公开(公告)号：CN120034322A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510147218.8

申请日：2025-02-11

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 彭宇 ,  张晓云 ,  李可欣 ,  詹思瑜 ,  卢国明 ,  李昊阳

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明涉及众包领域，公布了一种具有隐私保护的任务分配方法，涉及四方实体，包括密钥生成中心、工人、任务请求者和众包平台，密钥生成中心是可信的，工人和任务请求者是诚实的，即他们不会故意泄露自己的密钥给其他实体，众包平台是诚实且好奇的，即众包平台会诚实执行预定义的算法，但是会在执行过程推测向量的明文值以及向量内积结果；本发明基于轻量级密码学原语构造，整体运行效率高，并且可以同时保证任务向量、偏好向量和向量内积结果的隐私，安全性更高。

公开(公告)号：CN119025647A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411102291.5

申请日：2024-08-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 卢国明 ,  罗光春 ,  李可欣 ,  张斌 ,  贺学万 ,  丁超

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F40/35 ,  G06F18/25

Abstract: 一种多模态对话状态追踪方法，本发明涉及自然语言处理在任务型对话领域，其旨在解决利用文本与图像的多种模态信息来追踪和预测对话状态多模态信息利用及融合不充分，缺乏先验知识技术问题。本发明方法主要包括场景筛选，利用文本模态信息筛选图像切片；模式图初始化，文本视觉先验知识初始模式图，并进行初步融合；隐藏向量计算，将对话上下文及筛选后的上下文经由模式图计算得到用于预测状态的隐藏向量；对话状态预测，将各模式图的隐藏向量融合后，预测对话状态及对话意图。本发明用于提供对话状态预测方法。

公开(公告)号：CN119005495A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411013055.6

申请日：2024-07-26

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 罗光春 ,  王勇 ,  李可欣 ,  赵太银 ,  罗裕杰 ,  黄睿正 ,  廖一奥

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积和自注意力的交通流量预测方法，包括以下步骤：S1.数据采集；S2.对采集到的数据进行预处理；S3.建立卷积自注意力CTformer模型并训练；S4.对交通流量进行预测。本发明提出了一种基于卷积和自注意力的交通流量预测方法，在模型浅层使用卷积操作捕获交通流量数据中的短期依赖，在模型深层使用自注意力捕获交通流量数据中的长期依赖，有效地结合两种架构的优势，并在计算效率和精度上实现了更好的平衡。

公开(公告)号：CN119166803A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411191966.8

申请日：2024-08-28

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 卢国明 ,  王洁磊 ,  李可欣 ,  余廷龙 ,  夏乾鑫 ,  罗炼

IPC: G06F16/34 ,  G06F18/25 ,  G06F40/205 ,  G06V30/41 ,  G06V30/42 ,  G06V30/18 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于深度学习的面向多模态数据的摘要生成方法，包括如下步骤：获取新闻样本数据并进行预处理，获得新闻图片及新闻文本描述；通过训练好的基于残差机制的卷积神经网络从新闻图片提取图片特征；通过训练好的BERT‑base模型从新闻文本描述提取文本特征；将图片特征送到训练好的使用Transfomer模块为基础的视觉注意力层，得到图片上下文向量；将文本特征送到训练好的使用双向LSTM为基础的文本注意力层得到文本上下文向量；将图片上下文向量及文本上下文向量输入多模态注意力层，实现文本特征和图片特征的融合；步骤S5：将融合后的特征输入多模态解码器，生成摘要。本发明具有较强的通用性，能够提高信息处理的效率和准确性，为处理大数据提供了新的解决方案。

公开(公告)号：CN117724818A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311795215.2

申请日：2023-12-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王勇 ,  李可欣 ,  段贵多 ,  罗光春 ,  张戈

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F16/11 ,  G06F16/188 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于DPU用户级文件卸载系统的智能调度方法，联合GRU和DQN强化学习的数据处理单元DPU应用层文件系统FUSE系统进行卸载以及调度，通过将HOST中FUSE Driver驱动模块的Request请求队列管理功能卸载到DPU中，同时利用联合GRU和DQN强化学习方法优化Request请求执行队列和资源释放队列，降低HOST的计算负载，实现FUSE Request任务智能高效的执行，通过以上方法，提高基于FUSE文件系统的计算机请求和数据处理的吞吐量，提高了HOST服务器中任务请求的全局响应速率。