公开(公告)号：CN117669682A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311701794.X

申请日：2023-12-12

Applicant: 南开大学

Inventor： 李起成 ,  王恩志 ,  赵石顽 ,  孔奥博

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/0455 ,  G06F16/58

Abstract: 本发明涉及计算机数据处理技术领域，更具体地，涉及一种基于最近邻检索增强的持续学习方法。kNN‑CL引入k最近邻检索技术，无需额外训练成本，有效应对数据不平衡，解决过拟合问题，提高了泛化性能。与传统方法不同，kNN‑CL可通过检索某条测试数据的k近邻，其k近邻仅仅与该条测试数据有关，从而实现了有选择地检索各个任务的数据存储，节约时间和资源。

公开(公告)号：CN117593455A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311573940.5

申请日：2023-11-23

Applicant: 南开大学

Inventor： 李起成 ,  董晓航 ,  孔奥博 ,  王恩志

IPC: G06T17/00 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明属于计算机三维场景生成领域，更具体地，涉及一种基于实体空间关系推理的三维场景生成方法。该方法使用大语言模型的推理能力与特定任务学习能力结合，推理总结文本描述中的实体与空间位置关系。通过这种方式，可以将文本描述的场景转换成具体的三维场景，并在三维引擎中进行渲染和展示。这种方法可以广泛应用于虚拟现实、游戏开发、影视制作等领域，对于提高工作效率和创新能力具有重要价值。

公开(公告)号：CN117593491A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311582832.4

申请日：2023-11-24

Applicant: 南开大学

Inventor： 李起成 ,  董晓航 ,  王恩志 ,  孔奥博

IPC: G06T19/00 ,  G06T15/02 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于计算机技术领域，更具体地，涉及一种参数化控制的虚拟城市生成方法，该方法包括以下步骤：步骤1，获取输入城市路网参数和城市地形信息；步骤2，城市路网的初步生成；步骤3，整体路网优化；步骤4，输入城市土地分割参数；步骤5，城市土地规划生成；步骤6，输入城市建筑物控制参数；步骤7，城市场景内建筑生成；步骤8，构建神经网络模型，将生成的城市场景信息输入神经网络模型进行场景优化。本发明将具体的城市场景生成过程进行封装，使用户只需要进行具体的城市参数管理，不需要了解具体的城市场景生成过程，降低了用户的技术门槛。

公开(公告)号：CN116305141A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310138175.8

申请日：2023-02-20

Applicant: 南开大学

Inventor： 李起成 ,  王恩志 ,  秦勇 ,  赵石顽 ,  孔奥博

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/55 ,  G06F21/64 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于计算机处理技术领域，更具体地，涉及一种融合全局与局部信息的企业内部威胁行为检测方法。该方法包括以下步骤：S1、采集企业员工操作日志数据，作为数据集；S2、对数据集进行特征工程处理；S3、对步骤S2处理后的数据进行多种粒度下的异常检测，即用户在整个数据集合内异常、用户自身数据集合内异常和用户所属簇群内异常，在三种情况下采用孤立森林算法建立异常监测模型：全局异常检测模型、部门内局部异常检测模型和用户内局部异常检测模型；S4、将以上三种异常检测结果进行集成，得到最终异常值。