“刘若辰”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果141个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于光量子计算机的分子对接方法和装置-CN202310882617.X有效
发明人：文凯;马寅;刘若辰 -专利权人：北京玻色量子科技有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于光量子计算机的分子对接方法和装置，属于药物设计技术领域，解决启发式算法消耗时间长但无法得出标准解的问题。方法包括：将配体的二维分子结构图转换为三维分子结构图；基于配体和受体的三维分子结构图构建受体靶点内部的对接盒网格点以对配体原子与受体网格点进行最佳匹配；将求解配体原子与受体网格点的最佳匹配问题转化为寻找最大加权团；根据最大加权团建立二次无约束二值优化模型，通过二次无约束二值优化模型计算在几何限制下受体与配体之间的最强结合亲和力；利用相干伊辛机获取二次无约束二值优化模型的最优解。使用伊辛模型求解分子模拟问题更为快速和准确。使用量子计算机加速可以快速计算药物和蛋白的亲和力。
一种基于光量子计算机分子对接方法装置

[发明专利]一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质-CN202310538911.9在审
发明人：王蓉芳;李畅;焦昶哲;刘若辰;牛毅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质，其方法为，引入伪标签对未变化区域预测语义类别标签；通过向ResNet添加额外的高分辨率分支实现双分辨率网络；引入上下文信息交互模块利用目标区域表示增强其上下文信息表示，将原始特征与上下文信息交互特征拼接操作，得到最终的增强特征；将提取到的增强特征进行多种方式通道融合，并在降维前引入通道注意力机制聚焦通道域的重要特征，以折衷复杂度和特征的丰富度，提高变化区域检测精度，降低未变化区域误检率；其系统、设备及介质基于上述方法实现多支路协同语义变化检测；本发明利用多支路网络结构对地物覆盖信息和变化信息进行有效建模，多支路交互协同，提高了特征利用率，共同提升了任务性能。
一种支路协同语义变化检测方法系统设备介质

[发明专利]基于多模态学习的滑坡风险评估方法-CN202310530759.X在审
发明人： 刘若辰;时晓萌;吕浩源;王凯锐;李卫斌;王蓉芳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态学习的滑坡风险评估方法，主要解决现有方法无法处理多模态数据，进而导致滑坡风险评估精度低的问题。其实现方案是：对高分遥感子图对应的数字高程模型进行提取；对高分遥感子图进行语义分割提取滑坡风险点的边缘；计算提取出的数字高程模型所对应的坡度图、坡向图；从坡度图、坡向图中提取各自对应的特征序列；对待评估高分遥感子图进行居民点检测和道路检测；将高分遥感子图、坡度图、坡向图进行图像嵌入；将特征序列进行序列嵌入；将居民点和道路的检测结果进行点嵌入；将嵌入后的数据输入到视觉自注意力模型中，得到滑坡风险评估等级。本发明提高了滑坡风险点评估的评估精度，可以用于地质灾害的预警。
基于多模态学习滑坡风险评估方法

[发明专利]基于异步多元时间序列数据的实时在线检测方法-CN202310528808.6在审
发明人： 刘若辰;张锦伟;杨博通;李卫斌 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异步多元时间序列数据的实时在线检测方法，主要解决现有技术对于异步时间序列存在图邻接矩阵求解不准确，特征提取不充分，异常检测实时性较差及检测效率低的问题。其方案为：采集数据并将其进行归一化后划分出训练集的时间序列块，计算其邻接矩阵；构建异步特征提取子网络；构建上界预测子网络与下界预测子网络，将其分别与异步特征提取子网络串联组成异常检测网络，并利用训练集对其进行训练；将测试集的时间序列块和邻接矩阵输入到训练好的异常检测网络，输出检测结果。本发明通过动态时间求解邻接矩阵，借助异步特征提取子网络充分地提取特征，提高了网络的异常检测准确率和检测效率，可用于工业设备运行中的状态实时检测。
基于异步多元时间序列数据实时在线检测方法

[发明专利]基于改进的自适应锚点R-CNN的视频目标检测方法-CN202010672068.X有效
发明人：冯婕;梁宇平;叶湛伟;李杰;王蓉芳;焦李成;张向荣;尚荣华;刘若辰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于改进的自适应锚点R‑CNN的光学遥感视频目标检测方法，用于解决现有技术中精确率和召回率较低的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建改进的自适应锚点R‑CNN网络及其损失函数；对改进的自适应锚点R‑CNN网络进行迭代训练；获取目标检测识别结果。本发明所构建的小目标区域提议网络自适应地生成高质量的锚点，一定程度上避免漏检，有效提高小目标的检测召回率，同时所构建的尺寸预测损失函数有利于小目标尺寸的稳定收敛，进一步提高了小目标的检测精确率和召回率，可用于光学遥感视频中的目标检测。
基于改进自适应 cnn 视频目标检测方法

