公开(公告)号：CN119723655A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411656648.4

申请日：2024-11-19

Applicant: 吉林大学

Inventor： 高一星 ,  马雪晴 ,  封润洋 ,  常毅

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/22 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种姿态估计方法，属于计算机技术领域。获取目标对象在多个第一视频帧的多个第一初始三维姿态以及在多个第二视频帧的多个第二初始三维姿态；基于多个第二初始三维姿态中目标对象的多个关节点的初始三维位置，确定各个关节点在多个第二视频帧中的轨迹信息；基于各个关节点在多个第二视频帧中的轨迹信息，对目标对象的初始邻接矩阵进行调整，得到目标对象的目标邻接矩阵；基于目标邻接矩阵、各个关节点之间的轨迹相似度以及多个第一初始三维姿态，确定目标对象在第三视频帧的姿态特征，第三视频帧为多个第一视频帧的中间帧；基于目标对象在第三视频帧的姿态特征，确定目标对象在第三视频帧的目标三维姿态。

公开(公告)号：CN118799698A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410500530.6

申请日：2024-04-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常毅 ,  石长隆 ,  郭丹丹 ,  李金梦 ,  赵贺

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06V10/96 ,  G06V20/60 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62

Abstract: 本申请实施例提供一种网络模型训练方法、装置、电子设备与存储介质，方法包括：向至少两个客户端发送网络模型的第一全局模型参数，触发各客户端基于接收到的第一全局模型参数以及本地数据对网络模型进行训练，并将训练后的客户端模型参数返回至服务器；对接收到的多个客户端模型参数进行聚合，基于聚合后的第二全局模型参数以及第一全局模型参数，确定全局梯度值；基于第一全局模型参数、全局梯度值、预设超参数以及全局学习率，确定第一收缩因子，第一收缩因子为客户端模型参数对应的收缩因子；基于第一收缩因子以及第二全局模型参数对网络模型进行第一权重收缩，得到第一权重收缩后的网络模型。

公开(公告)号：CN118298648A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410269549.4

申请日：2024-03-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杜昕祺 ,  陈贺昌 ,  常毅 ,  邢永恒 ,  张斯诺

IPC: G08G1/083 ,  G08G1/08 ,  G08G1/065 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于智能交通控制技术领域，具体公开了基于多智能体强化学习的多路口交通信号灯公平控制方法，设计了一种新型的公平性度量指标，并提出了一种公平性感知的多智能体强化学习方法，可以在确保模型性能不受影响的前提下，提供相对公平的动作决策；提出了反事实数据增强的模块，通过利用反事实思想，基于已有的交互数据实现数据集的扩展，有利于丰富交互数据的多样性，进而在交互数据收集受限的任务中提高训练样本效率；设计了辅助自监督表示学习任务，通过状态之间天然的时序关系构建自监督表示学习损失，额外训练损失的引入有利于状态信息特征提取，提升模型训练样本效率。

公开(公告)号：CN118132690A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202311677773.9

申请日：2023-12-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常毅 ,  王博 ,  马晶 ,  杨志伟 ,  田原

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/047

Abstract: 本申请实施例公开了一种虚假新闻检测方法、装置、存储介质以及电子设备，所述方法包括：获取目标新闻和目标新闻对应的至少一个报道句子，通过对目标新闻和报道句子进行概率计算，以得到报道句子对应的第一得分和第二得分，之后根据第一得分筛选得到第一证据集合，根据第二得分筛选得到第二证据集合，再根据目标新闻、第一证据集合、第二证据集合采用新闻解释生成模型，生成真实新闻解释文本和虚假新闻解释文本，最后再对目标新闻、真实新闻解释文本、虚假新闻解释文本进行真伪检测处理，以得到目标新闻最终的目标真假检测结果和目标真假解释文本。因此，达到了有效检测新闻真假性和提供新闻真假解释文本的效果。

公开(公告)号：CN117909736A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311826037.5

申请日：2023-12-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常毅 ,  石长隆 ,  黄强 ,  孙慧妍

IPC: G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/00

Abstract: 本申请公开了一种指标变化预测模型训练方法、指标变化预测方法及其装置。该指标变化预测模型训练方法可以根据获取到的样本数据集生成社交网络，将社交网络划分为不同子网络后，基于各边权重矩阵为干扰边分配较低的权重从而实现去除图结构中的干扰，同时为关键边分配更高的权重来保留因果信息，通过相加组合各社交子图结构来形成完整的第一图结构。进一步地，通过对第一图结构进行对称、特征平滑等处理得到第二图结构，再基于加权去噪后的第二图结构和节点的特征信息对指标变化初始模型进行训练，得到指标变化预测模型。由此，本申请实施例可以有效提升因果效应估计方法的鲁棒性，使其在网络受到噪声干扰时仍能保持较好的预测效果。

