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公开(公告)号：CN118246451A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410323059.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G16H40/20 , G06N3/045
Abstract: 一种基于词典增强和相互注意力的中文医疗命名实体识别方法，对原始医疗文本数据进行预处理，生成医疗文本数据集，将一元字符和二元字符映射到高维向量空间；使用医疗细分领域专有名词和短语构建一个医疗领域外部词典，使用医疗文本在词典中匹配得到医疗词汇，并将词汇分配到四个词集中，对词汇进行向量嵌入；将各词集中的词汇向量进行加权求和得到词集向量；计算字符嵌入和词集嵌入之间的相互注意力得分，通过时序网络获得医疗文本的上下文信息；通过计算各字符的标签概率，得到中文医疗命名实体识别结果。本发明利用了医疗领域的词典，考虑了词汇和字符之间的动态关系，提高了中文医疗领域命名实体识别的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN107871316A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201710975940.6
申请日：2017-10-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度神经网络的X光片手骨兴趣区域自动提取方法，对原始手骨X光片影像，去除影像两边黑色背景嵌入文字的部分；统一对原始手骨X光片影像进行提亮、去噪操作；采样并训练模型M1，得到没有文字的手骨X光片影像Output2；对于Output2归一化尺寸得到Output3；采样并训练模型M2，对Output3中的手骨、背景、手骨背景相交的部分进行判断；基于模型M2对Output3中的影像滑窗判断，依据判断值得到手骨标记映射图Output4；基于Output3和Output4，得到仅有手骨的影像Output5；对Output5进行优化得到最终的手骨兴趣区域。本发明可以自动获取X光片中的手骨兴趣区域。
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公开(公告)号：CN119558325B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510115274.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F18/23 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 一种用于工业知识图谱构建的复杂语义关系抽取方法，属于自然语言处理技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、结合工业文本数据上下文构建动态提示获得工业实体间关系表征；步骤2、采用对比学习增强关系存储队列中关系特征的类内聚合和类间分离；步骤3、动态优化训练过程，用收敛后的模型推理工业知识图谱中工业实体间的关系。本发明考虑了工业文本数据上下文的语义以及实体标注集中实体类型信息，并利用关系存储队列对不同语义关系进行类内聚合和类间分离，关系抽取准确性高，知识图谱构建性能好。
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公开(公告)号：CN113254952A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110447920.8
申请日：2021-04-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 一种基于Android系统的密钥保护管理方法，将Android系统中的隐私数据用AES算法加密，得到AES密钥，设置密码，同时使用随机数生成器生成盐1(salt)，将密码和盐1(salt)组合为SM4密钥1并用于加密AES密钥，密码经过MD5散列运算得到的散列值，将AES密钥密文、密码MD5散列值和盐1(salt)存入数据库，同时可以利用密保问题答案和随机生成的盐2(salt)对密码进行SM4加密，以便密码遗失后对密码进行重置。密钥解密过程与加密过程相反。本发明利用多重加密策略，有效保护了加密密钥的安全，防止攻击者通过数据库得到密钥，保护了Android系统的数据安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108829908A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810321633.0
申请日：2018-04-11
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于深度自编码器网络的电路结构可靠性预测方法，包括以下步骤：步骤1：网表解析及相关量的初始化，步骤2：创建电路的特征集；步骤3：基于基准电路集合采集对应特征集[TS,PF,AP]的数据集[ts,pf,ap]及其标签R所对应的数据r；步骤4：依据数据集[ts,pf,ap,r]的特点与规模，构建面向电路可靠性预测的DAN模型；步骤5：基于所选取的DAN模型，依据新输入的特征数据，实现对电路结构可靠性的快速预测。本发明提供一种兼顾可靠性和计算时空开销的基于深度自编码器网络的电路结构可靠性预测方法。
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公开(公告)号：CN107131136A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710432160.7
申请日：2017-06-09
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: F04D25/088 , F04D27/00 , F04D29/002 , F04D29/023 , F04D29/329 , F04D29/36 , F04D29/38 , F04D29/703
Abstract: 本发明涉及生活用品领域，尤其是一种吸顶扇。本发明中的一种专用于“上铺下桌式”寝室的新型吸顶扇，包括底座、固定架、电机主体、扇叶主体、扇叶片、网罩和倒顺开关；固定架安装在底座上，电机主体设置在固定架上，扇叶主体与电机主体相连，网罩覆盖在扇叶主体上，倒顺开关与电机主体相连，用于控制电机转动方向，扇叶主体中央部分为圆柱体，圆柱体侧面均匀设有多个弧形开口，扇叶片可滑动的设置在弧形开口，扇叶片位于弧形开口上部，扇叶片水平送风，扇叶片位于弧形开口下部，扇叶片向下送风。通过改变电机转动方向，实现扇叶片角度调整，进而实现送风位置调整，结构简单，使用方便。
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公开(公告)号：CN119558325A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510115274.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F18/23 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 一种用于工业知识图谱构建的复杂语义关系抽取方法，属于自然语言处理技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、结合工业文本数据上下文构建动态提示获得工业实体间关系表征；步骤2、采用对比学习增强关系存储队列中关系特征的类内聚合和类间分离；步骤3、动态优化训练过程，用收敛后的模型推理工业知识图谱中工业实体间的关系。本发明考虑了工业文本数据上下文的语义以及实体标注集中实体类型信息，并利用关系存储队列对不同语义关系进行类内聚合和类间分离，关系抽取准确性高，知识图谱构建性能好。
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公开(公告)号：CN118245612A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410334589.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法，首先在医学知识图谱中对任务医学关系进行特征提取，并捕捉一跳邻居的信息，实现任务医学实体的增强嵌入，然后对任务医学实体获取头尾实体邻居关系嵌入的相似性和动态关系嵌入，最后对两者进行融合，获得更具语义细粒度的关系表征，通过计算头实体、关系和尾实体之间的分数，来实现医学知识图谱补全。本发明考虑了医学知识图谱的邻居信息和关系嵌入信息，并进行融合，在小样本场景下，补全效果正确性高，效果好。
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公开(公告)号：CN109145411B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810872257.4
申请日：2018-08-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/126
Abstract: 一种基于内嵌并行结构遗传算法的关键电路单元定位方法，属于集成电路中关键性电路单元的定位技术领域。其具体包括：1）网表解析及相关量的初始化；2）构建面向关键电路单元的初始化种群，并初始化当前进化代数变量j=1；3）新建名人堂库HG，并将每一代中最好个体保存至HG中；4）若i>Nsm，则转到步骤7），否则转到步骤5）；5）计算种群的多样性div；6）通过当前HG计算电路中各电路单元的关键性值；7）计算LC中各电路单元的关键性值；8）对步骤7所得的关键性值按降序排列，并输出与之相对应的电路单元。利用本发明成果，有助于实现以较小代价实现对电路结构的高可靠设计，并缩短电路的设计周期。
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