-
公开(公告)号：CN101840483A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN200910080269.4
申请日：2009-03-17
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京大学 , 北京北大方正电子有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计算机文档内容保护的方法和系统，用以解决现有技术对计算机文档进行内容保护时存在的效率低下的问题。主要技术方案包括：建立安全字库，并存储到网络服务器，安全字库中每个字符的安全编码与标准编码形成映射关系，并存储到编码转换模块中；计算机文档中的字符根据映射关系从标准编码转换成安全编码存储，将安全字库设置为计算机文档的显示字库；计算机打开文档时，从网络服务器获取安全字库，文档中的字符根据安全字库的安全编码显示。通过该技术方案，可实现对计算机文档内容的自动默认保护，同时无需单独记录密钥，降低了加密难度，提高了加密效率，而且计算机文档传输时不需要传输安全字库。
-
公开(公告)号：CN101751684A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200810239283.X
申请日：2008-12-08
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京大学 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T11/60
Abstract: 本发明公开了一种设计字稿的处理方法及装置，涉及计算机字库制作技术领域。为了解决现有技术中，设计字稿中与字框粘连的文字识别难度大，粘连的笔画不易提取的问题而发明。本发明提供的一种设计字稿的处理方法，包括：接收携带有虚框样式的设计字稿；将所述设计字稿去掉虚框，获取不粘连的设计字稿。采用本发明可以大大降低了人力资源，缩短了字库的开发周期，提高了制作计算机字库处理流程的效率，及自动化程度。
-
公开(公告)号：CN1912864A
公开(公告)日：2007-02-14
申请号：CN200610089129.X
申请日：2006-08-04
Applicant: 北京北大方正电子有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种版面中嵌入暗纹的方法，属于印刷排版技术领域。现有技术中，通常通过手工制作胶片将高精度的微小的暗纹定位在其对应的内容下面，精确度与效率都很低。本发明所述的方法，通过建立暗纹对应表，自动检索要嵌入内容的对应暗纹编号，在排版时计算出当前的排版区域，然后在此区域中重复填充指定编号的暗纹图片。采用本发明所述的方法，可以将暗纹精确地排入合适的位置，实现暗纹信息与内容的同步，且不损坏印刷物的品质，从而可以实现印刷物的跨媒体连接。
-
公开(公告)号：CN1275189C
公开(公告)日：2006-09-13
申请号：CN03153684.0
申请日：2003-08-21
Applicant: 北京北大方正电子有限公司 , 公安部第一研究所证件技术事业部 , 北京大学计算机科学技术研究所
IPC: G06K9/18
Abstract: 本发明涉及一种输出设备加密和识别的方法及系统，属于输出设备监控技术领域。目前对输出设备的监控通常是通过加强人员管理、制度建立、设备加密等手段实现的，但是不能通过对输出结果由哪台输出设备输出进行识别。本发明的方法及系统由前端输入设备、后端输出设备组成，输出设备具有唯一的序列号，加密和识别的方法是在输入设备与输出设备中均装有安全字库；安全字库分为前、后端两类，前端字库采用不做加密处理的标准TrueType字库，后端字库采用经过对字形做过特殊加工并做加密处理的PostScript字库，安装在输出设备上。本发明的效果在于通过本发明所述的方法和系统可以实现对输出设备、特别是某些特殊行业或专用输出设备的有效监控，起到安全防范的作用。
-
公开(公告)号：CN1485791A
公开(公告)日：2004-03-31
申请号：CN03153684.0
申请日：2003-08-21
Applicant: 北京北大方正电子有限公司 , 公安部第一研究所证件技术事业部 , 北京大学计算机科学技术研究所
IPC: G06K9/18
Abstract: 本发明涉及一种输出设备加密和识别的方法及系统，属于输出设备监控技术领域。目前对输出设备的监控通常是通过加强人员管理、制度建立、设备加密等手段实现的，但是不能通过对输出结果由哪台输出设备输出进行识别。本发明的方法及系统由前端输入设备、后端输出设备组成，输出设备具有唯一的序列号，加密和识别的方法是在输入设备与输出设备中均装有安全字库；安全字库分为前、后端两类，前端字库采用不做加密处理的标准TrueType字库，后端字库采用经过对字形做过特殊加工并做加密处理的PostScript字库，安装在输出设备上。本发明的效果在于通过本发明所述的方法和系统可以实现对输出设备、特别是某些特殊行业或专用输出设备的有效监控，起到安全防范的作用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112686277B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN201910995424.9
