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[发明专利]一种数据质量检测的抽样方法、系统及存储介质-CN202010197296.6有效
发明人：赵淦森;赵淑娴;列海权;徐岗;纪求华;陈冰川;庄序填;蔡斯凯;林成创;邓水凤 -专利权人：广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据质量检测的抽样方法。该方法包括以下步骤：获取原始数据并生成资源数据集；获取抽样配置信息，根据所述抽样配置信息设置样本容量和循环次数上限；根据所述样本容量和循环次数上限从所述资源数据集中抽取数据；将抽取的数据汇总形成样本集；所述抽样配置信息包括抽样密度、样本容量最大值和时间范围。本技术方案在获取原始数据并集成资源数据集，再通过抽样密度、样本容量上限、时间范围等多种维度的配置信息确定样本容量和循环次数上限，通过灵活地调整配置信息满足随机或全采样不同密度的抽样需求，对应地完成抽样并得到样本集，降低了对计算资源的调度和占用，可广泛应用于数据处理领域。
一种数据质量检测抽样方法系统存储介质

[发明专利]影像标注方法、装置、终端设备以及存储介质-CN202310029828.9有效
发明人：赵淦森;林成创;吴晓源;蔡斯凯;徐文枫;莫泽枫;刘添翼;李茂源;王友群;林子明;老晋平;周俊杰 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本申请提供一种影像标注方法、装置、终端设备以及存储介质，通过对经过特定处理后的影像数字文件进行打印处理，得到影像纸质文件，能够利用数码笔对影像纸质文件中的影像进行标注处理，进而提高对影像进行标注的效率，而且使得所描绘出的影像内容的轮廓线条更加流畅和自然，进而提高影像的标注质量；再通过响应于数码笔对影像纸质文件中的影像进行标注处理，获取数码笔的运动轨迹信息，以及与影像纸质文件对应的序列标识和资源标识，能够根据序列标识、资源标识和运动轨迹信息，在终端设备上映射出数码笔在影像纸质文件中对影像进行标注处理而得到的标注结果。因此，本申请实施例能够提高对影像标注的效率，以及影像的标注质量。
影像标注方法装置终端设备以及存储介质

[实用新型]一种可移动式应急交通指挥装置-CN202222905293.0有效
发明人： 林成创;曾桓涛;张华荣;檀童和 -专利权人：广东省电信规划设计院有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G08G1/0955 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可移动式应急交通指挥装置，包括装置主体，装置主体设有供电装置、图像采集装置、倒计时器和信号灯，装置主体还设有边缘计算控制模块，边缘计算控制模块与供电装置、图像采集装置、倒计时器和信号灯均电连接。该应急交通指挥装置能够智能化调控信号灯的时间，从而提高交通通行效率。
一种移动式应急交通指挥装置

[发明专利]染色体簇与染色体实例的识别方法、系统和存储介质-CN202011350991.8有效
发明人： 林成创;赵淦森;吴清蓝;李壮伟;黄润桦;彭璟;樊小毛;唐华;张奇之;杨晋吉;罗浩宇;李双印;陈少洁;易序晟 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种染色体簇与染色体实例的识别方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：获取第一染色体图像，所述第一染色体图像为待识别染色体图像；采用预先训练的分类模型确定第一染色体图像的类型；其中，分类模型的训练步骤包括：获取第二染色体图像；提取第二染色体图像的若干个几何形态特征；通过第二染色体图像的若干个几何形态特征对分类模型进行训练，得到模型权重。本发明通过提取到第二染色体图像的若干个几何形态特征对分类模型进行训练，得到模型权重，然后在通过预先训练好的分类模型确定待识别染色体图像的类型，从而减少工作人员的工作量，提高染色体簇与染色体实例的识别结果的准确性。本发明可应用于染色体处理技术领域。
染色体实例识别方法系统存储介质

[发明专利]语义实体关系抽取方法、装置及电子设备-CN201810633241.8有效
发明人：赵淦森;梁昕;列海权;徐岗;赵淑娴;纪求华;林成创;李胜龙;唐境灿;蔡斯凯;李振宇;黄伟雄;曲成 -专利权人：广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种语义实体关系抽取方法、装置及电子设备，该方法涉及人工智能与自然语言处理的信息抽取技术领域，该方法包括：识别出输入文本的每个词节点；构建每个词节点的依存特征；当有两个以上词节点为并列关系时，通过递归调用预存的语义规则，抽取出候选节点的关系三元组；其中，预存的语义规则包括前修饰结构规则和动词相关规则。与现有技术相比，本发明利用递归方法，避免了因规则复杂、定义不全而发生抽取遗漏的情况，能够提高实体关系抽取的准确率。
语义实体关系抽取方法装置电子设备

