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公开(公告)号：CN113407716B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110529477.9
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的人类行为文本数据集的构造以及处理方法，首先，确定需要收集的主题对象，依据具体的要求生成任务并发布于众包平台，获得设定主题下所有可能发生的人类示例的文本数据集；对于同一个行为或事件的文本经过不同人的撰写会表现在多个句子，因此需要把描述同一事件的不同句子聚类在一起，因此，对于获取的数据集采用聚类的方式将本属于同一行为的不同文本表现聚为一类；采用关联分析技术挖掘出行为之间存在的先后关系结构；采用互信息技术学习出行为之间存在的互斥关系结构，并将人类行为存在的各种关系构造成一个情节图，即表明在某种情况下会发生什么事件，并限制其发生的方式，提高对人类行为的分析的准确性。
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公开(公告)号：CN113407716A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110529477.9
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的人类行为文本数据集的构造以及处理方法，首先，确定需要收集的主题对象，依据具体的要求生成任务并发布于众包平台，获得设定主题下所有可能发生的人类示例的文本数据集；对于同一个行为或事件的文本经过不同人的撰写会表现在多个句子，因此需要把描述同一事件的不同句子聚类在一起，因此，对于获取的数据集采用聚类的方式将本属于同一行为的不同文本表现聚为一类；采用关联分析技术挖掘出行为之间存在的先后关系结构；采用互信息技术学习出行为之间存在的互斥关系结构，并将人类行为存在的各种关系构造成一个情节图，即表明在某种情况下会发生什么事件，并限制其发生的方式，提高对人类行为的分析的准确性。
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公开(公告)号：CN113837235B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111008500.6
申请日：2021-08-31
IPC: G06F21/55 , G06F21/62 , G06F18/22 , G06F40/194 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络隐私协商系统的智能体行为追责方法，通过定性追责和定量追责过程实现智能体行为追责，在定性追责过程中采用正向模拟协商过程和逆向复现协商过程的方法，准确判断隐私协商智能体是否存在不当行为并在存在不当行为时精准锁定其具体发生位置。进一步提出了简单量化方法、加权马氏距离方法、改进Minhash方法共3种定量追责方法，能够求得隐私协商智能体的责任量化值，从而对不当行为的严重程度进行量化。本发明解决了当前社交网络隐私协商系统中智能体存在的不可信、不安全、恶意行为问题。
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公开(公告)号：CN114443808A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111451106.X
申请日：2021-12-01
IPC: G06F16/33
Abstract: 本发明涉及人工智能伦理技术领域，尤其涉及一种基于行为目的关系的伦理极性判别方法，使用众包方法对开源数据集FG‑News进行再标注，为数据集增添更多细粒度的属性，也可以为模型的训练提供更多特征，再利用具有双向Transformer结构的预训练语言模型BERT，经过维基百科语料的与训练过程编码知识信息，同时对于下游任务，经过微调的模型可以快速适应当前任务，对特定的行为词进行目的关系推理和极性判别，以行为词为中心，捕捉目标词、词间关系与其上下文之间的联系，有效提高系统的准确率和查全率，提供了更完整、更深入的分析结果。
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公开(公告)号：CN114385824A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111512041.5
申请日：2021-12-07
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06N5/02 , G06N20/00 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及人工智能伦理技术领域，尤其涉及一种基于预训练模型的伦理行为抽取方法，首先以涵盖伦理道德和人类行为的社会新闻为数据源，构建社会新闻数据集，并使用众包方法对数据集进行标注，再利用具有双向Transformer结构的中文预训练语言模型ERNIE，经过微调的模型编码了实体知识信息，从大量的社会新闻数据中准确的抽取伦理行为，此外预训练模型在标记数据稀缺时准确提取数据的重要特征，能够提高任务的整体性能，解决了中文语境下单词边界和组成成分的不确定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408738A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110531696.0