公开(公告)号：CN114972768A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210585484.5

申请日：2022-05-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 魏若荷 ,  高一星 ,  封润洋 ,  怯金阁 ,  杨杰龙 ,  常毅

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/24 ,  G06V10/80 ,  G06T7/33 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法及装置、介质及终端，涉及图像处理技术领域。其中该方法应用于衣物图像特征点的识别，包括：提取合成图像包含的第一特征及真实图像包含的第二特征，合成图像是通过Maya物理引擎生成的；根据第二特征调整所述第一特征，以使第一特征转换为对齐特征；基于对齐特征，获取真实图像对应的对齐图像。通过本方案，可以提高对图像特征点识别的准确性，从而根据图像特征点高效地对衣物进行脱取。

公开(公告)号：CN119849544A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411801834.2

申请日：2024-12-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常毅 ,  王煜 ,  曹晓锋

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、电子设备和计算机可读存储介质，涉及数据处理领域，该方法包括：将图数据中节点的数据特征输入分类模型，通过分类模型将数据特征从欧氏空间映射到双曲空间，然后将数据特征从双曲空间映射到切空间以经过多次等效的双曲图卷积操作，接着在切空间中将节点的嵌入中心与切空间的原点对齐，并将对齐后的节点的数据特征从切空间映射到双曲空间，以得到分类模型对于节点的分类结果，进而通过分类结果、节点类别标签和基于正则化损失构建的损失函数训练分类模型。本申请能够解决百万级节点数量的图数据上的双曲表示学习问题，不仅可以提高模型对于大规模图数据的处理效率，还可以提高模型的可扩展性。

公开(公告)号：CN115648204B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202211172621.9

申请日：2022-09-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 胡纪锋 ,  孙妍超 ,  陈贺昌 ,  黄思理 ,  朴海音 ,  常毅 ,  孙力超

IPC: B25J9/16 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种智能决策模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案，获取了机器人在目标环境中采集到的外部信息，将外部信息输入智能决策模型，由智能决策模型的分布式执行者模型输出多个动作分支，该多个动作分支均是在获取到该外部信息的情况下，该机器人在该目标环境中可能执行的动作。基于外部信息和该多个动作分支，确定各个动作分支的奖励值分布，也即是对多个动作分支均进行了评价。基于多个动作分支的奖励值分布，进行奖励聚合确定混合奖励和集成奖励。基于所述混合奖励和所述集成奖励以及外部信息对该智能决策模型进行训练，能够达到较为稳定的训练效果。

公开(公告)号：CN114117026B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202111263910.5

申请日：2021-10-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨志伟 ,  马晶 ,  陈贺昌 ,  张昀珂 ,  常毅

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种嵌套命名实体识别方法及装置、介质及终端，涉及命名实体识别技术领域。其中该方法包括：对目标文本中的元素分别进行不同维度的特征表示，以得到所述目标文本中的候选区域；根据所述目标文本中的元素的特征表示，基于卷积神经网络聚合第i嵌套层的相邻区域，以生成第i+1嵌套层的候选区域，其中，i为正整数；将所述第i+1嵌套层的候选区域分别进行注意力特征表示；结合双向长短期记忆网络，整合当前上下文之间的特征信息，分别得到第i嵌套层所包含的候选区域的最终特征表示；利用线性变换，分别对每一嵌套层的所述最终特征表示进行序列标注。通过本方案，可以充分挖掘目标文本中隐含的实体信息，并且对命名实体进行分类。

公开(公告)号：CN114116959B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202111229773.3

申请日：2021-10-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王博 ,  田原 ,  常毅

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/126 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094

Abstract: 本申请公开了一种方面级情感分析方法、装置以及终端。首先获取目标语句以及目标语句中的方面词，通过反偏见编码器生成方面词的第一方面词表示；然后确定方面词在目标语句中对应意见词的意见词表示；根据第一方面词表示以及意见词表示确定第二方面词表示，将第二方面词表示输入分类器，得到方面词的方面级情感分类结果。由于通过判别器与编码器之间的对抗训练，得到了能够生成情感无关方面词表示的反偏见编码器，因此反偏见编码器可以直接根据方面词的文本片段范围生成情感无关方面词表示，在进行方面级情感分类时就不会受到方面词自身的情感偏见的误导，并且通过目标语句中对应意见词的抽取，最终得到准确的方面级情感分类结果。