申请日：2019-10-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了模型训练的方法和装置，属于机器学习技术领域。模型训练的方法包括：获取训练对象数据集、验证对象数据集和各对象的类别关联信息；对训练对象的图像进行特征提取，得到训练对象的视觉特征；基于训练对象的视觉特征、训练对象的类别描述信息和验证对象的类别描述信息，生成验证对象的视觉特征；基于各对象的类别关联信息、验证对象和训练对象的视觉特征，对验证对象和训练对象的视觉特征进行更新；基于各对象的类别关联信息、更新后的验证对象的视觉特征、训练对象的视觉特征和训练对象的视觉特征的标签进行模型训练。采用本申请，使用的验证对象的视觉特征更加适用于模型的训练，使得训练完后的模型在进行实际工作时的效果较好。
-
公开(公告)号：CN112820361B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201911122108.7
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于对抗模仿学习的药物分子生成方法，基于对抗模仿学习与多任务强化学习生成药物分子，包括：构建有效药物分子库；建立改进的药物分子生成模型，包括：设计并实现多任务强化学习模块、设计并实现对抗模仿学习模块；模型预训练；执行药物分子生成流程；生成候选药物分子结果。采用本发明提供的技术方案，可有效促进药物分子生化性质的优化并提升模型训练的稳定性，得到更优的药物分子。
-
公开(公告)号：CN113822916A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110945138.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种图像匹配方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像包括多个第一关键点，第二图像包括多个第二关键点；确定多个关键点对的第一点对特征，每个关键点对包括一个第一关键点和一个第二关键点；确定多个关键边对的第一边对特征，每个关键边对包括任意两个关键点对中第一关键点之间的边和任意两个关键点对中第二关键点之间的边；基于多个关键点对的第一点对特征确定各个关键点对的匹配结果，基于多个关键边对的第一边对特征确定各个关键边对的匹配结果；基于各个关键点对的匹配结果和各个关键边对的匹配结果，确定第一图像和第二图像的匹配结果，能提高图像匹配的准确性。
-
公开(公告)号：CN111967271A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010839225.1
申请日：2020-08-19
Applicant: 北京大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/205 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种分析结果的生成方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取目标异质图的异质图结构，异质图结构中包括节点数据和边数据；确定节点数据对应的初始节点特征，以及边数据对应的语义方面；以异质图结构为随机变量，语义方面为隐变量，对初始节点特征进行嵌入，得到目标异质图的异质图特征，异质图特征中包括更新语义特征和更新节点特征。以语义方面为隐变量，从而对异质图进行嵌入处理，从异质图中获取隐含的语义，从而对节点特征向量和语义特征向量进行更新，避免通过设置元路径的方式更新节点特征，提高了节点特征的更新效率，在下游分析结果的生成中的执行准确度更高。
-
公开(公告)号：CN107729848B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710986773.5
申请日：2017-10-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种对象检测方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：将视频中未进行对象检测的视频帧中的第一个视频帧确定为测试帧；根据所述测试帧的图像特征，确定所述测试帧中的多个候选图像，以及确定各个候选图像的类别和置信度；对于所述多个候选图像中属于同一类别的至少一个候选图像，根据所述至少一个候选图像的置信度中最高的置信度，对所述至少一个候选图像的置信度进行调整；根据所述多个候选图像的调整后的置信度，从所述多个候选图像中获取多个包含有预设对象的目标图像。本发明提高了从该测试帧中获取目标图像时的准确度，避免了对该测试帧中较为模糊的目标图像的遗漏，进而提高了该视频整体的对象检测效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.019 seconds)
