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公开(公告)号：CN103763785A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310751049.6
申请日：2013-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于距离的车联网广播信息的方法，涉及通信领域。它是为了解决车联网在车辆密集情况下的车辆与车辆之间的信息传输，很多节点参与信息的广播，造成的广播信息延迟，广播信息冗余的问题。本发明的核心思想是基于距离等因素设置一个等待时间来对信息进行转发，即在车辆密集环境下，当中继节点广播数据时，每个节点在收到广播信息后根据公式计算自己的等待时间；在此时间内，若收到相同的广播信息，则停止转发信息；否则，在等待时间到来时，立即广播该信息。本发明适用于车联网系统中的汽车之间的通信领域。
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公开(公告)号：CN103744778A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310738170.5
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于移动点的ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型，属于软件可靠性工程领域，本发明为解决现有基于移动点的NHPP类软件可靠性增长模型存在的问题。本发明所述基于移动点的ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型，具有n个移动点的ISQ-FDEFCE-CP模型为：软件可靠性增长模型不仅是进行软件可靠性进行评估、分析和预测的最强有力工具，而且为改善软件可靠性提供指南。
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公开(公告)号：CN102306190A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110255897.9
申请日：2011-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 粗糙集中属性集变化时规则集动态更新方法，它涉及一种规则集动态更新方法。本发明方法从近似集动态变化角度来讨论决策规则集的动态变化规律，同时也提出了在条件属性集和决策属性集同时变化时决策规则集的变化规律，并给出了条件属性增加、删除时决策规则集动态增量更新方法。技术要点：针对动态决策信息系统中属性集变化时，分析了动态规则的变化趋势，提出了属性集变化时动态规则更新算法，并通过实例验证了其正确性。以后的主要工作通过实验仿真测试规则增量更新算法的性能，以及分析扩展粗糙集模型下属性集变化时规则集的动态变化及规则增量更新，辅助各应用领域做出更好的决策。
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公开(公告)号：CN117622887A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311633553.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 航天氢能新乡气体有限公司 , 哈尔滨工业大学(威海) , 航天氢能有限公司
Abstract: 本发明提供了一种煤粉输送管道的泄漏监测装置及系统，煤粉输送管道中相邻的两个输送管道通过两个管道法兰连接；泄漏监测装置包括：包覆组件、第一密封圈和导流识别组件，包覆组件紧密包覆于相邻的两个管道法兰外侧；第一密封圈密封设置于相邻的两个管道法兰之间，且第一密封圈与相邻的两个管道法兰以及包覆组件围成环形的腔体；导流识别组件具有监测腔，监测腔与环形的腔体连通，导流识别组件具有识别监测腔内煤粉的光敏识别元件。导流识别组件对煤粉的流动阻力较小，煤粉很容易随气流进入到监测腔内并立即被识别，提高了监测响应速度。包覆组件对腔体气密性要求不是特别高，使得泄漏监测装置的结构简单、成本低。
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公开(公告)号：CN117473124A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311451594.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/835 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及图表示学习与图数据挖掘技术领域，具体涉及一种具备抵制过度平滑能力的自监督异质图表示学习方法；通过GNN分支和Transformer分支在不同视角下对节点信息进行编码，基于两个视角的信息建立对比学习任务，实现无需样本标注条件下的自监督异质图表示学习，解决了现有GNN消息传递机制的过度平滑限制网络层数的扩展，从而导致模型在面对复杂图数据的表达能力不足的问题，大大增强了模型对远距离邻域信息的捕捉能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117393050A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311348087.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B15/20 , G16B30/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F18/213
