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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：CN117692067A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311695671.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超快激光的水下远距离激光通信探测方法及系统。所述方法包括：发射端采集传输数据并基于传输数据对超快激光信号进行调制，接收端基于调制后传输数据的信号特性进行解调将数据还原。本发明针对现有水下通信领域，可见光蓝绿光光通信的LD，LED光斑易发散，水下传输距离有限的缺点进行优化。将超快蓝绿激光作为信号载体，利用海水在蓝绿光波段存在低损耗窗口，且超快激光信号峰值功率高及光谱线宽窄，可实现水下远距离信号传输的同时还不会产生严重色散导致信号脉冲畸变。此外，FPGA用作调制及解调信号处理器成本低，可编程性高，与超快绿光激光器结合可实现低成本和比较高传输速率的水下远距离探测通信。
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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：CN111126667B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911180085.5
申请日：2019-11-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G16H40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于主动拓扑优化的车辆任务卸载及资源分配方法及系统，其中该方法包括：预先获取待停车区域的车辆信息和待处理的业务信息；将所有已停车位置信息分别与每一个未停车位置信息进行组合以构建多个车载云模型以及其对应的第一邻接矩阵；根据待处理的业务信息构建业务模型以及其对应的第二邻接矩阵；根据每个车载云模型对应的第一邻接矩阵和第二邻接矩阵判断每个车载云模型与业务模型是否匹配，并计算与业务模型相匹配的车载云模型所对应的效用函数值；获取最小的效用函数值所对应的未停车位置信息；由此，通过提前构建最优的通信拓扑，以保证医疗救助车辆直接停泊于资源利用率最高的停车点，从而大大增加了伤员存活率。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN109583357B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201811413568.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种改进LBP和轻量卷积神经网络级联的人脸识别方法，提供：对齐分区局部二值模式初次识别测试单元，APLBP与轻量化卷积神经网络级联的二次识别测试单元，APLBP识别测试单元，轻量化卷积神经网络并行流水线模块加速单元，计算平均识别率单元。将采集的人脸图像划分为主要区域和次要区域，对于人脸图像的主要区域与次要区域，提取中心点LBP像素特征值；通过级联的关系对APLBP识别并提取出的相似图像再加入轻量级卷积神经网络进行二次识别。充分融入了APLBP算法的速度优势和轻量化卷积神经网络的精度优势，通过对轻量化卷积神经网络的卷积层中耗时大的矩阵乘加运算使用并行模块进行加速，从而达到速度和准确率的双向提升。
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公开(公告)号：CN109344758B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201811118268.X
申请日：2018-09-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于改进局部二值模式的人脸识别方法，拍摄人脸图片，采用人脸检测算法进行人脸检测，并进行裁剪；对得到的人脸图像，获取特征点的坐标，根据坐标对人脸图像进行处理，得到人脸的正脸图片，并分成训练集和测试集；采用基于4进制的近邻LBP算法计算对应参数；采用基于4进制的近邻LBP算法计算测试集与训练集中图片的特征值，在测试集中任意选取一张图片，并计算其特征向量与训练集中所有图片特征向量的欧氏距离，选取欧氏距离最小的训练样本作为此待测样本的识别结果，并与其标签进行比较，计算识别率，输出识别结果。本发明提出的方法能更好地反映图形的纹理特征，提高人脸识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114007274A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111094759.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于URLLC业务时延容忍度的资源复用方法及系统，其中方法包括：无线接入点向无线通信设备发送SIB1信息；当无线通信设备产生URLLC业务需求时，生成调度信息，以及将调度信息发送给无线接入点；无线接入点判断URLLC业务是否可容忍切片帧结构下的最长等待时延；如果否，则将资源复用方案配置为基于免授权模式；如果是，则获取URLLC业务类型信息；判断无线通信设备的URLLC业务是否为周期性；如果否，则将资源复用方案配置为改进型GB模式；如果是，则将资源复用方案配置为GF模式。能够在满足URLLC业务低时延技术要求的前提下，降低eMBB UE用于传输数据的时频域资源被抢占、打孔、穿刺事件的发生概率，进而提高eMBB UE吞吐量和信噪比。
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公开(公告)号：CN111457874B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010357515.2
申请日：2020-04-29
Applicant: 厦门大学 , 厦门华方软件科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提出了一种垃圾填埋场位移变化检测系统、方法及介质，其中系统包括：每个靶点桩用于对该靶点桩埋设位置进行测量，以获取相应的测量数据；监控中心用于根据第一定位信息生成无人机进行测量时的飞行路径；无人机用于获取靶点桩的具体位置，并根据靶点桩的具体位置降落至该靶点桩上；无人机获取该靶点桩测量得到的测量数据，并获取该靶点桩当前的第二定位信息，以及将第二定位信息和测量数据发送给监控中心，以便监控中心根据第一定位信息、第二定位信息和测量数据计算垃圾填埋场的位移变化值；能够对垃圾填埋场位移变换进行有效的实时监测，提高堆体位移变化测量效率，同时，降低堆体位移变化测量过程所需要的人力和物力。
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