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公开(公告)号：CN112395438A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011226768.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06F16/901 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种多标签图像的哈希码生成方法和系统，属于人工智能图像检索领域。本发明首先结合卷积神经网络和图卷积网络分别生成图像表示和标签共现嵌入，然后采用MFB融合这两个模态矢量，最后通过基于柯西分布的损失函数学习哈希模型。通过标签集合中对象的共现概率探索对象之间的相互依赖性，并采用基于注意力机制的多模态双线性合并共现特征与图像特征，提升哈希码度量数据间对象关系的依赖性的能力，进而提升哈希码的性能。使用共现关系和MFB不仅可以提高哈希码的准确性，而且也加速了哈希学习。
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公开(公告)号：CN112199536A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011100158.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态的快速多标签图像分类方法，该方法可以挖掘图像中不同对象之间的共现关系，进而高效地融合图像特征与标签共现关系来生成一个端到端的多标签图像分类模型。该方法通过统计标签之间的共现概率来模型对象之间的依赖关系，并采用双线性多模态因子池化组件来融合图像特征与标签共现关系，不仅加速了模型的收敛速度而且提升了图像分类性能。本发明提出的方法首先结合卷积神经网络和图卷积网络分别生成图像的特征和标签的共现关系词向量，然后采用MFB融合这两种模态的向量，最后通过多标签分类函数生成端到端的分类模型。本发明高效地融合了图像的特征和标签的共现关系词向量，大大加速了模型的收敛速度。
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公开(公告)号：CN108763539B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810551315.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于词性分类的文本分类方法，包括：从网络获取训练文本集和测试文本集，对训练文本集与测试文本集进行预处理，从而获得训练文本集与测试文本集中每一个文本的多个词集，将得到的每个文本的多个词集作为输入对文本主题生成模型LDA进行训练，以得到每个文本在不同主题数目下的文本‑词集‑主题的混合概率分布模型，使用SVM‑train函数对多个文本‑词集‑主题的混合概率分布模型进行分类器训练，以得到多个训练后的分类器，使用多个文本‑词集‑主题的混合概率分布模型作为训练后的分类器的输入进行SVM类别预测。本发明能解决现有方法中存在的训练模型时所需特征词的维度高、分类的准确率低、以及分类器的泛化能力差的技术问题。
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公开(公告)号：CN111611274A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010469533.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 华中科技大学 , 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种数据库查询优化方法，包括：连接顺序选择器和自适应决策网络。其中连接顺序选择器用于选择查询计划中最优的连接顺序，其中包括一种新的数据库查询计划编码方案，将编码与连接顺序一一对应；一个预测查询计划执行时间的价值网络，由查询计划及其对应真实执行时间进行训练，用于蒙特卡洛树搜索中的奖励反馈；蒙特卡洛树搜索方法，用于模拟生成多种不同的连接顺序，由连接顺序价值网络评价该连接顺序的好坏，在达到预设的探索次数后返回一个推荐的连接顺序。自适应决策网络用于区分查询语句是否使用该连接顺序选择器，提升优化系统的整体性能。本发明的方法和系统可以有效避免传统查询优化器的局限性，提高数据库查询效率。
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公开(公告)号：CN109033856B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810797439.X
申请日：2018-07-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种访问控制策略合成方法及系统，包括：获得由所有待合成访问控制策略的全部规则构成的规则集合；对规则集合中每一条规则的属性进行编码，使得属性相同的规则具有相同的属性编码且属性不同的规则具有不同的属性编码；根据属性编码将规则集合划分为多个规则子集，使得属性编码相同的规则位于同一个规则子集中；对于覆盖所有待合成访问控制策略的规则子集，按照规则冲突算法处理其中属于同一访问控制策略的规则之间的冲突，并剔除未覆盖所有待合成访问控制策略的规则子集；根据策略冲突算法，合并剩余的规则子集，从而得到合成规则集合，由此实现访问控制策略的合成。本发明能在合成访问控制策略的过程中减少存储消耗并提高合成速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110427311B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910558216.