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[发明专利]文本生成方法以及装置-CN202211048016.0在审
发明人：赵中州;宋雪萌;聂礼强;井立强;刘萌;关惟俐;周伟;陈海青 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本生成方法以及装置，其中所述文本生成方法包括：获取目标对象的图文数据，其中，图文数据包括图像数据和文本数据；基于图像数据，识别目标对象的视觉属性信息，其中，视觉属性信息表征目标对象的显性特征；根据文本数据和视觉属性信息，确定目标对象的对象属性集；基于对象属性集，生成目标对象的目标描述文本。通过获取目标对象的多模态图文数据，确定目标对象的视觉属性信息，考虑了目标对象的显性特征，使得目标对象的对象属性更加全面，并且，根据文本数据和视觉属性信息，确定目标对象的对象属性集，综合了目标对象的文本数据以及视觉属性信息，使得生成的目标描述文本更加连贯，进一步提高了目标描述文本的准确性。
文本生成方法以及装置

[发明专利]面向电力场景边缘计算大模型压缩的知识蒸馏与量化方法-CN202211140194.6有效
发明人：聂礼强;甘甜;关惟俐;郑晓云;翟永杰;赵砚青;罗旺;陈雨涛;高赞 -专利权人：山东大学;国网浙江省电力有限公司温州供电公司;华北电力大学（保定）;智洋创新科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于压缩技术领域，具体提供了一种面向电力场景边缘计算大模型压缩的知识蒸馏与量化方法。其包括以下步骤:电力场景任务抽象；双层知识蒸馏网络单元构建；教师模型修饰处理；主从教师监督框架：基于教师‑学生蒸馏网络，使用多个数据集训练不同的教师模型，包括与目标任务类似的场景数据集和实际落地场景的数据集，将这些数据集进行划分，训练多个教师模型，按照数据集与落地场景相似度分配指导权重，分为主教师模型和若干个从教师模型，从而对学生模型进行不同层面的知识引导，提高学生模型在复杂场景下的泛化能力；学生模型压缩感知训练。
面向电力场景边缘计算模型压缩知识蒸馏量化方法

[发明专利]云边共学习输电巡检方法与系统-CN202211169176.0在审
发明人：聂礼强;吴建龙;关惟俐;翟永杰;胡志坤;罗旺;郑晓云;薛佳朋;高赞 -专利权人：山东大学;华北电力大学（保定）;智洋创新科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网浙江省电力有限公司温州供电公司;山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及输电线路巡检技术领域，具体涉及一种云边共学习输电巡检方法与系统，包括云计算中心与边缘计算终端共同完成图像分析；云计算中心和边缘计算终端分别部署对应的图像处理模型；在边缘计算终端进行一次推理后过滤掉大部分不包含有效目标的图像，仅对少部分包含有效目标的图像进行收集与回流，满足了对推理时效性的要求，并显著降低了数据传输成本；回流至云计算中心的图像在此进行二次推理，通过大模型预训练和基于知识蒸馏的模型压缩技术，同时确保了云端与边端对图像处理的精度要求；回流至云端的数据将还作为增量数据集，定期在云端对模型进行增量训练，以提高模型的精度；云端模型也将定期压缩同步至边端，保证云边模型效能一致。
云边共学习输电巡检方法系统

[发明专利]一种基于姿势引导的虚拟试穿方法及装置-CN201910452735.0有效
发明人：刘东岳;宋雪萌;郑娜;陈召峥;聂礼强;关惟俐 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于姿势引导的虚拟试穿方法及装置。其中，一种基于姿势引导的虚拟试穿方法，包括提取并利用目标人体的姿势关键点信息的特征和原人体体型的特征，预测目标人体的体型；利用第一卷积神经网络提取服装的特征信息，利用第二卷积神经网络提取预测的目标人体的体型与目标人体的姿势关键点的级联特征信息，计算出服装与目标人体匹配的分数，基于该分数得到形变后的服装；将形变后的服装特征信息及原始人体体型与目标人体姿势关键点的级联特征信息输入至基于注意力机制的双向生成对抗网络，最终输出试穿合成人像，所述试穿合成人像与原始人像可保持相同的数据分布。
一种基于姿势引导虚拟试穿方法装置

[发明专利]一种模板引导的基于服装属性的可解释服装搭配方法及装置-CN201910393931.5有效
发明人：宋雪萌;聂礼强;韩贤静;刘萌;蹇木伟;关惟俐 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种模板引导的基于服装属性的可解释服装搭配方法及装置，该方法包括：接收服装搭配数据集，通过训练好的服装属性分类器获得服装搭配数据集中服装的属性分布作为服装属性表示；根据服装属性表示，利用多层感知机进行互补服装的兼容性建模，将服装搭配数据集中互补服装分为兼容套装和不兼容套装；根据服装属性表示，利用非负矩阵分解分别分解兼容套装和不兼容套装得到基于属性的兼容搭配模板和不兼容搭配模板；将互补服装的兼容性建模和搭配模板的分解无缝联结；参考兼容搭配模板，通过计算每个属性的欧式距离，得到不兼容套装中导致不兼容的属性，并修改该不兼容的属性，检索可搭配服装。
一种模板引导基于服装属性可解释搭配方法装置

[发明专利]基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法、搜索方法及装置-CN201910393905.2有效
发明人：王润琦;宋雪萌;孙畅畅;崔超然;关惟俐;宓生润 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/41 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法、搜索方法及装置，接收多模态数据集，进行预处理；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码；训练双路径神经网络，并使用SGD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型，用于跨模态搜索。
基于层次标签跨模态哈希模型构建方法搜索装置

[发明专利]一种基于形状图约束的模特穿着衣物图像生成方法及装置-CN201910394364.5有效
发明人：宋雪萌;林俊宇;甘甜;刘萌;史金婉;关惟俐 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于形状图约束的模特穿着衣物图像生成方法及装置，方法包括：接收图像数据，进行预处理构建模特衣物数据集，获取衣物纹理；提取模特衣物数据集中的模特‑衣物对，构建模特‑衣物‑形状三元组，训练形状预测器；根据模特衣物数据集中的模特‑衣物对训练纹理渲染器；通过形状预测器对输入的模特图像进行形状预测，将预测结果作为形状图约束；纹理渲染器同时接收形状图约束和衣物纹理，渲染出最终的衣物图像。
一种基于形状约束模特穿着衣物图像生成方法装置

[发明专利]利用多源社交网络的合作学习进行用户兴趣分析方法及系统-CN201911101644.9在审
发明人：林俊宇;关惟俐;宋雪萌;甘甜;常晓军;聂礼强 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用多源社交网络的合作学习进行用户兴趣分析方法及系统，包括：构建多源用户信息数据集；对于S个信息源，为全部的社交媒体用户定义S个预测模型，所述S个预测模型构成用户兴趣预测模型；将S个预测模型对应的权重矩阵分割成代表多源信息一致性的权重矩阵与代表多源信息互补性的权重矩阵；构建关于权重和置信度的损失函数；对所述用户兴趣预测模型赋予所述损失函数，并进行迭代优化；将待分析的社交用户多信息源输入到优化后的用户兴趣预测模型，输出该社交用户的兴趣爱好分类的预测。本发明充分利用了多源信息互补性，有效的提高了社交用户兴趣预测的准确度。
利用社交网络合作学习进行用户兴趣分析方法系统

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