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公开(公告)号：CN101408893A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200810209524.6
申请日：2008-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种快速文档聚类方法，它通过下述步骤实现：1.利用词频统计从每篇文档中抽取出一组关键词；2.将文档表示为其包含的关键词在特征空间上的相应维度的索引值的集合；3.将自组织映射模型中的神经元表示为特征空间上的向量；4.依次输入文档，并计算其与所有神经元之间的相似度；5.累加值最大的神经元为获胜神经元，其和其邻域的神经元向当前文档方向调整权值；6.在调整神经元与输入文档匹配的个别维的同时，对其他维的权值进行弱化；7.所有文档输入完毕后，结束。本发明利用自组织映射聚类模型，在文档量化表示和相似度计算等环节进行革新，使得在处理文档数目相同且聚类质量得以保持的情况下，计算效率获得大幅提升。
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公开(公告)号：CN101261635A
公开(公告)日：2008-09-10
申请号：CN200810066892.X
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种被动式网络信息自动高效采集系统及方法，所述网络信息自动高效采集系统包括：运行于信息需求端的信息采集工作部；运行于信息提供端的信息收集发送工作部；所述信息采集工作部与所述信息收集发送工作部为通信连接关系。所述网络信息自动高效采集方法包括步骤：将所述信息采集工作部与所述信息收集发送工作部建立有效的联系；所述信息采集工作部根据所述信息收集发送工作部的通知或定期获取所述信息收集发送工作部内存储的所述信息提供端信息。将本发明技术应用于搜索引擎中后，能及时、快速、高效的获取互联网上的文本信息和音频、视频特征信息等网站相关内容，并可显著降低系统开销以及网络带宽占用量。
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公开(公告)号：CN107330512B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710458184.X
申请日：2017-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开一种预测蛋白质序列的远同源性关系的系统及方法，神经网络结构包括：依次连接的输入层、LSTM层、随时间分布的全连接层和输出层，输入层用于获取输入的原始的蛋白质序列，将原始的蛋白质序列转换为神经网络能够处理的输入矩阵；LSTM层用于捕捉蛋白质序列中子序列间的依赖关系，在每个时间步上输出当前输入子序列的特征；随时间分布的全连接层对LSTM层中的不同memory cell的输出以不同的权重，汇总依赖关系信息；输出层根据随时间分布的全连接层在每个时间步上输出连接而成的向量，预测蛋白质序列的远同源性关系。本发明无需人工构建特征和生成序列谱，节省了大量时间，并提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN104899041B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510330081.6
申请日：2015-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/30
Abstract: 基于通用模型的Switch驱动方法，属于Switch通用模型的构建领域。为了解决现有的开关驱动模块，无法驱动多种开关结构的问题。步骤一一，确定开关的种类和数量，步骤一二，令每个开关的每个端为一个通道，根据开关的种类和数量得到所有开关的通道数，确定各通道的连接关系，并对所有的通道进行命名，从而构建等效通道名称表，将命名后的所有的通道分别作为等效通道名称表的行项和列项，由等效通道名称表的行项和列项所围成的空间构成模型矩阵，根据各通道的连接关系，填充模型矩阵中的相应值，从而完成通用矩阵模型的建立，步骤二，通过利用建立的通用矩阵模型实现对Switch的驱动。它用于对开关的驱动。
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公开(公告)号：CN107506372A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710560942.9
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳海知科技有限公司
CPC classification number: G06F16/3329 , G06Q30/01
Abstract: 本发明提供一种机器人客服在混合类型会话下的自动会话切换方法，属于计算机应用技术领域。本发明包括如下步骤：接收用户会话请求，创建会话；分析消息类型，对消息进行预处理，从知识库中获取该消息类型查询所需信息；判断机器人客服能否回答，如果能，回复客户，如果否，主动触发或被动触发与人工客服的会话请求；判断人工客服是否接受，如果是，人工客服与用户会话，如果否，机器人客服继续与用户会话，直至会话结束。本发明的有益效果为：通过将消息类型进行分类，并构建各种知识库、基于消息类型对相应知识库进行检索，提高问题解析的准确率；提高人工客服与机器人客服切换的效率，极大地提高了用户体验的满意度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104867184A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510324351.2