申请日：2021-05-17
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及机器学习领域，公开了一种基于强化学习设计伦理智能体的方法，包括从行为规范中归纳并提取出元伦理行为；利用众包技术对元伦理行为进行分级，得到元伦理行为分级；基于轨迹树、元伦理行为分级设计和强化学习算法设计奖励机制；选择生活场景并利用奖励机制进行伦理智能体训练。本发明实现对不同场景中相似行为的概括，能够从广义上概括出人们日常生活中的各类行为，保证了环境的一般性，在一定程度上解决了场景受限的问题；通过众包技术对元伦理行为进行分级统计，即能够节省时间成本；结合元伦理行为分级与轨迹树，完善强化学习中的奖惩机制，高效应对可能遇到的人类行为。
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公开(公告)号：CN119785145A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411866799.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院) , 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种对抗样本构造方法，包括：S1、获取目标图像，对所述目标图像进行分割，获取分割掩码；S2、将所述目标图像输入至生成器中，获取当前全局对抗扰动；S3、基于所述目标图像，结合所述分割掩码和当前全局对抗扰动，获取当前对抗样本；S4、将所述当前对抗样本和目标图像输入至代理模型，获取图像总损失；S5、将所述图像总损失输入至所述生成器，结合所述目标图像，获取新的全局对抗扰动；S6、返回S3，直至获取当前最优对抗样本。本发明引入图像分割模块，识别出关键区域。其次，仅针对关键区域添加扰动，在较少扰动的情况下构造对抗样本。
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公开(公告)号：CN118655594A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410739424.3
申请日：2024-06-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明涉及卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种适用于BOC(kn,n)信号的副峰消除方法，基于拆分重构思想，通过对信号进行拆分，从而实现对信号自相关函数的拆分，得到2k个子相关函数，将这2k个子相关函数分为两组，利用子相关函数之间平移与峰值相等的特性，设计重构规则，将第一组第一个子相关函数与第二组子相关函数分别进行非线性运算，第二组最后一个子相关函数分别与第一组子相关函数进行非线性运算，得到的两个运算结果R1与R2存在对称特性，再次对其进行运算，得到最终重构相关函数，完全消除BOC(kn,n)信号副峰，并保留窄的相关主峰，使调制信号的跟踪定位精度更高，抗多径能力更强。
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公开(公告)号：CN118566874A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411038753.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西产研院时空信息技术研究所有限公司
Abstract: 本发明属于毫米波雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于DDMA‑MIMO雷达的目标检测方法，包括以下步骤：S1、无空带的DDMA波形相位偏移设计；S2、获取毫米波雷达原始ADC数据，并在距离和多普勒维度做快速傅里叶变换，得到RD频谱；S3、对RD频谱在多普勒维度压缩后，再使用恒虚警检测算法检测目标的距离分布，接着在每个子区进行峰值搜索，得到目标的多普勒分布；S4、对每个子区对于的通道数据进行相位补偿，使用数字波束形成算法进行角度估计；S5、根据最大响应增益来判断第一个发射天线的位置，从而实现速度解模糊。本发明可以解决DDMA在实现更多发射通道分离时，由于DDMA子区多峰值导致测速模糊的问题，具有较好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN118169672A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410330858.8
申请日：2024-03-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明属于毫米波雷达目标检测技术领域，具体涉及一种基于毫米波雷达波束形成的目标检测方法，包括以下步骤：获取毫米波雷达原始ADC数据；对ADC数据分别在距离维度和多普勒维度进行FFT处理，对环境噪声进行采样之后再使用分段阈值的CA‑CFAR检测算法对每个角度下的距离‑多普勒频谱进行检测得到距离‑速度点云集合；合并所有角度下的点云集合并去掉重复部分；对每个点云的所有角度在接收天线维度进行DBF处理得到角度信息；最后输出包含目标距离、速度和角度的点云。本发明可以解决MIMO毫米波雷达信号的传统处理方法无法适用于基于发射波束形成的毫米波雷达信号处理的问题，具有较好的市场应用前景。
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