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[发明专利]基于拓扑结构和属性信息的链接预测方法及系统-CN202310697038.8在审
发明人：汤庸;李伟生;汤非易;陈国华;袁成哲;林荣华;常超 -专利权人：华南师范大学;广州易飞信息科技有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/955 文献下载
摘要：本发明公开了基于拓扑结构和属性信息的链接预测方法及系统，通过对原始属性图进行偏置的随机游走计算，得到第一节点序列集合并对第一节点进行频率筛选，确定邻居节点集合，获取节点的属性向量表示进而确定相似属性节点集合，将邻居节点集合和相似属性节点集合融合生成第一属性图，进而预测源节点和目标节点之间存在链接的概率，本发明实施例能够有效地利用拓扑结构和属性信息来学习节点表示，并能够捕捉高阶的邻居信息，采用随机游走和频率筛选方法，能够捕获原始属性图中结构的邻近度，获得更加全面的信息，进而提供较为精确的链接预测结果，提高属性图中节点间链接预测的准确性。本发明可广泛应用于互联网技术领域。
基于拓扑结构属性信息链接预测方法系统

[发明专利]一种水利生态护坡及施工方法-CN202211179873.4有效
发明人：鲁小兵;王巍;郝芝建;张旭;农珊;陈远照;刘果;梁肇威;曾祥云;邵世鹏;王宝强;李善综;郭舟;刘和昌;李伟生 -专利权人：水利部珠江水利委员会技术咨询（广州）有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： E02B3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种水利生态护坡，包括：网格状的长方形框架；过滤网，所述过滤网等距固设在长方形框架内；漂浮板，所述漂浮板底面右端固设有连接板，所述漂浮板上开设有若干渗水孔；滑板，所述连接板与滑板固接；滑轨，所述滑轨与过滤网固接，所述滑轨与滑板滑动连接；淤泥清理机构，所述淤泥清理机构安装在漂浮板上；框架固定机构，所述框架固定机构安装在长方形框架底部。本发明预防雨水冲刷的效果主要体现在，第一，当降雨时，雨水击打在漂浮板上，漂浮板可以起到缓冲作用，使得雨水不会直接冲刷地面，第二当雨水顺着河岸边坡流淌时，雨水经过过滤网，雨水通过过滤网，而雨水中的淤泥被过滤网截留。
一种水利生态护坡施工方法

[实用新型]一种多位电信号输出控制系统-CN202320082348.4有效
发明人：王晓剑;赖柯羽;禤顺;赵钦培;叶会晟;刘子源;邱津梁;李伟生;黄伟春;陈钊 -专利权人：广东烟草韶关市有限公司始兴县分公司
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多位电信号输出控制系统，所述的系统包括一个MCU主控芯片、第一译码器、第二译码器、四个数字逻辑门芯片；所述的MCU主控芯片的四个第一GPOI引脚与第一译码器的第一输入引脚电性连接；所述的MCU主控芯片的四个第二GPOI引脚与第二译码器的第二输入引脚电性连接；其中，第一译码器的一个输出引脚分别与四个数字逻辑门芯片的第一输入引脚电性连接；第二译码器的16个输出引脚分别对应与四个数字逻辑门芯片的四个第二输入引脚电性连接。本实用新型解决了由于MCU芯片IO口输出不足，需要额外的译码器，从而导致控制系统制作成本高的缺点，本实用新型能有效的降低成本花费，且设计电路简单。
一种电信号输出控制系统

[发明专利]基于多视图信息感知的新闻推荐方法、系统、装置和介质-CN202310642687.8在审
发明人：毛承洁;顾文静;汤非易;陈国华;于露;常超;滕璐瑶;李伟生;张晓晗;叶飞 -专利权人：华南师范大学;广州易飞信息科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视图信息感知的新闻推荐方法、系统、装置和介质，本发明可广泛应用于新闻处理技术领域。本发明通过多视图新闻编码器获取包含新闻标题信息、新闻实体信息、新闻摘要信息和新闻主题信息的最终联合统一表示，从而可以捕获更多角度的新闻特征，使得用户编码器可以从最终联合统一表示中捕获更准确的用户兴趣偏好，再通过用户兴趣偏好预测候选新闻的点击概率后，通过候选新闻的点击概率进行新闻推荐模型的训练，从而使得训练后的新闻推荐模型可以为用户推荐更加准确的新闻，提高新闻推荐效果。
基于视图信息感知新闻推荐方法系统装置介质

