构造所有候选并行模式，确定输入和输出张量并行模式迭代内容；结合输入张量并行模式迭代内容，切分输入逻辑张量为物理张量；判断物理张量计算合法性，若合法，计算物理张量结果并输出；若非法，继续输入张量并行模式迭代过程；结合输出张量并行模式迭代内容，合并物理张量运算结果为逻辑张量；对比逻辑张量真值和逻辑张量，若相等，将该并行模式添加到合法并行模式搜索空间中，并直接继续输入张量并行模式迭代过程；若不相等，继续输出张量并行模式迭代过程，直到迭代完成后，重复所述以上步骤，直到所述输入张量并行模式迭代过程完成。
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公开(公告)号：CN113420865A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110660174.0
申请日：2021-06-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于多算子融合的深度神经网络推理加速方法和系统，该方法具体为：首先输入神经网络计算图，获取神经网络计算逻辑图，依据神经网络算子间计算关系，获取完整的神经网络前向计算的符号表达式；然后使用可融合算子搜索方法，利用算子符号表达式自动简化系统，化简神经网络前向计算的符号表达式，获取最简的符号表达式，实现多算子融合；再依据多算子融合结果，根据获得的最简符号表达式，构建新的神经网络计算推理逻辑图，解耦最简符号表达式，离线计算并存储为新的模型参数，构建相应的神经网络模型结构；最后加载新的模型参数实现推理加速。本发明能够减少算子执行间隙的开销，提升设备计算资源利用率，优化网络整体推理速度。
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