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公开(公告)号：CN118764541A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410796780.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L69/00 , H04L67/104 , G06F40/205 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种基于模型驱动的多方复杂协议上链模式分析与建模方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、收集、总结和归纳协议中区块链案例的上链模式；步骤S2、上链模式提取；步骤S3、构建符合模型驱动架构的多方服务协议上链模型；步骤S4、可视化工具的实现。该方法能够在系统运行时，对复杂协议文本的区块链部署需求进行分析并提取上链元素，然后根据上链元素对协议进行建模，模型符合模型驱动架构的标准，最后实现模型间的无语义丢失的自动转换，以便智能合约的开发人员能够更好的理解业务需求并减少交流障碍。
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公开(公告)号：CN118538312A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410655411.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统，包括：通过对节点的邻域进行采样，构造出了每个节点的子结构特征，这些特征能够显式地参与图神经网络的消息传递中，一方面使得方法不强制依赖于节点级特征，另一方面使得方法具备了捕获潜在的异常子结构的能力，进一步地，使方法在异常化合物检测问题上比现存方法拥有更优秀的准确率。
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公开(公告)号：CN118211664A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410393447.3
申请日：2024-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应分区部署的多深度神经网络应用分布式推理方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、分布式DNN应用推理建模；步骤S2、DNN推理运行数据收集；步骤S3、DNN自适应分区方案优化；步骤S4、DNN多实例部署方案优化；步骤S5、DNN分区部署自适应调整。本发明适用于支持多个不同的复杂DNN以及分布式异构的边缘计算环境，通过对DNN、计算环境以及端到端延迟进行建模，结合遗传算法与分层强化学习算法对DNN进行分区与部署，从而优化其推理延迟进行优化，最终生成DNN的分区方案以及部署方案，实现高效的DNN分布式推理。
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公开(公告)号：CN117094381B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311054007.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 一种兼顾高效通信和个性化的多模态联邦协同方法，所述方法首先在云端构建全局模型，全局模型采用了多模态模型，可以对多模态数据进行建模，并分别初始化全局模型的权重；将全局模型参数拷贝给边缘端，构建局部模型。局部模型为一个三玩家模型，分别是全局网络，切分网络和局部网络。在模型局部更新阶段，将切分网络划分为基础层和学习层，其中基础层的参数可以通过上传上行链路的形式传送给云端全局模型；基于误差压缩的梯度输出方法，计算边缘端模型参数梯度的积累量，并对参数梯度的积累量采用信号压缩，减少需要更新的量，达到提高通信效率的目的。
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公开(公告)号：CN115941504B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211574657.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/14
Abstract: 一种面向微服务系统运行及治理的建模与仿真方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、微服务系统共性要素建模；步骤S2、微服务系统运行仿真；步骤S3、治理系统与仿真组件的映射和转换；步骤S4、治理手段与仿真事件的映射和转换；步骤S5、微服务及治理系统的运行仿真。本发明对微服务系统运行及治理过程进行仿真，通过仿真分析出微服务系统的运行状态，评估治理方案的治理效果及代价，从而帮助微服务系统治理人员以代价更小的方式做出治理方案的选择或者对治理方案进行调整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117094381A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311054007.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 一种兼顾高效通信和个性化的多模态联邦协同方法，所述方法首先在云端构建全局模型，全局模型采用了多模态模型，可以对多模态数据进行建模，并分别初始化全局模型的权重；将全局模型参数拷贝给边缘端，构建局部模型。局部模型为一个三玩家模型，分别是全局网络，切分网络和局部网络。在模型局部更新阶段，将切分网络划分为基础层和学习层，其中基础层的参数可以通过上传上行链路的形式传送给云端全局模型；基于误差压缩的梯度输出方法，计算边缘端模型参数梯度的积累量，并对参数梯度的积累量采用信号压缩，减少需要更新的量，达到提高通信效率的目的。
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公开(公告)号：CN116542618A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310329993.6
申请日：2023-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中机生产力促进中心有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/101 , G06F16/25 , G06F16/23
Abstract: 一种支持集团企业多基地价值链协同系统及方法，属于价值链协同领域。流程引擎模块由流程设计、任务分配、结果接收、结果分析和流程日志五个单元组成；数据汇聚模块由数据源注册、数据分析、聚合数据库、区块链、数据上传和下载六个单元组成；数据源注册单元和流程设计单元与任务分配单元连接，任务分配单元与数据下载单元连接，数据下载单元与数据上传单元连接，数据上传单元与数据分析单元连接，数据分析单元与聚合数据库单元及区块链单元连接，聚合数据库单元及区块链单元均与结果接收单元连接，结果接收单元分别与流程日志单元及结果分析单元连接，结果分析单元与任务分配单元连接。本发明用于集团企业多基地价值链协同。
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公开(公告)号：CN116484104A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310510511.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/231 , G06F18/22 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种个性化软服务机器人主动服务提供方法，软服务机器人通过分析用户过去的需求一致性，得到用户的惯例需求，并结合用户画像生成需求模板。结合用户的状态，软服务机器人进一步分析惯例需求对用户的重要性。最后在服务库中匹配服务，用一定程度的主动行为传递给用户。主动程度可以划分为不主动、提醒、建议、干预四个程度，主动程度逐渐提升。由于本发明结合用户历史需求数据和当前用户状态，可以为用户提供个性化的主动服务。本发明在用户没有提出请求的情况下，软服务机器人根据用户历史需求，预测用户当前需求，并结合用户当前状态，以多层次的主动程度为用户提供服务，达到帮助用户高效筛选信息快速完成需求与服务匹配的效果。
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公开(公告)号：CN116029868A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310062499.8
申请日：2023-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海星创元数字科技有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06Q10/101 , G06F21/16 , G06F16/23 , G06F16/27
Abstract: 本发明提出一种基于NFT协议的支持众创过程中知识产权衍生与确权的方法。所述方法包括众创组织、众创过程、决策机制和确权机制元素。本发明提出的NFT协议表示众创过程中知识产权的衍生关系与权属分配，可以以合约数据和合约事件的形式留存知识产权众创过程中的数字凭证，达到多方之间的可信合作。本发明为数字知识产权的衍生过程中的精确确权提供了模型工具。所述方法能够将知识产权的衍生关系与权力所属在去中心化网络中固化留存，为众创过程提供可信的数字凭证。本发明提出的NFT协议能够支持多种自定义的联系，并通过weight和decimal两个属性来表征其权重，可以在知识产权的治理和利益分配等领域发挥作用。
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公开(公告)号：CN115600123A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211252317.5
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)
IPC: G06F18/2323 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出一种基于持续社区边界检测的数字生态演化观测方法及系统。该方法使用连续时间的图网络对数字生态建模，基于标签传播算法，分离标签传播为局部传播和全局传播，实现了无监督、动态化的动态标签传播算法，达到了观测数字生态演化的目的。本发明所述方法通过社区表述数字生态演化，实现了数字生态演化在拓扑结构上的可表达和可观测。
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