专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于BERT和BILSTM的重复缺陷报告检测方法-CN202310718582.6在审
  • 邵艳利;霍佳敏;王兴起;方景龙;魏丹;陈滨 - 杭州电子科技大学
  • 2023-06-16 - 2023-08-22 - G06F40/30
  • 本发明公开了基于BERT和BILSTM的重复缺陷报告检测方法。首先,使用BERT的词嵌入法将缺陷报告的文本信息映射成高维特征向量,捕获文本的深层语义信息。然后,将BERT模型输出的单词嵌入向量输入到BILSTM中,捕获时序信息,得到文本的高级特征表示。通过BERT的位置编码可以解决同样的词语,排列位置不同,语义可能不同的问题,而多头注意力机制扩展了模型关注不同位置的能力,BILSTM则可以更好的捕捉双向的语义依赖,在提取词的语义信息时更好的结合上下文。最后,采用MLP分类器来预测缺陷报告是否重复。实验结果表明该方法能够进一步提升重复缺陷报告检测的准确率。
  • 基于bertbilstm重复缺陷报告检测方法
  • [发明专利]一种基于深度Retinex的低光图像增强方法-CN202310155602.3有效
  • 陈滨;杨剑豪;邵艳利;魏丹;王兴起 - 杭州电子科技大学
  • 2023-02-23 - 2023-07-04 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度Retinex的低光图像增强方法,该方法根据Retinex理论,利用层分解网络将低光、正常光图像分解为反射图像和照度图像;然后,将低光照度图像和低光反射率图像作为反射率恢复网络的输入,学习低光反射图像到正常光反射图像的映射,得到反射率恢复图像。接着,将低光照度图像作为照度调节网络的输入,学习低光照度图像到正常光照度图像的映射,得到照度增强图像。然后融合反射率恢复图像和照度增强图像,得到初步增强图像;最后使用感知强化网络学习初步增强图像到正常光图像的映射,得到最终增强图像。本方法可以有效地恢复输入图像的纹理细节和增强色彩信息,使图像的亮度分布更加自然,并且具备更低的噪声。
  • 一种基于深度retinex图像增强方法
  • [发明专利]一种Bug修复后网站后端的检验方法及其装置-CN202310210845.2在审
  • 王兴起;周旋;邵艳利;方景龙;魏丹 - 杭州电子科技大学
  • 2023-03-07 - 2023-06-13 - G06F11/36
  • 本发明公开一种Bug修复后网站后端的检验方法及其装置。对Bug修复后的网站后端代码寻找最大可疑度snapshot,识别过拟合补丁并对过拟合补丁进行分类。通过的测试用例在bug程序和正确补丁程序的程序动态行为是相同的,失败的测试用例在bug程序和正确补丁程序的程序动态行为是不同的。从bug程序和测试集中构造导致程序发生错误的snapshot,从补丁程序中读取相同的snapshot,根据snapshot的值是否随着使用补丁而变化来判断补丁是否过拟合。本发明从程序不变量和程序表达式的角度重新诠释了补丁相似性,提出了一种用于计算补丁相似性的五元组表示方法,用于自动补丁生成的过拟合补丁识别与细分。
  • 一种bug修复网站后端检验方法及其装置
  • [发明专利]一种面向软件缺陷预测的类不平衡处理方法-CN202310204180.4在审
  • 魏丹;何梁勇;王兴起;邵艳利;陈滨 - 杭州电子科技大学
  • 2023-03-06 - 2023-06-09 - G06F21/57
  • 本发明公开了一种面向软件缺陷预测的类不平衡处理方法,采用两阶段处理。第一阶段执行通过分层过采样操作,利用K‑近邻和K‑均值对预处理后的缺陷数据集进行分层操作,使同层中的缺陷类具有类似的空间分布信息,并且其周围可利用的空间范围缩小,最后对分层后的每种缺陷类进行基于主成分分析空间映射的非线性过采样,以适当提升缺陷类样本数量,从数据层面初步改善了类不平衡问题。第二阶段对采样后的整体样本使用基于集成学习的双向渐变代价提升策略,引入两种渐变代价因子,分别抑制两种误分类错误的发生,即缺陷类预测为无缺陷类以及无缺陷类预测为缺陷类,从算法层面进一步处理类不平衡问题,以提升模型的整体预测性能。
  • 一种面向软件缺陷预测不平衡处理方法
  • [发明专利]基于CNN和Transformer的图像分割方法-CN202211686784.9在审
  • 王兴起;王海林;魏丹;方景龙 - 杭州电子科技大学
  • 2022-12-26 - 2023-04-18 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种基于CNN和Transformer的图像分割方法。本发明把图像传递给CNN模块,通过逐层的卷积和池化提取出图像的局部低级特征;把相同的图像传递给Transformer模块,其将图像分割为合适的块并进行特征提取,提取并保存图像的全局信息和远程依赖关系;把并行执行的两个模块的提取结果重新排列;把CNN模块每一层的中间结果传递给上采样层,并把最后一层的结果额外通过一个Transformer层来进一步强化全局特征;最后把融合后的数据和CNN模块传递过来的数据统一交给上采样模块,通过使用全局和局部的特征来恢复图像分辨率。本发明提高了图像语义分割的准确率。
  • 基于cnntransformer图像分割方法
  • [发明专利]一种固态硬盘存储空间物理分区隔离与隐藏方法-CN202010811739.6有效
  • 杜润泽;王兴起;方景龙 - 杭州电子科技大学
  • 2020-08-13 - 2023-04-07 - G06F3/06
  • 本发明涉及一种固态硬盘存储空间物理分区隔离与隐藏方法。本发明首先对使用固态硬盘的用户的合法性进行鉴权,只有合法用户才被允许访问硬盘,当用户鉴权不通过时固态硬盘将隐藏物理分区。然后,打开对应合法用户的物理分区,并将该用户的物理分区映射为整个固态硬盘空间,使得用户对固态硬盘的访问被限制在物理分区内。当用户程序访问硬盘数据时,固态硬盘固件将判断用户访问逻辑地址是否越界,如果越界将拒绝用户访问。本发明相比传统的操作系统层面的物理分区隔离与隐藏,在固态硬盘端,实现了硬盘存储空间的物理隔离,确保了信息存储的具有更高的安全性,降低了信息被窃取的风险。
  • 一种固态硬盘存储空间物理分区隔离隐藏方法

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