[发明专利]一种基于Hess矩阵的图像增强方法-CN202010430976.8有效
发明人：肖斌;宗旭阳;毕秀丽;李伟生 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Hess矩阵的图像增强方法，涉及数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为：1)用多尺度分数阶Hess矩阵对输入图像进行处理，生成特征加权图像；2)抑制特征加权图像中强特征信息像素的特征值，得到背景加权图像；3)用背景加权图像的直方图和该直方图归一化后形成的累积分布函数得到最终映射函数；4)利用映射函数得到增强后的图像。本方法用matlab为平台进行验证，结合Hess矩阵的相关知识，完成了改善图像对比度达到增强目的，具有实际意义，并且取得较好增强效果。
一种基于 hess 矩阵图像增强方法

[发明专利]一种基于区域扩增和位置信息交互的视频行人重识别方法-CN202310704051.1在审
发明人：唐贤伦;陆斌宇;邓武权;王乐君;钱小东;万辉;黄健;李伟生;徐梓辉;陈霸东 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于区域扩增和位置信息交互的视频行人重识别方法，属于图像检索方法。包括以下步骤：数据切片及预处理；然后使用通道注意模块进行通道权值重建；接着提取前帧的显著特征，进一步将后帧的关注区域从显著到全面进行过渡；然后利用位置信息交互(LII)模块促进位置信息跨所有帧交互，以实现帧之间的相互增强；最后根据模型设计损失函数并进行训练，值得注意的是，在测试阶段，去除LII模块以提升推理速度。本发明提出了轻量化的视频行人重识别模型，在多个公共基准上展现了强大的性能和泛化能力。
一种基于区域扩增位置信息交互视频行人识别方法

[发明专利]一种减小LDO输出电压过冲的电路和方法-CN202210316545.8有效
发明人： 李伟生;李红艳 -专利权人：拓尔微电子股份有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H02H9/04 文献下载
摘要：本申请提供一种减小LDO输出电压过冲的电路和方法，旨在解决传统的LDO存在的初始启动状态下，输出电压过冲且振荡的问题。包括：误差放大器，所述误差放大器的一端连接参考信号，一端连接反馈信号；LDO的功率管，所述功率管的输入与误差放大器的输出相连接；过冲抑制模块，连接在所述误差放大器的电源和输出之间；其中，所述过冲抑制模块的输入信号是所述参考信号。
一种减小 ldo 输出电压电路方法

[发明专利]预测方法、装置、终端及存储介质-CN202310709751.X在审
发明人：王诗佳;赵逸龙;肖强;彭正超;李伟生 -专利权人：杭州网易云音乐科技有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请公开了一种预测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：构建用户行为链路以及用户行为链路对应的目标级联型多任务模型；将预测样本数据输入目标级联型多任务模型，得到预测样本对应的点击率、转化率以及权重调节因子；基于点击率、转化率以及权重调节因子，得到用户行为链路的预估发生概率。本发明考虑到用户行为链路中的各个行为间的依赖关系和因果关系，构建了可体现用户行为链路中的各个行为间的依赖关系和因果关系目标级联型多任务模型，通过目标级联型多任务模型对用户行为链路的发生概率进行预估，提升了预测用户行为链路的发生概率。此外，目标级联型多任务模型可适用于多种全空间多任务的情况。
预测方法装置终端存储介质

[发明专利]一种胎儿心脏超声左心发育特征的识别方法及装置-CN202310544796.6在审
发明人： 李伟生;王钢 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种胎儿心脏超声左心发育特征的识别方法及装置，方法包括获取历史超声图像并进行人工标注，将历史图像划分为显著图像和非显著图像；构建深度神经网络，构建4D超声图像作为深度神经网络的输入，利用历史图像对深度神经网络进行训练，得到二分类深度神经网络模型，用于识别图像属于显著图像还是非显著图像；针对显著图像和非显著图像分别构建图像识别器，在图像检测器中通过弱监督定位获取图像的关注区域、通过图像检测获取多个检测框；将与关注区域最近的检测框作为该图像的左心发育特征位置；本发明可以实现低成本、快速、简单、准确的识别定位胎儿心脏超声指定的左心病灶区域。
一种胎儿心脏超声发育特征识别方法装置

[发明专利]一种基于双网络协同分割模型的图像语义分割方法-CN202310309481.3在审
发明人：舒禹程;兰尹;肖斌;李伟生 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于双网络协同分割模型的图像语义分割方法，包括：建立构建双网络协同分割模型，对于带标签数据采用全监督学习的方式进行模型的训练，对于无标签数据采跨网络相互学习的方法进行半监督学习进模型的训练，将待分割的图像输入训练好的双网络协同分割模型，得到分割结果；本发明基于标签空间和特征空间的相互互补学习，实现了对大量无标签数据的高效利用和开发，缓解了目前全监督深度学习模型训练需要高质量、高成本、极耗时的标签需求，在保证分割模型的性能时进一步让模型的训练成本大大降低，并能够部署于各种的智能系统，具有较高的实际应用价值。
一种基于网络协同分割模型图像语义方法

