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公开(公告)号：CN119540158A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411552641.8
申请日：2024-11-01
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)
Abstract: 本发明提供一种针对车辆目标检测器的物理对抗涂装生成方法及装置，包括：从多天气车辆数据集中获取掩码图像、车辆图像和拍摄相机视角数据；利用掩码图像对车辆图像进行分割，得到车辆图像的前景车辆图像和背景图像；将前景车辆图像、预定的车辆模型数据、车辆UV图和拍摄相机视角数据，输入自主设计的可微分端到端先进神经渲染器对特定场景和视角下的车辆图像进行渲染；将渲染后车辆图像结合背景图像形成完整的图像，输入随机扰动模块添加扰动，将扰动之后的图像输入目标检测器得到检测结果；利用检测结果，通过自主设计的损失函数计算损失并通过梯度反向传播优化车辆涂装。本发明生成的车辆对抗涂装可实现精准部署并具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118939783A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411429185.8
申请日：2024-10-14
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: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱检索增强的大模型推理方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：使用ChatGPT生成多指令微调数据集；根据多指令微调数据集，对大语言模型进行自回归训练，获得微调后大语言模型；基于知识图谱，根据知识密集型查询以及知识实体集合，通过微调后大语言模型进行迭代推理，获得第一证据子图；基于回归评分器以及预设得分阈值，对第一证据子图进行剪枝，获得第二证据子图；基于第二提示模板，根据第二证据子图以及知识密集型查询，通过微调后大语言模型进行联合推理，获得查询推理结果。本发明是一种基于知识图谱增强的有效结合外部知识且回答复杂多跳问题准确的大模型推理方法。
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公开(公告)号：CN118708706A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411212301.0
申请日：2024-08-30
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: G06F16/332 , G06Q30/018 , G06F40/186
Abstract: 本发明涉及碳核算技术领域，特别涉及一种基于多模态大模型的企业碳排放核算流程辅助方法及装置。方法包括：先收集大量的问答对，作为指令微调数据，微调LLM大语言模型；通过微调多模态大模型，辅助企业自动从票据图片中，提取对应的信息并填写进相应的电子版表格。对23种企业类型设计碳排放计算方法，编写23个自动计算程序，使用编程语言实现自动化的计算程序自动的计算碳排放。本发明有效辅助企业自动化碳核算流程，包括提示企业如何收集数据、自动化带模板识别票据信息、自动计算碳排放。减少了碳核算流程中人工的参与，同时大模型蕴含的知识，能够以碳核算专家的身份，提供专业化的碳核算指导。
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公开(公告)号：CN118193684B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410607338.7
申请日：2024-05-16
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: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06V20/62 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种基于大语言模型和知识图谱的多模态推理方法及装置。基于大语言模型和知识图谱的多模态推理方法包括：将训练推理问题分为文本数据以及图像数据；根据文本数据以及图像数据，通过预设的多模态知识图谱进行检索，获得多模态知识子图；基于编码器的网络结构以及适配器的网络结构进行模型构建，获得MR‑MKG框架；将MR‑MKG框架加入大语言模型；使用文本数据、图像数据和多模态知识子图，对待训练多模态推理模型进行训练优化，获得多模态推理模型；根据目标推理问题，通过多模态推理模型进行推理，获得推理结果。本发明是一种基于多模态知识图谱的充分利用大语言模型推理能力的多模态推理方法。
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公开(公告)号：CN117971165B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410323435.3
申请日：2024-03-21
Applicant: 深圳市证通金信科技有限公司 , 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)
Abstract: 本发明涉及随机数发生器领域，特别是指一种伪随机数生成方法及装置，方法包括：构建熵池，利用熵池从系统环境中收集熵源数据，并对熵源数据进行逐层混合映射，得到混合后的熵源数据，进而生成第一初始种子；利用终端存储模块收集终端设备内部的多种随机数据，对多种随机数据进行截取移位混合操作，生成第二初始种子；根据第一初始种子以及第二初始种子，生成第三数据，使用第二哈希算法对第三数据进行第二步哈希处理，进而得到最终的伪随机数种子；将最终的伪随机数种子输入到伪随机数发生器，实现伪随机数的生成。本发明能够实现符合标准的、不可预测的、抗碰撞的、可公开验证的随机数种子的生成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349897B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311650654.4
