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公开(公告)号：CN110619392A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910889065.9
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种面向嵌入式移动设备的深度神经网络压缩方法，包括以下步骤：权值截断；通过整流器构建一个神经网络，在神经网络中先随机生成模型的参数值；权值舍入；将实值权重w四舍五入；保留存储指数权重的指数部分；压缩模型的前向传播和后向传播；缩放输入信号；缩放每个批量标准化层的输出；哈夫曼编码压缩；使用哈夫曼编码来进行一步压缩，即完成了对深度神经网络的压缩。本发明以指数去逼近深度神经网络中的权值，并使用短整数将指数的幂使用短整型存储起来，可以减少3倍的参数存储空间；使用哈夫曼编码来进一步压缩模型参数，最终可以达到10-13倍的模型压缩率；使用位运算中的右移操作消除了大部分的乘法，提升模型运行效率。
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公开(公告)号：CN109672558A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811454521.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛海信智能商用系统股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向第三方服务资源的聚合与优化匹配方法，设备及存储介质，用于在云计算环境中帮助服务请求查找最为合适的服务资源。它提供了API服务注册、请求API服务时的身份认证、智能路由和API服务请求资源匹配、报文适配功能。因此，本发明具有实用性。对同种服务进行分类，可以在系统中聚集大量的第三方服务资源，这些访问路径对用户来说的透明的。这样用户只通过本发明中的提供的方法，在单一的系统中寻找所需要的第三服务资源，不需要花大量的时间在internet上寻找服务资源，节省了时间、简化了服务资源请求的流程。
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公开(公告)号：CN108876069A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201811084437.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种养老服务推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)服务平台通过互联网网页或预设的养老数据库获得养老服务的评分信息S，计算出待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v的相似度sim'(u,v)；(2)建立评价时间模型，服务平台计算待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v对养老服务服务的偏好值Pu，i；(3)预测待推荐用户需要的养老服务评分值S(u，i)，服务平台按照由高到低的顺序推荐给待推荐的用户u。本发明的有益效果是推荐的养老服务充分考虑用户的社交圈、社交特点和社交信任度，并考虑用户的兴趣变化，推荐的养老服务机构或养老服务更个性化、合理化。
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公开(公告)号：CN114495267B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210002387.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据融合的老人跌倒风险评估方法，包括如下步骤：构建DNN模型老人跌倒风险评估所需要的数据集；将步态特征、姿态特征以及自关联系数分别输入到不同的门控制单元GRU模型中并通过注意力的计算，实现多维数据特征融合；使用DNN模型对GRU模型提取并拼接的特征进行分类，输出老人跌倒风险的概率。本发明所述方法受环境影响小，精度较高，因此能够提高风险评估的准确性。
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公开(公告)号：CN119669755A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411728003.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F16/3329 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种用于多跳问答检索模型的数据增强及训练方法，包括如下步骤：步骤1、获取一个多跳问答数据集，该数据集由多跳问题及其对应的文档集合组成，文档集合包括第一跳检索文档、第二跳检索文档以及其他相关文档；步骤2、对文档集合中的第一跳文档、第二跳文档进行正例去噪，得到去噪后的文档用作模型训练的新正例，文档其他残余部分作为训练补充负例；步骤3、将得到的数据输入到多跳问答预训练语言模型进行训练。本发明提出了一种基于命题子句的正例去噪策略，通过将命题子句作为中间步骤，显著减少文档段落中与问题无关的信息干扰，从而提高模型对相关信息的捕获精度和效率。这一策略增强了模型在多跳推理任务中的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114415603B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111488633.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了面向智慧养老的分布式数据调度监测系统、方法、终端，涉及物联网数据分析技术领域。对获取的各项体征数据，基于动态优先级的调度算法，对优先级进行分类，对不同的设备传输任务进行调度后上传到云端；上传到云端的数据通过前端Web界面，展示设备信息，数据完整性状态，设备日志，并从云端上下载数据、更新网关以及设备树莓派程序。本发明以Java为主开发语言，基于springboot框架，基于存储完整性的需求，设计实现了用于数据调度与缓存的老年人体征监测系统，用于对老年人健康信息系统进行数据管理与设备管理，保障数据的存储完整性。
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公开(公告)号：CN118351233A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410328689.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T17/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于多视图数据建模技术领域，公开了基于节点关联和时间依赖性的多视图属性预测方法及系统，该方法通过构建节点属性、属性变化影响和属性影响路径视图，结合邻域节点的关联依赖特征构建图中节点的关联依存特征，提取邻域中节点及其属性的关联信息；利用关联特征构建历史信息，并学习历史知识图之间的时间依赖关系；构建基于节点关联和时间依赖性的节点属性预测模型，将时间知识图与时间序列预测相结合，学习节点的关联特征和时间依赖特征，完成节点属性预测任务。本发明结合了时间特征和关联特征，提高了知识图中节点属性预测的准确性。本发明通过利用节点及其属性之间的时间模式和相关性，可以对节点属性的未来值做出更准确的预测。
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公开(公告)号：CN117523272A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311439527.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明实施例提供一种乳腺肿瘤诊断方法、系统、电子设备及存储介质，属于信息技术领域。该方法包括：获取乳腺超声图片和乳腺超声图片对应的掩码图片；将乳腺超声图片和掩码图片输入至预先构建的乳腺超声辅助诊断模型中的模糊分类模块中，输出模糊分类结果；将乳腺超声图片输入至深度分类模块中，输出深度分类结果；利用乳腺超声辅助诊断模型中的融合模块融合模糊分类结果和深度分类结果，获得诊断结果。这样，通过对乳腺超声辅助诊断模型中的模糊分类模块的输出结果和深度分类模块的输出结果进行融合，其可以在大量噪声背景下基于小规模数据集实现更好的乳腺超声图像分割和分类性能，有效提高诊断结果的准确度和提升诊断效率。
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公开(公告)号：CN116126534A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310076402.9
申请日：2023-01-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种云资源动态伸缩方法及系统，获取虚拟数据中心每个服务节点集群以及相应虚拟单元上的用户负载；根据历史的负载信息，构建基于模型组合的负载预测模型；构建基于强化学习的决策模型，确定模型的状态、动作，奖赏函数和状态动作值函数定义；配置用于确定云资源调整方案和概率贪心选择策略的决策算法，并确定未来负载周期下的动作；构建云资源动态伸缩执行体，对虚拟单元进行调整。本发明能够在随机、开放的云环境中构建精确的负载预测模型，设计自适应的云资源动态伸缩策略，解决公有云环境下大规模服务系统云资源供应不足和浪费所导致的服务质量下降和供应成本增加的问题，降本增效。
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公开(公告)号：CN109634744B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN201811454525.7
申请日：2018-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛海信智能商用系统股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于云平台资源分配的精确匹配方法，设备及存储介质，用于在云平台环境中，将服务任务分配给最佳的服务组件上。方法以资源消耗为基础的评估机制，挖掘资源消耗与服务质量之间的内在关系，建立动态质量评估模型，通过此模型计算每个服务的服务质量评分，利用服务质量评分建立哈希分段空间表。当有服务请求到达时，将其服务质量要求代入服务质量评估模型，求出其对资源的综合评分，将此值哈希后计算出与在哈希表中的位置，从而获得执行任务的最佳服务组件地址，分派服务任务。资源消耗是成本核算的基础，它也与服务质量有着非常重要的关联。本方法不但能够更好的完成服务任务，而且使得以资源消耗为基础的成本估算更加准确。
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