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公开(公告)号：CN118312588A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410237190.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 华中科技大学 , 中国平安财产保险股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/205 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的中间过程监督策略的视觉问答方法，包括以下步骤：1)通过卷积神经网络对视觉图像提取图像特征；2)利用一个编码器‑解码器网络模型将带回答的问题解析为程序树；3)通过程序执行网络获得每个执行步骤对应的中间监督信号；图像特征和L层的程序树，程序执行从第1层到第L层进行逐步推理，基于图像特征获取答案。本发明从问题中解析出执行程序，然后在场景图上执行逐步推理，生成完整的中间结果。本发明利用中间结果对视觉问答模型进行中间过程监督。本发明为推理过程提供了更全面的监督信号，从而提高了答案预测性能。
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公开(公告)号：CN115905969A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211248162.8
申请日：2022-10-12
Applicant: 华中科技大学 , 武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , A61B5/349 , A61B5/366 , A61B5/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的心电信号波形分段方法及系统，属于心电图分析技术领域；其方法包括：对多导联原始心电信号采用滑动窗口进行分割，得到存在固定长度重叠的心电信号片段，基于心电信号波形分类模型得到每一个导联下的各心电信号片段的采样点粒度级波形分类概率后，通过导联内加权平均从单个导联的心电片段重构该导联原始心电信号的采样点分类概率；在这个基础上，对基于单导联信息的采样点粒度级波形分类概率，分别进行导联间的加权平均计算；最后采用基于多导联信息的分段点来修正基于单导联信息的分段点，得到最终的分段点；本发明合理地利用了心电信号中的时间相关性以及心电信号不同导联之间联系，大大提高了波形分段的准确率。
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公开(公告)号：CN115170218A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210230703.8
申请日：2022-03-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种融合图神经网络和多层级对比学习的神经网络序列推荐方法，包括以下步骤：1)基于所有用户的物品点击序列构建用户‑物品图、用户‑用户图和物品‑物品图；2)根据构建的图，采用图编码器初始化得到用户的特征表示矩阵以及物品的特征表示矩阵；3)序列视角下用户的兴趣表示；4)协同视角下用户的兴趣表示；5)兴趣层级的对比学习；6)获取最终特征层级的对比学习损失；8)在从序列视角和对比视角计算得到用户的兴趣表示之后，将它们进行结合得到用户的最终的兴趣表示，根据用户的最终的兴趣表示确定选择用户当前的兴趣；9)根据用户的当前的兴趣表示从所有候选集中选择top‑N个物品。本发明方法能提高序列推荐预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114691847A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210231121.1
申请日：2022-03-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度感知与语义引导的关系注意力网络视觉问答方法，包括以下步骤：1)图像目标之间的三维空间关系构建；得到图像目标之间的三维空间关系；2)根据图像目标之间的三维空间关系，获取图像目标i和j之间在空间维度的相关性分数；3)结合隐式注意力和显式注意力，获取图像目标i和j之间的相关性；4)根据Transformer的框架，采用改进后的注意力机制替换传统的自注意力层，获得视觉问答模型。本发明将三维空间的相关性引入到传统的自注意力机制上，提高视觉问答的准确性。
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公开(公告)号：CN118900191A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410806179.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 深圳华中科技大学研究院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及工控编程平台访问控制速率优化方法、装置、设备及介质，方法包括：接收客户端对工控编程平台的访问请求；采用预设的动态信任度访问控制模型根据客户端的初始信任度以及客户端的访问请求拒绝次数，计算确定客户端的当前信任度值；响应访问控制策略规则搜索优化指令，基于预设的访问控制策略规则搜索优化算法遍历所有访问控制策略规则，采用递归函数对进行访问的主体属性以及被访问的客体属性进行多次筛选，以筛选出特定的访问控制策略规则；基于特定的访问控制策略规则判断出允许客户端访问工控编程平台时，确定客户端访问成功而触发访问动作属性，以完成工控编程平台访问控制速率的优化。本申请能够显著降低工控编程平台上的时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113515613A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110711655.X
