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公开(公告)号：CN119728179A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411769426.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 天府绛溪实验室
Abstract: 本申请公开了一种端到端的加密远程调用架构，包括：服务端、服务端加解密模块、第一可信硬件、客户端、客户端加解密模块和第二可信硬件；服务端接收到客户端发送的加密数据报文后，服务端加解密模块使用第一可信硬件保存的会话密钥token，对数据进行解密，解密后，服务端还原出原始的数据，根据RPC调用的具体要求执行相应的业务逻辑处理；处理完成后，服务端加解密模块使用第一可信硬件保存的会话密钥token将响应数据进行加密处理，然后将加密响应报文发送回客户端；客户端接收到加密响应报文后，使用第二可信硬件保存的会话密钥token对数据进行解密，得到服务端的响应数据，客户端再根据相应响应数据进行后续的操作，执行相应业务流程。
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公开(公告)号：CN119903918A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411964861.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 天府绛溪实验室
IPC: G06N5/04 , G06F40/30 , G06F40/295
Abstract: 本发明提供了一种文字生成图像构思的方法，包括：解析并提取文字中与图像生成有关的语义信息；将语义信息映射到视觉特征空间，生成初步视觉特征向量图；根据初步视觉特征向量图与语义信息生成图像的初步构思；通过强化学习和用户反馈对图像的初步构思进行优化，得到最终的图像构思。本发明通过多模态学习技术，将文字内容精确转换为图像特征，解决了复杂语义转换的准确性问题。采用文字解析、语义映射、构思生成三层架构，使得生成过程清晰、可控，并有助于细化场景设计。通过强化学习和用户反馈持续优化图像构思，确保生成的图像构思与文字描述高匹配度。
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公开(公告)号：CN119442250A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411506932.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 天府绛溪实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于可信基础设施单元的云平台，硬件可信根hTCM用于TIPU卡本身的可信支持且不参与调度和管理，虚拟机可信根vTCM根据需求调度给物理host和虚拟机，进行可信度量以及相关可信功能的支持，TIPU卡硬件的加解密引擎对与uuid编号相关联的密钥材料及模拟的虚拟机可信根vTCM的状态信息进行加密，之后存储在远程的安全存储介质，通过集成的USB Key进行身份认证，IPU‑TCM物理驱动访问硬件TCM，vTCM模拟器调用IPU‑TCM物理驱动执行功能操作和资源管理。通过整合硬件可信根、虚拟化技术以及高效的通信机制，为云平台提供了一个全面的可信度量卸载解决方案，不仅增强了云环境的整体安全性，还优化了资源使用效率。
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公开(公告)号：CN119862155A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411921253.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 天府绛溪实验室
IPC: G06F16/11 , G06F16/16 , G06F16/14 , G06F16/172 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种基于数据湖大批量文档的大模型信息检索和生成的方法，其包括：用户将文件上传至数据湖，系统准备接收大量非结构化数据，系统通过监听数据湖内的新增或修改文件事件，捕捉文件变化；触发文件解析和切分过程，将文件中的文档内容进行文本切片和向量化处理，以用于后续检索；用户向系统输入查询问题，系统生成和返回回答给用户。本发明提升了数据处理能力、检索精度、专业知识应用能力和用户交互体验，实现了更高效和智能的文档处理与问答服务。
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公开(公告)号：CN119672155A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411768991.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 天府绛溪实验室
IPC: G06T11/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种基于CLIP模型的图像优化方法，包括：S1：文字和图像编码初处理，输入文字描述和初步图像编码至CLIP模型中，获得相应的语义向量和视觉向量；S2：跨模态对比学习，基于正负样本对比和自适应注意力机制，将S1获得的语义向量和视觉向量对齐；S3：自监督学习，通过自监督学习完成语义到视觉映射的精度提升；S4：特征细化生成，基于优化后的语义和视觉特征向量，生成符合描述的初步构思；S5：图像输出，重复步骤S1至S4直至满足预设匹配值时，输出与文字描述匹配的构思图像。本申请基于CLIP模型的图像优化方法通过改进文字到图像的语义映射，使其更符合自然语言描述的预期，生成了细节丰富的视觉构思图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119600312A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659197.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 天府绛溪实验室