[发明专利]基于多任务神经协同过滤网络的物品评分方法-CN202011458875.8有效
发明人：慕彩红;刘逸;王张洋;刘若辰;陈璞花;田小林;李阳阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务神经协同过滤网络的物品评分方法，其实现步骤为：(1)构建特征矩阵；(2)构建用户‑物品评分矩阵；(3)生成训练集；(4)构建多任务神经协同过滤网络；(5)训练多任务神经协同过滤网络；(6)评分。本发明提出的方法能有效解决现有物品评分方法中模型过拟合、泛化能力差导致物品评分准确性不高的问题，并且能够解决用户基本信息与物品属性信息使用不充分导致物品评分个性化不高的问题。
基于任务神经协同过滤网络物品评分方法

[发明专利]一种相干伊辛机、基于其的多肽设计方法和装置-CN202310330775.4有效
发明人：文凯;马寅;曹崇育;刘若辰 -专利权人：北京玻色量子科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种相干伊辛机、基于其的多肽设计方法和装置，属于药物设计技术领域，解决启发式算法需要大量的时间来进行迭代进而无法求出最优解的问题。方法包括：从PDB数据库中获取蛋白质文件；基于蛋白质文件计算多肽链上的每个氨基酸的单体能量和两个不同位置氨基酸之间的二体能量以获取相互作用图；根据每个氨基酸的单体能量和两个不同位置氨基酸之间的二体能量生成伊辛模型，其中，通过将约束项添加至伊辛模型来限制解的数目，使得一个位置出现一个旋转异构体；以及使用相干伊辛机对添加约束项的伊辛模型进行求解以获得优化之后的多肽结构和序列。快速的完成蛋白质骨架固定下的序列优化过程。
一种相干伊辛机基于多肽设计方法装置

[发明专利]一种基于轻量化卷积神经网络和双注意力的自动识别滑坡方法、系统、设备及介质-CN202310218039.X在审
发明人：李卫斌;孔玉辉;安炳贞;王蓉芳;刘若辰;尚保卫 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：一种基于轻量化卷积神经网络和双注意力的自动识别滑坡方法、系统、设备及介质，方法包括：对遥感影像进行预处理，获取滑坡遥感影像数据集；搭建Ournetworkframework网络模型；对Ournetwork framework网络模型进行迭代训练，最终保存训练效果最好轮次的权重；对训练好的网络模型进行预测，评价网络的好坏；使用深度学习框架随机生成一个张量，将其送入Ournetworkframework网络模型中，计算FLOPs、参数量、以及模型推理时间；其系统、设备及介质，用于实现种基于轻量化卷积神经网络和双注意力的自动识别滑坡方法；本发明的网络模型是将卷积神经网络的优势和自注意力机制的优势结合起来，创建出轻量化网络模型，在降低模型复杂度的同时，滑坡识别的准确率也以提升。
一种基于量化卷积神经网络注意力自动识别滑坡方法系统设备介质

[发明专利]基于组合多感受野图神经网络的物品评分方法-CN202011458878.1有效
发明人：慕彩红;刘逸;黄天欢;陈璞花;刘若辰;李阳阳;田小林 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合多感受野图神经网络的物品评分方法，其实现步骤为：(1)构建属性特征提取模块；(2)构建结构特征提取模块；(3)构建图解码器模块；(4)生成组合多感受野图神经网络；(5)构建属性特征矩阵和用户‑物品评分矩阵；(6)生成用户‑物品二部有权图；(7)生成训练集；(8)训练组合多感受野图神经网络；(9)评分。本发明提出的方法能够提取用户和物品的属性特征和结构特征，充分挖掘用户和物品信息，具有评分准确度高的优点。
基于组合感受神经网络物品评分方法

[发明专利]基于注意力机制和循环神经网络的高光谱图像分类方法-CN202010860393.9有效
发明人：冯婕;赵宁;焦李成;张向荣;尚荣华;王蓉芳;刘若辰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制和循环神经网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中对高光谱图像特征提取不充分导致的分类精度偏低的问题。实现步骤为：(1)构造循环神经网络；(2)生成训练集；(3)训练循环神经网络；(4)对待分类的高光谱图像进行分类。本发明利用注意力提议模块和处理模块得到输入高光谱图像空间像素块需要重点关注的局部区域，利用循环神经网络提取待分类高光谱图像的空间‑光谱联合特征，得到分类结果，具有高光谱图像分类精度高的优点，可用于资源勘探、森林覆盖和灾害监测等领域的地物目标识别。
基于注意力机制循环神经网络光谱图像分类方法