申请日：2021-06-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/04 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种集成闲聊、知识和任务问答的智能机器人，包括：系统交互模块，用于提供可视化的交互界面，接收用户的输入信息作为问题输入；对话管理模块，用于处理对话逻辑，所述对话管理模块包括问题重写子模块、意图识别子模块和问题响应子模块；对话引擎模块，用于实现各子系统内部逻辑，包含闲聊问答、知识问答和任务问答，为问答提供算法支持；对话数据模块，用于存储和管理各子引擎所涉及的模型和语料，为问答系统提供数据支持；系统支持模块，对配置文件和日志进行管理，支持模块化部署和测试。本发明通过判断用户意图和处理对话逻辑，经对话引擎模块、对话数据模块处理后得到问题答案。
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公开(公告)号：CN118312588B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410237190.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 华中科技大学 , 中国平安财产保险股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F40/205 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的中间过程监督策略的视觉问答方法，包括以下步骤：1)通过卷积神经网络对视觉图像提取图像特征；2)利用一个编码器‑解码器网络模型将带回答的问题解析为程序树；3)通过程序执行网络获得每个执行步骤对应的中间监督信号；图像特征和L层的程序树，程序执行从第1层到第L层进行逐步推理，基于图像特征获取答案。本发明从问题中解析出执行程序，然后在场景图上执行逐步推理，生成完整的中间结果。本发明利用中间结果对视觉问答模型进行中间过程监督。本发明为推理过程提供了更全面的监督信号，从而提高了答案预测性能。
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公开(公告)号：CN114913341A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210588207.X
申请日：2022-05-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于陈述句提示微调的视觉问答方法，包括以下步骤：1)对于给定的视觉问答输入(I,Q)，将视觉问答中的问题Q转化为陈述句形式；2)将视觉问答任务转化为答案填词任务；3)利用步骤2)中填词任务预测的正确答案中的top‑K答案来分别与图像进行匹配，选择出与图像最相符的词汇来作为图文匹配任务的预测答案；4)结合答案填词和图文匹配任务的预测结果得到答案。本发明提出的方法能够将下游视觉问答任务转化为上游预训练任务形式，从而提高预训练模型泛化到下游视觉问答任务的迁移能力，提升答案预测准确性。
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公开(公告)号：CN113876331A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111250533.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 华中科技大学 , 武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向心电信号的半监督房颤自动检测系统，属于心电信号分析技术领域，包括：心电信号处理模块、训练模块和房颤检测模块；其中，训练模块用于对采集到的若干心电信号，分别输入到心电信号处理模块中，得到对应的RR间期样本；采集到的若干心电信号包括有房颤的心电信号和无房颤的心电信号；仅部分心电信号携带房颤标签；将各RR间期样本以及部分房颤标签输入到房颤信号检测模型中进行半监督训练，能够在保证检测准确率的前提下，以较小的工作量对模型进行训练，大大提高开发效率。
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公开(公告)号：CN118885586A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410921234.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 华中科技大学 , 中国平安财产保险股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06V30/19 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的语言模态去偏视觉问答方法，包括以下步骤：1)获取给定的一张图像和关于图像的一个问题；2)利用学生模型对所述问题和所述图像进行处理，获取所述问题的答案；其中，学生模型的获取过程如下：2.1)构建教师模型和学生模型；2.2)利用训练集对教师模型进行训练，其中，训练集数据包括图片、问题文本和答案文本；2.3)对学生模型进行训练；2.4)利用所述教师模型并基于设定的损失函数对所述学生模型进行知识蒸馏，固定教师模型的参数不更新，通过更新学生模型的参数来优化整个学习过程，获得训练完成的学生模型。本发明的方案通过引入一个教师模型，将其输出当作监督学生模型的软标签，可以避免了额外的数据标注。
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