申请日：2023-12-05
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)
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的碳配额交易隐私保护方法，属于智能合约技术领域，包括用户利用交替方向乘子法在用户本地设备上生成其碳配额交易的梯度信息，并通过智能合约提交；智能合约根据用户提交的梯度信息，利用交替方向乘子法算法分配每个用户的碳配额交易量；根据确定的交易额，用户之间完成碳交易，并将交易数据以零知识证明的形式存储在区块链上。区块链上的数据可被验证其真实性，而无需访问用户的实际交易数据；验证成功，用户的碳交易数据被认为是真实和有效的，而用户的实际数据保持私密。解决了碳配额交易过程中可能造成的用户隐私泄露问题，实现了碳交易数据的真实性验证和用户隐私的双重保护目的。
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公开(公告)号：CN120012168A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411967319.1
申请日：2024-12-26
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)
Abstract: 本申请提供了一种基于区块链节点信任管理的模型分布式训练方法，所述方法包括：计算节点依据训练数据集训练初始模型，并确定本地训练行为数据；计算节点依据本地训练行为数据确定训练信任值；计算节点依据训练数据集和训练信任值训练初始模型；其中，当初始模型训练完成时，主节点从从节点获取训练后的模型进行聚合生成全局模型，并发送全局模型至用户端。通过依据本地训练行为数据确定训练信任值对计算节点进行基于信任管理的模型训练，再将高信任值计算节点的模型聚合生成全局模型，由此提高分布式训练计算节点的安全性和可靠性，进而提高全局模型的训练质量。
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公开(公告)号：CN119887064A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411209552.3
申请日：2024-08-30
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) , 鼎链数字科技(深圳)有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q30/0201 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于系统动力学建模的绿证和碳市场机制协同方法，包括：利用绿证预计销售量、绿证预计购买量以及可再生能源发电量构建绿证价格变化模型；将绿证价格变化模型中的可再生能源发电量作为因变量并利用电力需求和火力发电量构建电力价格变化模型；将电力价格变化模型中的火力发电量作为因变量并利用碳配额预计销售量和碳配额预计购买量构建碳配额价格变化模型。实施本发明后，可以系统地分析三个市场在微观层面的耦合因果反馈关系，构建绿证、电力价格和碳配额价格变化模型。通过价格形成机制、市场参与者的投资决策及绿电绿证抵消碳排放策略，实现绿证市场、电力市场和碳市场的协同，探讨绿证新政下碳排放交易与绿色证书的耦合效应，以推动能源系统转型和碳减排目标的实现。
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公开(公告)号：CN119652663B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510148118.7
申请日：2025-02-11
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: H04L9/40 , H04L43/026 , H04L43/0876 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/2451 , G06F18/231
Abstract: 本发明提供一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置，涉及加密流量异常检测技术领域。该方法包括：通过互联网进行流量抓取，获得多种混合流；对多种混合流进行流量数据处理，获得子流集合以及十六进制数据包集合；根据多种混合流、子流集合和十六进制数据包集合，通过多分辨率模型进行多层次语义信息捕捉，获得混合流CLS标记；根据混合流CLS标记，通过多层感知机进行加密流量异常检测，获得加密流量异常检测结果。本发明是一种基于多层次数据结构的高效且准确的加密流量异常检测方法。
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公开(公告)号：CN119519933B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510053253.3
申请日：2025-01-14
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: H04L9/06 , G06Q30/0241
Abstract: 本发明提供一种安全的多方集合求交的非交互式比较方法及装置，涉及隐私集合求交比较方法技术领域。该方法包括：对多个服务提供商的软件服务进行数据收集；根据广告场景投放需求确定通信结构以及多方信息交换需求；采用布谷鸟哈希函数进行线下数据存储，获得多方哈希表；根据多方哈希表构建线性同态哈希函数；通过可信第三方线下生成随机数集；根据多方哈希表，使用基于2选1不经意传输进行计算，得到分享值集合；基于通信协议、随机数集、线性同态哈希函数和分享值集合，根据多方哈希表进行非交互式比较，获得广告投放共享数据交集。本发明是一种基于非交互式的处理效率高且通用性强的非交互式比较方法。
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