Abstract: 本申请提供了一种面向目标密集场景的实时多无人机多目标跟踪方法、存储介质及电子设备，涉及无人机目标跟踪技术领域，所述方法首先通过视频首帧计算得到的第一投影变换矩阵将视频首帧中的所有目标投影的同一个坐标系中，然后在这个坐标系中计算出两两无人机的视频首帧中的所有目标的中心点坐标之间的欧式距离，再利用所述欧式距离进行二分图匹配，在对视频后续帧的目标跟踪过程中，利用视频首帧的目标匹配结果生成一个多目标跟踪器，利用所述多目标跟踪器对视频后续帧进行目标跟踪，若发现新的目标，则再重新进行匹配，最终实现对无人机拍摄的视频中的多个目标的跟踪。本申请提供的方法，在实现多目标跟踪的同时，还提高了目标的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN119600311A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659152.2
申请日：2024-11-20
Applicant: 天府绛溪实验室
Abstract: 本申请的实施例提供了一种面向多固定镜头的实时跨镜多目标跟踪方法、存储介质及电子设备，涉及目标跟踪技术领域，所述方法利用两两摄像头间预计算好的投影变换矩阵来将摄像头间的多个目标中心位置投影到相同位置坐标系中，然后利用二分图匹配算法进行最小代价的多目标两两匹配，给匹配上的两个目标分配相同的ID，未匹配的目标则重新分配唯一ID，进而实现多目标跟踪。本申请，无需计算目标特征，对计算资源要求较低，只利用摄像头间的投影变换关系，就能实现对多目标的跟踪，且能够迁移到任意场景中。
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公开(公告)号：CN119206250A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411500393.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 天府绛溪实验室
IPC: G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种Mesh图像边缘特征提取方法及装置，该方法包括：对原始Mesh图像进行预处理，得到预处理后的图像；对预处理后的图像中的每个像素点进行位置编排，然后提取每个像素点的RGB值，计算每个像素点分别与其预设邻域范围内所有像素点之间的相似度和梯度；对每个像素点进行局部Mesh组网，得到Mesh网络；依据初始阈值，从每个Mesh网络中的所有像素点中初步筛选出特征节点；根据每个节点对应的相似度阈值和梯度阈值，从初步筛选出特征节点中筛选出所需的特征节点；根据所需的特征节点的位置和RGB值绘制特征图像，最后去除边界生成特征图像。本发明极大地减少了计算复杂度，能够更加精确进行边缘定位。
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公开(公告)号：CN119902988A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510075548.0
申请日：2025-01-17
Applicant: 天府绛溪实验室
IPC: G06F11/3668 , G06N20/00
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于异构模型比测的方法及相关设备，涉及模型比测技术领域，所述方法包括：创建模型运行环境以及模型训练样本；获取需要进行比测的多个异构模型；基于所述模型训练样本在所述模型运行环境下分别对多个异构模型一一进行训练；获取实时数据；基于所述实时数据对完成训练的异构模型进行模型比测。本申请的技术方案，通过统一的模型运行环境及模型训练样本来对多个异构模型进行训练，并利用统一的实时数据进行模型比测，提高了模型比测的准确性和通用性。
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公开(公告)号：CN119728780A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411768927.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 天府绛溪实验室
Abstract: 本申请公开了一种云主机存储卸载系统，所述云主机存储卸载系统包括管理中心、OpenStack和TIPU；所述云主机存储卸载系统按照如下步骤进行：S1：TIPU上网关服务和驱动安装部署；S2：Manila共享文件的创建；S3：加密Manila共享文件信息；S4：云主机创建过程中调用TIPU RPC接口创建virtio设备；S5：云主机创建过程中渲染云主机XML；S6：云主机创建过程中配置开机命令和注入秘钥数据；S7：云主机创建完成。本系统能够确保TIPU实时感知并直接访问指定的NFS文件目录，通过与OpenStack平台的无缝交互，实现云主机存储负载的高效、动态卸载至TIPU，从而显著提升存储的响应速度、降低主机CPU负载，并优化整体云环境的资源利用率。
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