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公开(公告)号：CN118213013A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310589826.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京大学
IPC: G16C20/90 , G16C20/70 , G06F16/901 , G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本发明公布了一种基于上下文注意力的图相似度计算的分子式检索方法，基于上下文依赖注意力机制和图神经网络模型构建计算分子图相似度的图神经网络学习模型，用于计算分子图相似度；将两个待计算相似度的分子图输入到构建的模型；学习有效的分子图节点特征，获得分子图间交互特征并增强分子图内嵌入特征；使用谱域编码补充拓扑信息，将分子图的节点特征池化至分子图的整体特征；再对原始分子图对的相似度进行预测；通过分子图的相似度计算实现分子式检索。采用本发明的技术方案，能够有效提升分子式检索的精度。
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公开(公告)号：CN113822916B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110945138.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种图像匹配方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像包括多个第一关键点，第二图像包括多个第二关键点；确定多个关键点对的第一点对特征，每个关键点对包括一个第一关键点和一个第二关键点；确定多个关键边对的第一边对特征，每个关键边对包括任意两个关键点对中第一关键点之间的边和任意两个关键点对中第二关键点之间的边；基于多个关键点对的第一点对特征确定各个关键点对的匹配结果，基于多个关键边对的第一边对特征确定各个关键边对的匹配结果；基于各个关键点对的匹配结果和各个关键边对的匹配结果，确定第一图像和第二图像的匹配结果，能提高图像匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN110970099B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911255006.2
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于正则化变分自动编码器的药物分子生成方法，将药物分子表示为图数据,利用变分自动编码器框架，建立包括编码器和解码器的药物分子生成模型；编码器利用图神经网络直接对输入的药物分子图进行编码；解码器采用多层感知机，优化目标包括重建损失、KL损失及性质正则化损失，其中性质正则化损失利用蒙特卡洛采样进行估计。采用本发明技术生成的候选药物分子有效性更高，分子的性质更优异。
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公开(公告)号：CN108021595A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610973962.4
申请日：2016-10-28
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京大学 , 北京方正阿帕比技术有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种检验知识库三元组的方法及装置。该方法包括：获取语料库中M个用于表征第一关系的词语作为目标特征词，并获取所述目标特征词的第一权重值；根据所述第一权重值，获取知识库中关系为所述第一关系的待检验的三元组的置信度；根据所述置信度确定所述待检验的三元组是否可信。本发明提供的方法，通过获取待检验的三元组的置信度确定待检验的三元组是否可信，可实现单独或批量检验，提高检验的效率，可以节约实际应用中人工校验的成本，大幅度提升构建高品质知识库的效率；并且通过置信度检验三元组可信程度较为准确，在对不同类型知识库三元组做信息校验时通用性较强，可应用于任何知识库的三元组检验中。
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公开(公告)号：CN104183127A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201310190180.X
申请日：2013-05-21
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京方正阿帕比技术有限公司 , 北京大学
CPC classification number: G06K9/00785
Abstract: 本发明提供了一种交通监控视频检测方法和装置，该方法包括：确定背景参考模型；根据所述背景参考模型确定交通监控视频中的目标区域图像；利用所述目标区域图像更新所述背景参考模型；根据更新后的背景参考模型，对所述交通监控视频中的每帧图像检测区域内所有目标点求和，得到所有目标点的总面积；从具有最大总面积的帧中分割得到最佳位置处的目标区域。利用本发明，可以提高复杂环境下，检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108009184B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201610974455.2
申请日：2016-10-27