Abstract: 本申请提供一种蛋白质功能识别方法、装置及可读存储介质，涉及生物信息技术领域，其中该方法具体包括：获取目标蛋白质数据，目标蛋白质输入数据包含与待识别的蛋白质相关的蛋白质序列、蛋白质结构和相互作用网络信息；将目标蛋白质数据输入至蛋白质功能识别模型，以由蛋白质功能识别模型输出相应的目标蛋白质功能；蛋白质功能识别模型采用基于Transformer架构的图神经网络，蛋白质功能识别模型被配置成符合面向图数据的层间特征传递自注意力机制。由此，通过组建类似于残差网络的架构的Transformer模型，能较佳地捕获蛋白质序列之间的复杂相互作用关系，保障了蛋白质功能识别结果的精确度。
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公开(公告)号：CN116932887A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310669701.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/48 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明所述一种基于多模态图卷积的影像推荐系统及方法，属于计算机技术领域。本发明综合利用图卷积对多模态特征聚合的方法，基于图卷积架构针对用户偏好实现影视作品的推荐。本方法首先通过爬虫算法，获取同一个用户对影视作品的评价记录、影视作品相关海报等信息；对数据集进行预处理，使用MixGen方法对数据进行增强，对数据集进行扩充；使用线性变换等方法将图像数据模态和文本数据模态表示为向量形式；对不同模态的信息进行提取，分别获取多模态中文本模态和图像数据模态的向量表示；利用图卷积对同一个模态进行层内和层间节点聚合，提取用户对电影的细粒度意图；利用层间聚合建立细粒度和粗粒度用户意图之间的关系，对不同模态的处理都建立超级节点结合；将聚合得到各模态的特征通过一个注意力机制层，增强不同模态之间的交互，最终获取影视作品推荐列表。本发明解决了现有的多模态推荐系统难以很好的在特定模式下对用户偏好建模以及不同模态数据难以进行交互的问题。
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公开(公告)号：CN108446340A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810174542.9
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向海量小文件的用户热点数据访问预测方法，从用户访问数据的特点入手，根据文件访问的关联性特点，使用用户相关的分布式海量小文件存储系统文件访问日志，训练Skip-Gram模型，对文件的上下文访问特征进行提取，使用K-means算法对文件特征聚类，对访问相似度高的文件进行集中分析，训练GRU模型，对文件间的关联性进行分析，并根据用户当前访问文件所属类别序列进行预测，将用户未来可能访问文件类别中的全部文件预取至缓存，减少了系统的I/O次数，整体上提升了分布式海量小文件存储系统读取效率。
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公开(公告)号：CN103744779B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201310738212.5
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于移动点的FSQ-RWD软件可靠性增长模型及该模型的修正模型，涉及软件故障修正技术。它为了解决软件故障修正模型不能详细地刻画软件故障修正过程的问题。本发明针对故障修正服务台动态调整而产生移动点，利用移动点技术，建立考虑排错等待延迟的基于移动点和有限服务台的软件可靠性增长模型，即FSQ-RWD-CP模型。在此模型基础之上，进一步建立了既考虑故障修正过程中的不完美排除，又考虑排错等待延迟的基于移动点和有限服务台的软件可靠性增长模型，即修正的FSQ-RWD-CP模型，能够更准确地描述软件测试的实际情况。本发明适用于软件故障修正。
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公开(公告)号：CN102508772B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201110312100.4
申请日：2011-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于PCSTM模型考虑测试与运行剖面不同的测试数据转换构件软件可靠性分析方法，它涉及软件可靠性分析方法。它为了解决现有黑盒方法的忽略了组成系统的构件的测试以及可靠性信息，没有考虑软件的体系结构的缺点。测试数据转换的方法来实现黑盒方法和白盒方法的结合。首先采用白盒方法实现构件软件测试剖面到运行剖面的映射，建立NHPP模型需要的可靠性数据集，然后采用黑盒方法建立构件软件应用的NHPP模型。测试数据转换的目的是将分阶段实现的、异构的构件软件灰盒测试过程转换成满足NHPP模型假设的单调统一的黑盒测试过程，把所有构件的单元测试数据和集成测试中构件之间的接口失效数据转换成整个应用基础上的黑盒测试数据，建立满足NHPP模型假设的可靠性数据集。
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