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公开(公告)号：CN111428674B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010252779.1
申请日：2020-04-02
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种保持多度量空间一致性的多损失联合训练方法，包括以下步骤：行人样本通过卷积神经网络前向传播获得高维度特征矩阵；再转化为行人特征向量；特征向量进行L2正则操作；单位特征向量拼接组成三元组，计算三元损失；单位特征向量，通过Bach Normalization层得到测试向量；再输入到网络模型之后的全连接层并前向计算交叉熵损失；计算其梯度信息；损失层的梯度反向传播，更新权值参数；如果模型仍未收敛，或者是未达到最大迭代次数，重复上述步骤。在未增加参数量的情况下，在各个行人重识别模型上采用本发明方法能够有明显的效果提升。
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公开(公告)号：CN110011990B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910219705.5
申请日：2019-03-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种内网安全威胁智能分析方法，应用于网络安全领域。通过以下方式实现：第1、多模型不一致性得分的计算，包括：第1.1步、生成日志模板集；第1.2步、计算不一致性得分；第2、内网安全威胁智能分析方法，包括：第2.1步、计算P‑Value；第2.2步、基于统计学习预测待测日志流。本发明利用人工智能分析而不是手工分析，实现对日志的分析；改变日志存储于本地的存储方式，转而采用区块链进行安全存储，并实现对内网不同设备产生的日志的合并使用；该方法支持多种日志解析模型，实现多模型协同；利用统计学习方法，提高了对异常日志的探测能力。
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公开(公告)号：CN110223291B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910534317.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种基于损失函数的训练眼底病变点分割网络方法，使用损失函数来训练深度分割网络，来对眼底病变点进行高效地分割。根据指示器函数的结果，判断负样本被保留还是丢弃，指示器函数取值为1则保留负样本，反之则丢弃负样本。以此来提高网络的判别能力和学习速率，其中，易分样本以较高的概率丢弃，难分样本以较低的概率丢弃；在保留难分样本的情况下，可以节约大量的样本选择时间，从而使得网络集中在难分样本的学习上。本发明可解决类平衡交叉熵损失函数造成的分割网络误分情况多和学习效率较低的问题，对眼底病变点进行高效分割。
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公开(公告)号：CN110011990A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910219705.5
申请日：2019-03-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种内网安全威胁智能分析方法，应用于网络安全领域。通过以下方式实现：第1、多模型不一致性得分的计算，包括：第1.1步、生成日志模板集；第1.2步、计算不一致性得分；第2、内网安全威胁智能分析方法，包括：第2.1步、计算P-Value；第2.2步、基于统计学习预测待测日志流。本发明利用人工智能分析而不是手工分析，实现对日志的分析；改变日志存储于本地的存储方式，转而采用区块链进行安全存储，并实现对内网不同设备产生的日志的合并使用；该方法支持多种日志解析模型，实现多模型协同；利用统计学习方法，提高了对异常日志的探测能力。
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公开(公告)号：CN108416828A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810250606.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种3D场景文本图片合成方法及系统。所述方法包括：获取原始3D场景图；对所述原始3D场景图进行深度渲染，得到深度图；对所述深度图进行平面选取，获得文本贴放平面；根据所述文本贴放平面确定文本图片；对所述文本图片进行渲染；将渲染后的文本图片贴放到所述原始3D场景图的对应位置，合成3D场景文本图片。本发明能够自动合成大量带标签的场景文本图片，并且合成的图片更加符合真实场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118656125A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411146900.7
申请日：2024-08-21
Applicant: 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室 , 天开宏图(天津)科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种云边端协同检测克隆代码的方法、装置和存储介质，涉及软件工程技术领域，包括：对两个待比较的可执行文件进行解析筛选出疑似克隆代码对；进行符号执行，获取路径约束特征，进行符号执行期间遵循如下策略：当符号执行运行在某个节点的时间超过第一阈值后，舍弃此分支；当符号执行运行在某个分支时，检测到占用内存空间资源超过第二阈值，舍弃此分支；当符号执行遇到循环结构或者递归调用结构时，只运行一次循环和递归调用的内部代码，再跳出循环和递归；使用特解判断疑似克隆代码对的约束表达式是否等价。本发明通过符号执行技术获取二进制代码新的代码特征，路径约束，从而实现代码语义克隆检测，提升了代码克隆检测准确度。
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公开(公告)号：CN118608793A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410693640.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体公开了一种基于偏置补偿的神经网络量化误差凸优化方法，包括：在量化模型的每个量化层的输出上分别添加偏置补偿向量，所述偏置补偿向量为所述量化层的输出与所述量化层对应的原始浮点模型的浮点层的输出的差值，所述量化模型为所述原始浮点模型量化后的模型。本发明通过找到量化模型中每个量化层的输出的最优偏置补偿向量，并将该向量补偿到量化层输出中来最小化量化误差，将寻找最优的噪声矩阵这样一个非凸的问题转换为寻找最优的偏置补偿向量这样一个凸问题，能够很好地减小输出误差，并且本发明可以和许多现有的量化方法相结合，进一步提升量化后模型的精度，实现模型超低位宽的量化。
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公开(公告)号：CN118485682A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410919002.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC: G06T7/11 , G16H30/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及医学图像分割技术领域，具体公开了一种基于SAM的医学图像分割方法、系统及产品，方法包括：将医学图像输入图像编码器得到图像编码向量；所述图像编码器包括依次连接的分块嵌入层和多个编码块，所述图像编码器内嵌有直觉感知微调适配器，所述直觉感知微调适配器将所述分块嵌入层的输出的共享投影特征融合到每个所述编码块的多头自注意力特征中；将提示内容输入提示编码器得到提示编码向量；将所述图像编码向量和提示编码向量拼接后输入掩码解码器，得到图像分割结果。本发明能够更准确、有效地处理医学图像数据，提高医疗诊断和治疗的精度和效率，实现SAM在医学图像处理领域的广泛应用。
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公开(公告)号：CN117573326A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311668014.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式协同计算机的区块链系统，涉及计算机技术领域，具体包括算力平衡的区块链网络虚拟划分机制；链上并行调度机制；以及基于年龄代划分的领导者选举机制；其中，所述算力平衡的区块链网络虚拟划分机制包括构建领导者和计算者；所述链上并行调度机制包括由智能合约完成的调度逻辑；所述基于年龄代划分的领导者选举机制包括制定领导者选举机制规定。本发明提出了调度域的概念，将区块链分割为不同的领域，以克服区块链固有的低性能，并设计了跨领域调度以加速任务调度。同时通过设计任务处理单元和资源优先级队列，实现了并行任务调度，以提高调度性能。并行调度技术在任务调度和处理方面具有10.5倍的速度提升。
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公开(公告)号：CN115116095A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210819309.8
申请日：2022-07-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种融合外观信息的行人重识别联合优化方法，包括以下步骤：利用数据增强策略预处理跨外观行人重识别数据集；根据图像中行人的身份属性和外观属性，生成多身份多外观的批次图像；使用特征提取网络提取高维特征矩阵，池化获取行人高维特征，批次归一化得到行人推理特征；基于行人推理特征连接不同的全连接层分别获取身份分类特征和外观分类特征；计算最难三元损失、多外观三元损失、身份分类损失和外观分类损失，四种损失加权求和并端到端地联合优化；损失层梯度反向传播，更新权值参数；迭代计算直至特征提取网络模型收敛。本发明提升了模型在同外观和跨外观环境下的综合检索性能。
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