[发明专利]基于图像増广的模型训练方法、系统和存储介质-CN202011345783.9有效
发明人： 林成创;赵淦森;李壮伟;黄润桦;彭璟;吴清蓝;张奇之;杨晋吉;罗浩宇;李双印;樊小毛;唐华 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像増广的模型训练方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：采用预先获取的第一训练数据对第一模型进行第一训练，得到第二模型；采用预设的若干种图像増广方式对第一训练数据进行图像増广，得到第二训练数据；采用第二模型对第二训练数据进行预测；根据预测结果从若干种图像増广方式中确定目标増广方式；将通过目标増广方式对第一训练数据进行图像増广后的数据和第一训练数据作为第三训练数据；通过第三训练数据对第一模型进行第二训练，得到目标模型。本发明能有效提高图像増广后的图像数据对模型的训练效果。本发明可广泛应用于模型训练技术领域。
基于图像模型训练方法系统存储介质

[发明专利]基于GAN的染色体结构异常检测方法、系统及存储介质-CN201911187808.4有效
发明人：赵淦森;王天星;尹爱华;郭莉;陈汉彪;林成创;丁笔超;李壮伟;李双印 -专利权人：华南师范大学;广东省妇幼保健院
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于GAN的染色体结构异常检测方法、系统及存储介质，方法包括：对染色体数据集进行清洗过滤，得到待训练数据集；对待训练数据集进行数据增强处理，得到海量待训练数据；根据待训练数据构建基于GAN的异常检测模型；对异常检测模型进行优化；根据优化后的异常检测模型，预测染色体检测结果。本发明构建了基于GAN的异常检测模型，只需要训练正常染色体以及学习正常染色体的特征信息，充分利用正常染色体与异常染色体特征信息的差异性来进行染色体结构异常检测；另外，本发明既能进行染色体分类，又能对染色体进行异常检测，实用性高，可广泛应用于机器学习技术领域。
基于 gan 染色体结构异常检测方法系统存储介质

[发明专利]心理特质相近人员的查找方法、系统、装置和存储介质-CN202210584383.6有效
发明人：莫雷;王瑞明;赵淦森;范方;张小远;郑希付;吴俊;周雅;杨雪玲;攸佳宁;罗品超;王锡亮;林成创 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种心理特质相近人员的查找方法、系统、装置和存储介质，可应用于心理医学领域，本发明方法通过先对在库人员信息中属于相同心理特质的信息进行计算得到对应的均值和方差，根据均值和方差对心理特征进归一化处理，并根据归一化后的心理特质构建特质矩阵，接着根据计算得到的均值和方差对当前受试人员心理特征进行标准化，得到当前受试人员的标准心理特质，然后计算当前受试人员的标准心理特质与特质矩阵内每个在库人员标识对应心理特质的特质距离，再根据特质距离确定在库人员信息中与所述当前受试人员的心理特质相近的目标人员，从而有效提高心理特质相近人员查找结果的准确度。
心理特质相近人员查找方法系统装置存储介质

[发明专利]一种快递智能分拣方法、装置及计算机存储介质-CN202111338110.5在审
发明人： 林成创 -专利权人：广东省电信规划设计院有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种快递智能分拣方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：控制目标待分拣快递在传送器上进行传送，所述目标待分拣快递为需要分拣的任一快递；通过图像拍摄设备采集所述目标待分拣快递的目标图像，其中，所述目标待分拣快递贴有快递单的面朝向所述图像拍摄设备，所述目标图像包括所述目标待分拣快递的快递单图像；分析所述目标待分拣快递的所述目标图像，得到所述目标图像的分析结果；根据所述分析结果将所述目标待分拣快递分拣到对应的快递箱中。可见，本发明能够通过以上操作可对大量的快递进行自动分拣，省去人工分拣的操作，从而能够有效降低快递分拣的成本，同时可提高快递分拣的准确度。
一种快递智能分拣方法装置计算机存储介质

[发明专利]互联网数据采集方法、系统及计算机终端-CN201810547488.8有效
发明人：赵淦森;林成创;列海权;纪求华;王欣明;赵淑娴;李胜龙;金明宙;赵磊;刘秋敏;朱俊杰;颜志鸿 -专利权人：广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种互联网数据采集方法、系统及计算机终端。该方法包括：S1从所述待采集列表中获取待采集对象，根据预设规则构造该待采集对象的访问链接；S2根据所述访问链接获取所述待采集对象的网页内容，对所述网页内容进行解析以获取包含所述待采集对象的相关对象的有用信息，存储所述有用信息及将所述待采集对象加入已采集列表中；S3判断所述相关对象是否在待采集列表或已采集列表中，若均不存在，将所述相关对象加入到待采集列表中，重新执行步骤S1及后续步骤直至所述待采集列表内所有对象的有用信息采集完毕。本发明解决了如何通过一个访问链接发现新的价值链接的情况，实现互联网数据采集的自动化及全面化。
互联网数据采集方法系统计算机终端

