公开(公告)号：CN110109600A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201810102059.X

申请日：2018-02-01

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 赵海 ,  张倬胜 ,  孟真

IPC: G06F3/0488 ,  G06F3/041

Abstract: 一种基于触摸屏的多人机交互要素优化输入方法，通过追踪用户在滑动过程中的轨迹并分析轨迹中的特点，判断用户的触发意图并据此动态调整各个按键的压力敏感度，同时根据触发意图调整虚拟键盘的外观以及轨迹判断的范围，从而实现优化输入。本发明能够根据用户的滑动速度、压力等变化判断用户滑动过程中触发按键的意图，并以此为基础设计了允许用户通过在触摸屏上滑动手指完成输入，提高用户在触摸屏设备上进行中文输入的体验和效率。

公开(公告)号：CN110109600B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN201810102059.X

申请日：2018-02-01

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 赵海 ,  张倬胜 ,  孟真

IPC: G06F3/04883 ,  G06F3/04886 ,  G06F3/041

Abstract: 一种基于触摸屏的多人机交互要素优化输入方法，通过追踪用户在滑动过程中的轨迹并分析轨迹中的特点，判断用户的触发意图并据此动态调整各个按键的压力敏感度，同时根据触发意图调整虚拟键盘的外观以及轨迹判断的范围，从而实现优化输入。本发明能够根据用户的滑动速度、压力等变化判断用户滑动过程中触发按键的意图，并以此为基础设计了允许用户通过在触摸屏上滑动手指完成输入，提高用户在触摸屏设备上进行中文输入的体验和效率。

公开(公告)号：CN120012768A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202311533473.3

申请日：2023-11-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王新忠 ,  刘功申 ,  张倬胜 ,  孟魁

IPC: G06F40/253 ,  G06F40/289 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种基于对抗神经网络的语法纠错模型训练方法和系统，包括：步骤1：使用预训练模型作为生成器，预测每个位置上概率最大的单词组成句子，用于后续判别器的判别以及输入到另一个生成器继续生成；步骤2：构建一个判别器，用来判别输入的句子是由生成器生成的还是真实数据；步骤3：基于两个生成器以及两个判别器，构建CycleGan网络，实现生成器与判别器之间的博弈；步骤4：计算交叉熵损失，用于反向传播进行神经网络参数的更新。本发明自动进行，避免了人工标注的高额成本，同时训练出的生成器可直接作为语法纠错的模型，并不需要再添加额外的模型结构，训练过程更加简单。

公开(公告)号：CN120030245A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510047152.5

申请日：2025-01-10

Applicant: 上海交通大学 ,  北京英博数科科技有限公司 ,  北京百川智能科技有限公司

Inventor： 鞠天杰 ,  张倬胜 ,  刘功申 ,  王宇龙 ,  鞠强 ,  谢剑 ,  浦威 ,  宋琛 ,  李少鹏 ,  吴东

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请涉及一种多智能体社区的信息传播方法、装置、设备及存储介质，其中该多智能体社区的信息传播方法方法包括：获取单个智能体的键值映射；通过修改所述键值映射修改所述单个智能体的参数信息，得到被操控的新智能体；由所述被操控的新智能体生成说服证据说服社区内其他良性智能体。通过两阶段的植入方法在智能体无意识状态下传播知识，并能生成合理论据说服社区内其他智能体，完成多智能体的社区内的信息传播。有效提高信息传播的速度和隐蔽性。

公开(公告)号：CN110491453A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201810392135.5

申请日：2018-04-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张倬胜 ,  赵海 ,  姜舒 ,  李江彤

IPC: G16C20/10

Abstract: 本发明公开一种化学反应的产率预测方法，目的在于寻找更为有效的化学反应的产率预测的实现方案，其包括如下步骤：对反应物或产物切分，表示为一连串的K个元素；将切分后的K个元素向量化为(K，N)维度的向量；切分反应条件，将反应条件向量化为(M，N)维度的向量，拼接(M，N)维度的向量和所述(K，N)维度的向量得到(V，N)维度的向量；将(V，N)维度的向量输入神经网络中，得到产率预测值；获取产率真实值，调整系统参数，以使产率预测值不断接近产率真实值。本发明通过将化学反应方程式中的反应物、产物以及反应条件切分向量化为向量，然后通过神经网络进行产率预测的方式，提高了产率预测的效率，便于工程应用。

公开(公告)号：CN120012787A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202311533492.6

申请日：2023-11-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈欣然 ,  刘功申 ,  张倬胜 ,  孟魁

IPC: G06F40/58 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供了一种基于源端‑目标端共同掩码的非自回归机器翻译方法及系统，包括：基于编码器‑解码器注意力对未覆盖的源端词语进行掩码‑预测，以及对目标端词语在随机token掩码的基础上增加了基于互信息的语义单元掩码。本发明通过对欠翻译的源端词语掩码，从而使得增强词语向量的表达更有针对性，并减轻翻译缺失的问题。本发明根据Transformer本身的编码器‑解码器注意力矩阵以及预测结果，来定位和掩码未翻译的源端词语，而不需要引入额外的外部的监督信息和工具，方法简洁直接。此外，对于目标端随机掩码方法不足的问题，本发明在随机token掩码的基础上增加了基于互信息的语义单元掩码，并形成一种混合掩码策略。

公开(公告)号：CN110021373A

公开(公告)日：2019-07-16

申请号：CN201710846223.3

申请日：2017-09-19

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张倬胜 ,  赵海 ,  姜舒 ,  李江彤 ,  杨旸

IPC: G16C20/10

Abstract: 本发明公开了一种化学反应的合法性预测方法，具体包括如下步骤：切分，对化学反应进行信息采集，机器学习模块对化学方程式中的元素进行切分，得到独立元素；矢量化，把切分后的每个元素作为词汇单元，建立元素表，通过词嵌入的方法将每个元素映射至特定维度的向量空间中，直至将所有元素用向量表示；结果预测，机器学习模块进行化合物的特征表示以及化学反应的内在特征表示，将表示结果的特征空间通过全连接层，得到原始化合物和目标化合物的特征表示，通过计算特征向量间的距离进行合法度判断，得到并输出化成功率预测结果；分类更新，机器学习模块将化学反应的历史数据按照是否成功分为正例和负例，结合损失函数及惩罚项更新系统参数，使结果不断趋向准确。