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知识产权简介:本发明公开了一种时序点过程的预测方法。通过对多个历史事件的时间戳信息及类型信息组成的事件序列和与之伴随的多变量时间序列进行编码表示，然后使用基于图神经网络和Transformer的时序点过程预测方法对多个未来事件发生的精确时间戳及事件类型做出预测，以此拓展事件预测问题的解决方案。
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知识产权简介:本发明设计一种车联网安全认证方法，特别是应用于车联网批量认证。
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知识产权简介:神经网络模型量化是一个对硬件友好的，可以提升神经网络推理速度并减小运算开销的有效方法。它通过以神经网络识别准确率出现可忽略或者较小的下降为代价，使用对内存开销更小的数据类型来压缩神经网络模型的大小并加速模型在硬件上的推理速度。然而，随着大语言模型的规模不断增加，语言模型的性能受到运算过程中出现的某些数值非常大的异常值的影响将变得非常大，因此之前被提出的许多量化方法被使用到大语言模型上时，都会带来识别准确率不可忽视的下降，无法保证神经网络的识别精度。 本发明提出了一种对硬件友好的异常值感知量化方法以及高效的硬件设计与实现，能够对神经网络大模型进行无需额外训练数据的快速量化，在加速大语言模型的推理速度，减少运算所需开销的同时，保证大语言模型的准确率与性能表现。
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知识产权简介:本发明涉及计算机网络安全领域，公开了一种基于前后端联合分析的Web漏洞挖掘系统，能够有效的挖掘Web漏洞。本发明包含代码预处理模块、前端分析模块、后端静态分析模块和后端动态分析模块。代码预处理会对输入的代码进行前后端代码的分类以及元信息的识别，提前识别应用所用的框架组件情况以制定后续分析策略；前端分析则会对前端代码进行快速解析，重点提取代码中的后端访问点作为污点源，识别各个组件的功能以指导后续的后端分析；后端静态分析则会基于中间语言对程序代码进行建模，形成代码属性图和类依赖图，之后通过数据流分析、污点分析以及双向利用链搜索算法进行漏洞路径挖掘，并通过符号执行生成约束条件；后端动态分析模块负责搭建模拟Spring上下文提取动态特征，并通过轻量执行环境对漏洞约束进行动态求解。最终实现高精度和高性能的JavaWeb漏洞挖掘。
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知识产权简介:近年来，越来越多的物联网厂商引入了云端作为设备通信中的一环，也因此用户的云账户认证安全变得尤为重要。本发明针对IoT平台中云账户相关的逻辑漏洞进行研究，提出一种基于APP动静态分析的模糊测试方法，可以对云端动态密码（One-Time Password, OTP）相关的逻辑漏洞进行自动化挖掘，解决了IoT生态下私有协议、参数加密、数字签名等模糊测试的困难。
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知识产权简介:描述了一种文本到任意人数动作的生成框架。将多人运动的联合分布估计分解为有条件的单人动作生成。通过条件运动分布，将单人运动的边缘分布和多人运动的联合分布统一起来。运动生成的阶段使用迭代递归的方式，每个阶段基于已经生成的人的运动来生成单人运动，实现了在任意人数的运动生成的统一框架。通过我们精心设计的模块，我们第一次实现了在双人数据集上训练，直接推理出更多人数的运动结果。
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知识产权简介:知识图谱通过将数据图结构化来表示世界中的概念和其相互关系，并且已经在例如自然语言理解，知识问答，搜索，商品推荐等各种现实任务上取得了巨大成功。然而现有的大部分知识图谱构建基于静态知识，即实体之间的隐含关系不会发生变化，但现实生活中的事物会随各种图变化事件而演变，导致节点属性变化和图结构变化。例如，公司与员工的隶属关系，可能通过离职，签约等事件发生变化。与此同时员工之间的同事，上下级关系可能也会随之变化。因此，为了更好地促进下游任务，我们应该动态更新知识图谱中的信息。 为了获取图变化事件的信息，我们为动态图构建一个图规则挖掘的知识图谱更新系统框架，解决了现有工作遇到的专家规则人工标注成本高，更新耗时高，无法适用新实体的问题。首先，给定动态知识图谱事件，我们通过这些子图构建出面向时间感知的图模式语义规则。这种方法可以在不需要人工标注的情况下产生规则，从而解决了人工标注成本高问题。其次，我们提出对这些规则进行基于图模式关系的有效筛除，选择最有效的规则子集进行更新，解决了更新耗时高。然后，这些规则在新的图谱上可以使用子图匹配的方式进行更新，避免了无法使用新实体的问题。
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知识产权简介:本申请提供一种基于自监督学习的单幅图像去雨方法、系统、介质及设备，方法包括：将雨天图像域的雨天图像输入生成器，确定生成的干净图像，采用第一判别器，基于第一判别器的对抗损失和最大化互信息的对比学习的对比损失训练生成器；对生成的干净图像施加预定义的逆向函数，确定雨条纹噪声；根据目标图像域的干净图像和雨条纹噪声，确定合成的雨天图像，并在线合成雨天/干净图像对；采用第二判别器，基于第二判别器的对抗损失训练生成器；采用雨天/干净图像对和预设的整体目标函数，训练生成器并实现图像去雨。通过本申请，实现在无需成对监督的情况下在线合成雨天/干净图像对，提高所训练的去雨模型的强实用性以及跨数据集的泛化能力。
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知识产权简介:本发明提供一种基于深度学习和特征增强技术的颅内动脉瘤检测方法，包括：三维重建模块：三维重建原始的CTA数据中的头骨和血管，得到一个三维头颅模型；投影模块：对重建出来的头颅从六个方向（上下左右前后）进行切割，每次切割后，将剩下的部分投影到二维图片当中，得到六组不同方向的二维图片；检测模块：对所述的二维图片，使用目标检测模型在这些二维图片上检测动脉瘤，得到在不同方向上动脉瘤的二维位置信息；结果融合模块：将从二维图片当中找到的动脉瘤二维位置信息融合起来，得到三维空间中的动脉瘤的位置；分割模块：只从原始的CTA数据中采集包含动脉瘤的正样本三维数据块，用来训练分割模型。训练好之后，只将融合模块中得到的包含动脉瘤的三维数据块送入分割模型进行分割，CTA数据的其余部分不送入分割模型，得到动脉瘤的分割结果。本发明为了解决现如今动脉瘤的检测与分割精度不高的问题，通过三维重建强化了动脉瘤的特征，使得动脉瘤易于被目标检测模型识别，进一步提高了动脉瘤检测的成功率，并且通过将只包含动脉瘤的小块送入分割模型，相对于直接将所有CTA数据送入分割模型降低了数据分布的不平衡性，提高了动脉瘤分割的精度。
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知识产权简介:本发明涉及计算机测试领域，具体涉及一种基于核查项证据收集、证据过滤、测试判决的自动化合规性检测方法和系统。
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