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公开(公告)号：CN117830059B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410226328.9
申请日：2024-02-29
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)
IPC: G06Q50/26 , G06N20/00 , G06Q10/0637 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于模型的污水处理厂氧化亚氮减排策略生成方法及系统，所述方法包括：获取待处理污水厂的历史运营数据，若历史运营数据符合预设建模需求，则对历史运营数据进行划分，得到模型训练集和模型测试集；根据模型训练集对预设机器学习模型进行训练，得到初步预测模型，并根据模型测试集对初步预测模型进行评估处理，得到最终预测模型；获取待处理污水厂的实时监测数据，并将实时监测数据输入最终预测模型，根据实时监测数据进行参数搜索处理，生成最优参数组合，并根据最优参数组合生成氧化亚氮减排策略。本发明可以自动分析数据并进行操作参数优选，降低了模型构建的人力和资源成本，也提高了生成减排策略的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117153260A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311204657.5
申请日：2023-09-18
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)
IPC: G16B30/10 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的空间转录组数据聚类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于空间转录组数据获得加权的特征矩阵和邻接矩阵并构建邻接图；将邻接图分别输入孪生网络结构两个编码器以学习第一节点表示和第二节点表示；基于第一节点表示、第二节点表示构建用于计算对比损失的正样本集；基于节点的软聚类分布和辅助分布计算聚类损失；通过对比损失和聚类损失指导模型训练进而获得聚类结果。通过孪生网络结构进行对比学习获得用于构建正样本集的节点表示，并计算对比损失和聚类损失，并基于节点间的对比损失和聚类损失指导模型训练，如此基于对比学习获得了针对基因转录组数据的数据聚类方法，提高了空间转录组数据聚类的针对性和准确性。
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公开(公告)号：CN116110023A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211619208.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/778
Abstract: 本发明提供了一种目标实时检测方法、系统及介质，所述目标包括车辆或行人中的一种，所述方法包括：获取当前目标的监控数据信息，所述当前目标的监控数据的类型包括视频数据或图片帧；根据所述当前目标的监控数据的类型，以及预先结合前背景知识蒸馏和自适应动态loss权重建立的目标检测模型执行推理，对所述当前目标进行检测并进行分析；根据分析结果判断所述当前目标是否在行驶危险区域；根据判断结果执行对应的操作，本发明创新性地将前背景知识蒸馏和自适应动态loss权重相结合，使得蒸馏的结果更加准确，检测的速度更快，且本发明目标实时检测方法优于很多传统的知识蒸馏法，检测结果也比传统方法精确很多，漏检率大大降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861942A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211605493.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向边缘计算平台的实时车辆追踪监控方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：获取车辆监控数据，所述车辆监控数据的类型包括视频数据或图片帧；根据预先基于边缘计算平台建立的目标检测模型，以及所述车辆监控数据的类型进行车辆检测并实时绘制检测结果；基于所述检测结果，结合SORT追踪算法和区域计数法，定位和追踪每一辆车辆，并对车流量进行实时准确统计。相对于现有技术，本发明提升了车辆定位、追踪和车流量统计精度，降低了漏检率。
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公开(公告)号：CN104008086A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410208362.X
申请日：2014-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种新型流水线离散希尔伯特变换电路及定点化方法。此电路基本结构由循环移位寄存器构成，采用流水线结构，可有效减少所用加法器及乘法器的数量，电路简单有效。所提出的定点化方法可对电路进行优化，使电路在满足输出精度要求时电路面积功耗、速度等最小。本发明的电路可以实现N（N为4的倍数）采样点数目的离散希尔伯特变换，而且在不影响计算精度的条件下，利用定点化的方法减小电路面积、降低功耗或者提高电路的运行速度。
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公开(公告)号：CN104008086B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201410208362.X
申请日：2014-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种流水线离散希尔伯特变换电路及定点化方法。此电路基本结构由循环移位寄存器构成，采用流水线结构，可有效减少所用加法器及乘法器的数量，电路简单有效。所提出的定点化方法可对电路进行优化，使电路在满足输出精度要求时电路面积功耗、速度等最小。本发明的电路可以实现N（N为4的倍数）采样点数目的离散希尔伯特变换，而且在不影响计算精度的条件下，利用定点化的方法减小电路面积、降低功耗或者提高电路的运行速度。
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公开(公告)号：CN101630244B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN200910109048.5
申请日：2009-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种流水线型椭圆曲线双标量乘法系统及方法。该系统及方法通过两个或三个有限域平方运算器、三个有限域乘法运算器、一个有限域加法运算器、寄存器组、若干多路选通器及控制逻辑单元的结构实现了椭圆曲线标量乘法的计算。本发明的流水线型椭圆曲线双标量乘法系统及方法接口方式简单、运算速度大大加快、硬件不存在空闲时间、可以满足不同宽度数据的加密、减少椭圆曲线加密算法计算周期、可以并行计算有限域元素求逆，非常适合工作在高吞吐率的椭圆曲线加密系统。
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公开(公告)号：CN101630244A
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200910109048.5
申请日：2009-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种流水线型椭圆曲线双标量乘法系统及方法。该系统及方法通过两个或三个有限域平方运算单元、三个有限域乘法运算单元、一个有限域加法运算单元、寄存器组、若干多路选通器及控制逻辑单元的结构实现了椭圆曲线标量乘法的计算。本发明的流水线型椭圆曲线双标量乘法系统及方法接口方式简单、运算速度大大加快、硬件不存在空闲时间、可以满足不同宽度数据的加密、减少椭圆曲线加密算法计算周期、可以并行计算有限域元素求逆，非常适合工作在高吞吐率的椭圆曲线加密系统。
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