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公开(公告)号：CN118333038A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410454977.4
申请日：2024-04-16
IPC: G06F40/205 , G06F40/295 , G06N3/092 , G06N20/00 , G06F18/22 , G16H10/60
Abstract: 本申请公开了一种医学文本摘要的生成方法及装置，该方法包括：采集医学数据集；利用大型预训练的语言模型，生成医学文本的初始摘要；通过自动生成的批评数据集，使用微调过的BERT模型提取参考摘要和初始摘要的知识关键词，构造评论数据集；准备训练数据，通过监督式批判模型训练，利用预训练的编码解码模型和批评数据集，使其具备初步评价功能；通过基于强化学习的批评模型训练，使用NLPO算法微调批评模型，生成更有效的批评；输入医学文本到语言模型，得到初始摘要，通过批评模型获得批评，再次输入到语言模型中，得到修正后的摘要；从而通过批评模型进行评估和修正，以提高大语言模型生成医学文本摘要的质量。
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公开(公告)号：CN118194012A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410192850.X
申请日：2024-02-21
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N7/01 , G06V20/58 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本申请的实施例提供了一种数据知识双驱动的多模态大模型的可信度增强方法及装置。该方法包括：将预处理后的各待处理数据输入至预先训练完成的多模态大模型中，以使多模态大模型输出对应的融合特征；基于预先设定的时空碰撞策略，将融合特征与预设的知识基础进行时空碰撞处理，得到时空碰撞结果以确定融合特征对应的初始可信度；采用贝叶斯公式，将融合特征和时空碰撞结果进行概率融合，得到融合结果以对初始可信度进行更新，得到融合特征对应的目标可信度；将融合特征和目标可信度输入至预先训练完成的分类网络中以得到分类结果。本申请实施例的技术方案可以准确确定模型输出结果的可信度，进而提升后续决策质量。
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公开(公告)号：CN117271838A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311099808.5
申请日：2023-08-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/901 , G06F9/48 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种车载有向无环图任务调度方法及系统，其中方法包括：构建车载任务有向无环图模型，获取各个子任务对应的拓扑结构信息；利用图神经网络对当前子任务对应的拓扑结构信息进行双向聚合，以得到当前子任务对应的高维特征表示；构建车辆通信网络，获取历史子任务的调度策略、所有待执行任务车辆的计算能力和实时位置信息，以得到车辆通信网络的手工特征表示；将当前子任务对应的高维特征表示和手工特征拼接后输入到深度强化学习网络以得到当前子任务的调度策略，以根据调度策略对当前子任务进行调度分配；由此，不仅能够利用图神经网络提高传统深度强化学习算法面对新有向无环图车载任务的泛化能力，还能够实时调度车载任务。
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公开(公告)号：CN114926261A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210447578.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车金融用户申请欺诈概率预测方法及介质，其中方法包括：获取用户的历史申请数据，并进行分组；进行数据衍生，以衍生出多维特征；对多维特征进行过滤式筛选，随后进行集成式递归特征消除，以得到最优特征；对最优特征进行最优分箱，并对每个分箱进行WOE编码；进行欠采样和过采样组合处理，以生成训练样本集；根据训练样本集进行模型训练，以得到各单模型，并进行模型融合，以生成最终欺诈概率预测模型；获取用户申请信息，并将用户申请信息输入最终欺诈概率预测模型，以通过最终欺诈概率预测模型输出欺诈概率；能够根据用户的申请信息对欺诈概率进行自动计算，有效防止欺诈骗车行为的发生，保障汽车金融公司的财产安全。
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公开(公告)号：CN113438661B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110674531.9
申请日：2021-06-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于池化的闭环自适应波束管理方法、介质及设备，其中方法包括：用户设备判断自身存在波束接入需求时进行波束测量，并确定期望接入点集合；以及将期望接入点集合发送给边缘服务器；边缘服务器进行关联决策，并将关联决策结果发送给用户设备；如果允许接入，则边缘服务器对用户设备波束资源池进行更新；用户设备进行相应波束关联，边缘服务器对接入点波束资源池进行更新；进行波束跟踪，并判断是否需要进行波束释放，如果是则对相应波束进行释放，并对用户设备波束资源池和接入点波束资源池进行更新；将波束关联和波束跟踪过程进行闭环设计，通过自适应的调整转换周期，使得系统效用函数维持在最优状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112383368B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011092683.X