[发明专利]一种故障区域的检测方法及装置-CN202111361345.6在审
发明人：张琦;刘若辰;龙若朗;戚小芙;邹杰龙;彭天昱 -专利权人：汉海信息技术（上海）有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本说明书公开了一种故障区域的检测方法及装置，并具体公开了，采集目标对象执行业务时的轨迹数据，而后，根据该轨迹数据中包含的各轨迹点，划分出若干候选区域，再根据每个候选区域中包含的轨迹点的数量，确定目标对象执行业务时所处的实际区域，最后，根据目标对象在实际区域内停留的时长，检测实际区域是否为故障区域。这样，基于目标对象执行业务时的轨迹数据，可以识别出仓库中的故障区域，进而可以在识别出故障区域后及时派遣人员前往排除事故，以保证仓库内各道路的状态保持畅通，提升了作业效率。
一种故障区域检测方法装置

[发明专利]基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法-CN202110060277.3有效
发明人：慕彩红;刘逸;董志东;吴建设;李阳阳;刘若辰;田小林 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，用于解决现有技术存在的分类精度较低和分类效率较低的技术问题，实现步骤为：(1)对高光谱图像进行多波段熵率超像素分割；(2)获取训练集和测试集；(3)对多分类支持向量机分类器进行训练；(4)获取高光谱图像的分类结果。本发明采用的基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，充分利用了高光谱图像地物目标的光谱信息和多波段上的空间分布信息，从而有效提高了高光谱图像的分类精度，且分类效率较高，可应用于灾害监测、地质勘探、城市规划、农业和考古等领域。
基于波段熵率超像素分割光谱图像分类方法

[发明专利]基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法-CN202211440677.8在审
发明人： 刘若辰;时晓萌;焦李成;王晗丁;刘静 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法，主要解决现有方法无法从少量样本情况中获得数字高程数据所蕴含的信息，进而导致滑坡风险点分类精度提升不稳定的问题。其实现方案是：对待检测高分遥感图像对应的数字高程模型进行提取；将提取后的数字高程模型按照“平地”、“山地”进行划分；对高分遥感影像按照是否含有滑坡风险点进行训练；对数字高程模型按照是“山地”还是“平地”进行训练；利用高分遥感影像分类模型区分待检测样本是否是为滑坡风险点；利用数字高程模型分类模型的地形分类结果对高分遥感影像分类结果进行筛选，得到最终的分类结果。本发明提高了滑坡风险点检测的分类精度，可以用于地质灾害检测与预警。
基于多模态决策融合滑坡风险分类方法

[发明专利]基于自监督学习及多任务学习的高光谱开放集分类方法-CN202110748974.8有效
发明人：慕彩红;刘逸;孙庆虎;王蓉芳;冯婕;刘若辰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督学习和多任务学习的高光谱开放集分类方法，主要解决现有高光谱开放集分类方法无法充分利用高光谱开放集的无标签样本，导致分类精度低的问题，其实现方案为：输入高光谱图像并对其进行预处理；对预处理后的图像进行邻域取块，生成训练数据集与测试数据集；构建基于自监督学习和多任务学习的神经网络模型；利用训练数据集，采用自监督学习方法和多任务学习方法对所构建的神经网络模型进行训练；将测试数据集输入到训练好的神经网络模型中得到分类结果。本发明能充分利用无标签样本信息，缓解有标签样本少的问题，提高了分类精度，可应用于环境监测、资源勘探、城市规划及农业计划。
基于监督学习任务光谱开放分类方法

[发明专利]无线刹车系统-CN202211344539.X在审
发明人：毛云龙;邓天生;李思;刘若辰;丁家伟;岳家伟;祝华清;李垣江 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： B62L3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线刹车系统，包括：第一终端，设有第一蓝牙模块，第一终端用于发出刹车指令；第二终端，设有第二蓝牙模块，第二终端用于接收刹车指令；第二终端安装在自行车上；第一电机驱动模块，其输入端与第二终端的第一输出端连接；第一电机，其输入端与第一电机驱动模块的输出端连接，第一电机的输出端与自行车的第一抱刹连接；第一电机根据刹车指令牵动第一抱刹进行刹车控制。通过蓝牙通信实现无线终端与自行车刹车模块的无线通信，刹车系统接收到无线终端发出的信号，进行无线刹车，实时响应良好，不会出现较大的传输延时导致刹车不及时的情况，降低了安全隐患。
无线刹车系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
下一页»
尾页
共 141 条