申请日：2015-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 应用于飞行场景仿真的场景生成模块及生成方法，涉及一种场景生成技术。是为了满足飞行场景仿真对高帧频、高分辨率的场景生成的需求，以及实现基于USB 3.0超高速接口的图像传输。它包括用于通过调用USB 3.0驱动程序实现基于USB 3.0接口的场景图像高速传输的USB传输步骤；用于通过调用图形API生成动态场景图像，图像的分辨率、颜色灰度以及目标移动速度通过人机界面设置的场景生成步骤；用于通过调用图形API显示场景生成单元生成的图像以及经USB传输单元接收到的场景图像的场景显示步骤。本发明适用于飞行场景仿真的场景生成。
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公开(公告)号：CN104035972A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410216252.8
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F17/30864 , H04L51/32
Abstract: 本发明提供了一种基于微博的知识推荐方法及系统，该知识推荐方法包括如下步骤：用户建模、定时批量采集用户关注好友发布的微博、知识条目发现、知识条目扩展、知识推荐。本发明的有益效果是本发明提出一种基于微博的知识推荐方法与系统，从用户关注好友所发布的微博数据中自动发现各类知识条目，对知识条目形成扩展解释，在用户阅读微博时，向用户推荐所发现知识条目中对其有价值或其感兴趣的知识条目及相关扩展解释，提供主动的、个性化的知识服务，既能免去了用户的知识检索过程又能避免有价值信息被淹没。
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公开(公告)号：CN103345238A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310325878.8
申请日：2013-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 网络可配置电压输出电路，属于电子电路技术领域。解决了现有电压输出电路无法实现远程调试与配置内容无法进行远程修改的问题。本发明的网络接口的数据输入输出端连接网络控制电路的数据输入输出端，网络控制电路的二号数据输入输出端连接单片机电路的数据输入输出端，单片机电路的二号数据输入输出端连接FPGA控制电路数据输入输出端，单片机电路的地址信号输出端连接FPGA控制电路的地址信号输入端，单片机电路的写信号输出端连接FPGA控制电路写信号输入端，FPGA控制电路的电压控制信号输出与电压信号输入端连接电压输出电路的电压控制信号输入与电压信号输出端。本发明适用于电子电路技术领域。
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公开(公告)号：CN101995963B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010551084.X
申请日：2010-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 词汇自适应中文输入方法，本发明涉及一种计算机、手机、或者掌上电子产品等的词汇自适应的中文输入方法。它降低输入法的背景噪音，减少系统开销，实现个性化输入。它用于汉字输入。它包括下述步骤：输入汉语拼音字符串；进行音节切分；根据本地的通用词库中词的状态和已经加载到本地的领域专业词库的状态对音节串进行汉语语句转换；输出汉字字符串；搜索位于服务器端的领域专业词库并判断已输入汉语语句中是否包含位于服务器端的领域词库集中的词汇；如果存在这样的词汇，则将包含该词汇的领域专业词库加载到本地；根据选择确定的汉语语句输入，对位于本地的通用词库和已经加载到本地的领域专业词库中的词进行词汇状态调整。
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公开(公告)号：CN102043910A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN201010600321.7
申请日：2010-12-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Top-n-gram的蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法，涉及一种蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法。本发明为了解决现有的蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法中，二进制谱无法找到最优阈值，无法区分氨基酸出现频率的差别的问题。具体步骤：一、运行PSI-BLAST，输入测试蛋白质序列进行多序列比对，计算氨基酸i的伪计数；二、生成频率谱；三、将频率谱转化为Top-n-gram；四、获得测试蛋白质序列对应的潜在语义表达向量；五、将测试蛋白质序列对应的潜在语义表达向量输入SVM分类器进行分类，得到预测结果。应用于蛋白质同源性检测和折叠识别领域。
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