申请日：2020-10-13
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
IPC: H04B17/318 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明公开了一种波束测量方法、介质、设备及系统，基站包括多个波束，其中，每个波束具有相应的覆盖区域；方法包括：获取每个波束对应的概率分布值，并根据概率分布值对多个波束进行排序，以及根据波束的排序进行物理层参考信号接收功率测量；根据测量结果更新每个波束对应的概率分布值，并根据更新后的概率分布值计算对应的标准差和期望值；判断标准差是否小于等于预设的最大标准差阈值；如果是，则根据期望值对多个波束进行排序，并根据排序结果依序向终端设备发送波束对应的参考信号，以及根据该参考信号对波束进行测量，以便根据测量结果选择终端设备的工作波束；能够在移动通信过程中，对波束进行有效测量，同时，提高波束测量效率。
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公开(公告)号：CN110943765B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911054246.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/155 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 一种基于网络编码的毫米波与微波混合中继传输协助系统，包括：宏基站、中继基站和终端设备；宏基站与中继基站中均包括大规模MIMO毫米波；宏基站的通信方式包括毫米波通信和微波通信；中继基站工作在全双工模式；终端设备从核心网同时下载多个文件过程中，一加密文件从宏基站通过微波通信直接传输至终端设备，从所述宏基站传输至所述中继基站的数据包及从所述中继基站传输至所述终端设备的数据包均采用毫米波传输，且所述数据包进行了网络编码。本发明不仅可以提升数据传输的安全隐私性，同时还可以在必要的时候增加传输的数据量，从而提升终端设备下载文件传输过程的工作效率、稳定性以及安全性。
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公开(公告)号：CN108347744B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201810053320.1
申请日：2018-01-19
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种设备接入方法、装置及接入控制设备，其中方法包括：获取基站的设备接入状态，若确定设备接入状态为拥塞状态，则执行接入限制参数P值调整过程，将每次P值调整后得到的P值发送给基站下的各个设备，直至基站的设备接入状态变为不拥塞状态。如此，在基站处于拥塞的设备接入状态下时，通过执行P值调整过程动态地调整P值可有效地改善基站的拥塞程度，而且由于强化学习Q值矩阵中包含有以往调整P值的经验，因此P值调整过程中根据强化学习Q值矩阵中的Q值确定每次调整P值所用的动作可有效提高P值的收敛速度，从而使基站更快地达到最佳接入状态。
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公开(公告)号：CN110765992A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910901481.6
申请日：2019-09-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种印章鉴别方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取待鉴别印章图像所对应的原始印章图像；分别提取两者的特征点，并根据特征点对待鉴别印章图像和/或原始印章图像进行移动，以使得待鉴别印章图像和原始印章图像重合；计算待鉴别印章图像和原始印章图像的几何结构特征值，并判断待鉴别印章图像的几何结构特征值和原始印章图像的几何结构特征值之间的差值是否小于预设的差值阈值；如果是，则对印章图像进行切割，以生成多个相对应的切分区间，并计算每对切分区间之间的相似度，以根据相似度生成待鉴别印章图像对应的鉴别结果；能够自动对待鉴别印章进行有效鉴别，提高印章鉴别效率和精度，保证原始印章拥有者的权益不受损害。
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公开(公告)号：CN110445518A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910591010.X
申请日：2019-07-02
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B7/0413 , H04L5/00 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO异构网络系统下基于微小区分簇的导频分配方法，大规模MIMO异构网络系统包括宏基站和多个微基站，宏基站对应多个宏用户，每个微小区范围内对应一个微用户，导频分配方法包括以下步骤：向每个宏用户随机分配正交的导频序列；对每个微小区的微用户进行潜在导频污染计算，并根据计算结果对每个微小区进行分簇；向每个微小区簇分配一个导频序列以使同一微小区簇内的微用户复用相同的导频序列；将系统最小化的总信道估计均方误差作为目标，对每个微用户进行导频分配调整；以实现最佳的宏微异构导频分配，从而实现有效降低导频复用过程中产生的导频污染，保证大规模MIMO异构网络系统的稳定运行。
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