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特征处理与模型优化的磁盘故障预测方法，其特征在于，包括步骤：获取磁盘的SMART属性数据、以及SMART属性数据的时间戳，根据获取的磁盘的SMART属性数据的标准值和原始值、以及SMART属性数据的时间戳获取扩充数据，使用主成分分析法从扩充数据、以及SMART属性数据的标准值和原始值中选择多个特征，构成多维矩阵，将得到的多维矩阵输入训练好的随机森林模型中，以得到磁盘的故障预测结果，根据得到的磁盘的故障预测结果对随机森林模型进行更新，以得到更新后的随机森林模型。本发明利用时序特征处理与模型优化，由此解决现有SMART技术中由于没有考虑SMART属性之间的关联关系，从而会导致磁盘故障预测的准确率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN111130757A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911408586.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的多云CP-ABE访问控制方案，其包括加密过程与解密过程，其中加密过程包括生成数据密文CTf和密钥密文CTk、将数据密文CTf发送给云端、分割并隐藏访问策略树T、将访问策略树逻辑结构T′以及解密安全参数 存入区块链、将密文{Y′，Cy，C′y}存入各个子云等步骤；解密过程包括从云端获取数据密文CTf、分割用户属性集S得到属性子集{SCi}、分割用户属性私钥SK得到属性私钥子集{SKCi}、每个子云解密与其上托管的属性x相关的密文信息得到中间节点信息DNx、区块链超级账本链码聚合各子云解密信息DNx计算中间解密结果M′、客户端解密得到最终密钥明文M和数据明文的步骤。本发明能有效保护访问控制策略的隐私和用户属性的隐私。
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公开(公告)号：CN111104066A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911304631.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 华中科技大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本申请公开了一种数据写入方法、装置及一种存储服务器和计算机可读存储介质，该方法包括：当接收到写入请求时，将所述写入请求对应的写入数据写入写缓冲区中；当触发所述写缓冲区的数据下刷操作时，获取所述待下刷数据对应的数据块的历史访问数据；基于所述历史访问数据判断待下刷数据是否为只写数据；若是，则将所述待下刷数据写入硬盘驱动器中；若否，则将所述待下刷数据写入缓存中。本申请提供的数据写入方法，可以有效减少写入缓存的无用流量，同时在缓存中为普通数据留出更多空间，提高缓存空间利用率，从而提高缓存的读取命中率，提升存储系统的读性能，实现了对缓存的最低写入流量，提高了写策略的效率。
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公开(公告)号：CN107291875B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710461529.7
申请日：2017-06-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/14 , G06F16/16 , G06F16/182 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于元数据图的元数据组织管理方法和系统，其中方法的实现包括：存储文件得到文件元数据，提取文件的语义信息，利用语义信息构建语义元数据；利用文件元数据和语义元数据在语义上的联系，构建元数据图；利用元数据图，进行元数据组织管理，提供智能化服务。本发明构建元数据图，利用元数据图丰富的文件元数据和语义信息进行元数据组织管理，提供智能化服务。本发明利用元数据图进行元数据组织管理效率高、功能丰富、扩展性强、智能化程度高、可以进行数据的挖掘与分析、实现智能化服务。
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公开(公告)号：CN110490212A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910827719.5
申请日：2019-02-26
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本申请涉及一种钼靶影像处理设备、方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，该方法包括：获取钼靶影像；将钼靶影像输入至目标对象检测模型中，得到钼靶影像对应的预测图；根据预测图获取钼靶影像的各个像素点属于目标检测对象的关系度，根据关系度进行轮廓提取得到目标检测对象显著区域；根据目标检测对象显著区域从预测图中确定多个不同尺度的显著区域子图，各个不同尺度的显著区域子图都包括目标检测对象显著区域；将各个显著区域子图输入至目标对象分类模型中的各个特征提取子网络中，根据各个特征提取子网络的特征提取结果得到钼靶影像中的目标检测对象预测区域。本申请提供的方案能够提高钼靶影像中肿块所在区域的准确度。
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