[发明专利]基于多分支渐进嵌入的人群计数方法-CN202211650391.2在审
发明人：周丽芳;饶松林;李伟生;杨颜琪;王婧琳 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于多分支渐进嵌入的人群计数方法，旨在从静止的图片中计算出图片中总人数，属于计算机视觉领域。其中，所述方法包括以下步骤：步骤1.为了消除背景噪声对模型性能的影响，我们使用背景过滤器将人群和背景区域分开，使模型更加专注于人群区域。步骤2.为了解决模型中尺度变化的问题，设计了串联多尺度模块提取从全局到局部的多尺度信息，并将不同尺度的层以渐进的方式嵌入到密度图中，使模型适应人头大小的变化。步骤3.使用多重监督的方式生成更精准的密度图和注意力图。弥补池化过程中的信息损失，促进反向传播，并提高模型对尺度变化的鲁棒性。步骤4.使用多尺度一致性结构损失减少像素独立性和加强全局和局部的一致性。
基于分支渐进嵌入人群计数方法

[发明专利]一种基于注意力机制的鲁棒心音分类方法-CN202310315775.7在审
发明人：舒禹程;石成旭;肖斌;李伟生 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明属于深度学习的心音分类领域，具体涉及一种基于注意力机制的鲁棒心音分类方法；包括通过窗函数分割心音数据得到若干等长的心音信号；对心音信号进行预处理，按比例将预处理结果划分为训练集和测试集；采用训练集训练心音分类模型，所述心音分类模型包括第一卷积层、多个stage模块和线性输出层；计算心音分类模型输出的损失值并反向传播训练模型，直至模型收敛；获取实时心音信号并预处理，将与处理后的实时心音信号输入训练好的心音分类模型得到预测分类结果；采用多数投票机制将预测分类结果转换为心音记录级诊断结果；本发明实现了心音信号的实时辅助诊断以及噪声的规避；提高了心音分类的灵敏度、特异性和平均准确度。
一种基于注意力机制心音分类方法

[发明专利]一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法-CN202211617845.6在审
发明人： 李伟生;黄麟 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能、深度学习和目标检测领域，具体涉及一种基于自适应多级融合特征池的目标检测方法；该方法包括基于现有YOLOv5网络构建改进YOLOv5网络，改进YOLOv5网络包括骨干网络、颈部网络和头部网络；颈部网络中加入了多级融合特征池、批次通道均值结构和均值压缩扩展结构；获取图像数据集训练改进YOLOv5网络，采用损失函数进行迭代训练，调整网络参数；将训练好的改进YOLOv5网络用于目标检测，得到目标检测结果；本发明解决了特征通道数过少、区分不同通道的重要性的问题；减少了计算量。
一种基于自适应多级融合特征目标检测方法

[发明专利]一种基于局部-全局信息协作的大脑医学图像配准方法及系统-CN202310321851.5在审
发明人：舒禹程;袁鸣棋;肖斌;李伟生 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于局部‑全局信息协作的大脑医学图像配准方法及系统；该方法包括：获取用于训练的大脑医学图像并对其进行预处理，得到移动图像和固定图像；在通道维度拼接移动图像和固定图像，得到拼接图像；将拼接图像输入到全局自注意力关系网络中进行处理，得到第一形变场；将拼接图像输入到局部结构特征网络中进行处理，得到第二形变场；将第一形变场和第二形变场逐像素按位相加，得到最终形变场；根据最终形变场采用空间变换网络对移动图像进行翘曲，得到翘曲图像；本发明提升了配准的精度和泛化能力；比起现有技术，具有更好图像配准的效果。
一种基于局部全局信息协作大脑医学图像方法系统

[发明专利]一种基于特征解耦的多模态脑肿瘤MRI分割方法-CN202310332485.3在审
发明人：舒禹程;程鑫磊;肖斌;李伟生 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征解耦的多模态脑肿瘤MRI分割方法，引入深监督机制对多模态脑肿瘤MRI图像的深层特征进行提取，同时采用注意力融合机制的网络提取区分性的特征，利用辅助枝干网络解耦特征并充分提取分割部位特征，同时构建动态特征库，引入无监督的聚类算法增强特征，提升模态数据不完整情况下的分割精度，拓展了网络模型在多模态数据中的适用性、泛化性，本发明能够自适应的处理脑肿瘤MRI不同模态的图像间对应关系，提升深度模型在模态数据不完整情况下的分割效果。
一种基于特征多模态脑肿瘤 mri 分割方法

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