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京大学 , 北京方正阿帕比技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种知识库同名实例混淆检测的方法及装置。该方法包括：获取文本库，文本库内容与知识库的内容相关；获取第一目标，根据第一目标和文本库，构造第一目标对应的目标向量的集合；其中，每个目标向量的维数与文本库中文本的个数相等，第一目标为知识库中的任意一个实例；对各目标向量进行聚类分析，根据聚类分析的结果确定知识库是否发生同名实例混淆。本发明实施例通过对知识库中的多个第一目标进行自动检测，来确定第一目标中是否混杂有其他同名实例的有序集合，从而实现对知识库同名实例混淆的自动检测，无需人工对每个第一目标进行核对，节省了大量的人力，且大大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN108021595B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201610973962.4
申请日：2016-10-28
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京大学 , 北京方正阿帕比技术有限公司
IPC: G06F16/30
Abstract: 本发明提供一种检验知识库三元组的方法及装置。该方法包括：获取语料库中M个用于表征第一关系的词语作为目标特征词，并获取所述目标特征词的第一权重值；根据所述第一权重值，获取知识库中关系为所述第一关系的待检验的三元组的置信度；根据所述置信度确定所述待检验的三元组是否可信。本发明提供的方法，通过获取待检验的三元组的置信度确定待检验的三元组是否可信，可实现单独或批量检验，提高检验的效率，可以节约实际应用中人工校验的成本，大幅度提升构建高品质知识库的效率；并且通过置信度检验三元组可信程度较为准确，在对不同类型知识库三元组做信息校验时通用性较强，可应用于任何知识库的三元组检验中。
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公开(公告)号：CN108009184A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201610974455.2
申请日：2016-10-27
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京大学 , 北京方正阿帕比技术有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供一种知识库同名实例混淆检测的方法及装置。该方法包括：获取文本库，文本库内容与知识库的内容相关；获取第一目标，根据第一目标和文本库，构造第一目标对应的目标向量的集合；其中，每个目标向量的维数与文本库中文本的个数相等，第一目标为知识库中的任意一个实例；对各目标向量进行聚类分析，根据聚类分析的结果确定知识库是否发生同名实例混淆。本发明实施例通过对知识库中的多个第一目标进行自动检测，来确定第一目标中是否混杂有其他同名实例的有序集合，从而实现对知识库同名实例混淆的自动检测，无需人工对每个第一目标进行核对，节省了大量的人力，且大大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN106330819A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201510345430.1
申请日：2015-06-19
CPC classification number: H04L63/083 , H04L63/0853 , H04W12/04
Abstract: 本发明涉及一种基于SIM卡信息的密码信息安全存储方法及密码管理器。该方法适用于包含SIM卡的电子装置，其步骤包括：1)检查电子装置中SIM卡的有效性；2)对于有效的SIM卡，提取SIM卡的唯一标识信息；3)将SIM卡的唯一标识信息与用户的网络资源的密码信息进行绑定；4)将步骤3)生成的绑定结果进行本地存储。该密码管理器包括密码采集模块、密码管理模块、密码绑定模块和密码解绑定模块。本发明将用户的网络资源密码信息与SIM卡信息进行硬件绑定，在为用户提供方便易用的密码管理服务的同时，很好地保障了用户密码信息的安全性。
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公开(公告)号：CN104346797A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201310329752.8
申请日：2013-07-31
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京方正阿帕比技术有限公司 , 北京大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/6214 , G06K9/0055 , G06K9/6211 , G06K9/6215 , G06K2009/6213 , G06T7/33
Abstract: 本发明实施例涉及数字图像处理领域，特别涉及关键像素点匹配方法和装置，以及图像匹配方法和装置，用以提高确定出的匹配点的可靠性和准确率。本发明实施例提供的关键像素点匹配方法包括：针对第一图像的待匹配关键像素点，从第二图像的特征向量集合中确定与所述待匹配关键像素点的特征向量相匹配的第一特征向量；从第一图像的特征向量集合中确定与所述第一特征向量相匹配的第二特征向量；在所述待匹配关键像素点的坐标向量与所述第二特征向量对应的关键像素点的坐标向量相同时，确定所述待匹配关键像素点和所述第一特征向量对应的关键像素点为一对匹配点。本发明实施例实现了提高确定出的匹配点的可靠性和准确率。
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