[发明专利]用于预测臀位外倒转术疗效的控制方法、系统和存储介质-CN202110676525.7在审
发明人：李仲均;曾带娣;吴婉华;黄丽珊;黄素然;欧宜静;罗海波;黎笑容;温创宇;林成创 -专利权人：东莞市人民医院
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G16H70/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于预测臀位外倒转术疗效的控制方法、系统和存储介质，可应用于神经网络领域。本发明方法包括以下步骤：获取目标患者的多项第一体征信息，并对第一体征信息进行预处理，得到第二体征信息；根据第二体征信息，采用人工神经网络模型进行多个类型的外倒转术的成功率预测；将多个类型的外倒转术的成功率发送到显示装置。本发明通过先对获取的多项第一体征信息进行预处理后得到第二体征信息，接着根据第二体征信息，采用人工神经网络模型进行多个类型的外倒转术的成功率预测，得到多个类型的外倒转术的成功率，并将多个类型的外倒转术的成功率发送到显示装置，以使专业人员在缺乏临床经验时，也能快速的选择准确的治疗方案。
用于预测臀位外倒转疗效控制方法系统存储介质

[发明专利]一种适用于指导关联算法并行化的分析方法、系统及装置-CN201710899051.6有效
发明人：赵淦森;张海明;王欣明;庄序填;蔡斯凯;李振宇;李胜龙;林成创;唐华;庞雄文 -专利权人：华南师范大学;广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于指导关联算法并行化的分析方法、系统及装置，方法包括：根据预设的SDGOT模型优化原则，对关联算法进行并行化优化处理，得到并行计算模型；对优化后的并行计算模型进行并行计算，并进行并行化迭代优化，得到并行化算法模型；对并行化算法模型进行性能分析。本发明利用优化设计的SDGOT模型提供的时间成本函数对并行架构内部开销如数据加载、任务排队和数据通信开销进行形式化描述，弥补了以往分析并行算法时不能量化这几类开销的不足，解决了算法在并行计算过程中的并行架构内部开销的量化问题。本发明可广泛应用于并行分析技术中。
一种适用于指导关联算法并行分析方法系统装置

[发明专利]一种基于Spark的Eclat并行化方法、系统及装置-CN201710888436.2有效
发明人：赵淦森;张海明;王欣明;庄序填;李振宇;李胜龙;林成创;蔡斯凯;庞雄文;张奇支 -专利权人：华南师范大学;广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2017-09-27 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Spark的Eclat并行化方法、系统及装置，方法包括对事务数据库进行预处理，生成垂直事务数据库；将垂直事务数据库缓存至各个计算节点；对垂直事务数据库进行分发计算操作，得到多个频繁集；对多个频繁集进行合并操作，输出满足最小支持度的频繁集。系统包括获取模块、缓存模块、分发模块和合并模块。装置包括存储器和处理器。本发明通过将垂直数据库缓存至各个计算节点，提高了现有Eclat并行化方法的运行效率，且通过对垂直事务数据库进行分发计算操作，降低了网络开销。本发明可广泛应用于关联分析领域。
一种基于 spark eclat 并行方法系统装置

[发明专利]一种基于Spark的Apriori并行化方法、系统及装置-CN201710888089.3有效
发明人：赵淦森;张海明;王欣明;庄序填;林成创;蔡斯凯;李振宇;李胜龙;唐华;张奇支 -专利权人：华南师范大学;广东蔚海数问大数据科技有限公司
申请日： 2017-09-27 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Spark的Apriori并行化方法、系统及装置，方法包括获取事务数据库，根据事务数据库生成候选集和频繁集；将候选集和频繁集分发至集群进行合并操作以及可配置的剪枝操作；根据合并操作和剪枝操作的结果，生成满足最小支持度的频繁集。系统包括预获取模块、处理模块和生成模块。装置包括存储器和处理器。本发明通过将频繁集分发至集群进行合并操作提高了候选集的生成速度以及效率；同时，本发明通过采用可配置的剪枝操作，提高了频繁集的生成速度并降低了网络开销。本发明作为一种基于Spark的Apriori并行化方法、系统及装置，可广泛应用于数据挖掘领域。
一种基于 spark apriori 并行方法系统装置

[发明专利]染色体簇分割方法、系统和存储介质-CN202011345784.3在审
发明人：赵淦森;林成创;彭璟;吴清蓝;李壮伟;黄润桦;唐华;张奇之;杨晋吉;罗浩宇;李双印;樊小毛;易序晟;陈少洁 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/0014 文献下载
摘要：本发明公开了一种染色体簇分割方法、系统和存储介质，方法包括：获取第一染色体簇图像和与所述第一染色体簇图像对应的第一标注掩码；对第一染色体簇图像和第一标注掩码进行数量増广，得到増广后的若干张染色体簇图像以及与若干张染色体簇图像对应的标注掩码；将第一染色体簇图像、第一标注掩码、増广后的若干张染色体簇图像以及与若干张染色体簇图像对应的标注掩码作为第一训练集；通过预先获取的第二训练集和第一训练集依次对分割模型进行训练；获取第二染色体簇图像；通过训练后的分割模型对第二染色体簇图像进行分割，得到染色体簇分割结果。本发明无需标注大量的训练数据，即能有效提高分割效果。本发明可应用于染色体处理技术领域。
染色体分割方法系统存储介质

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