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- [发明专利]一种针对直播营销商品质量感知分析的网购助手构建方法-CN202310638956.3在审
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徐新胜;吴松泽;陈昕航;王修晖;王乐;董艳;陆品;黄时炜
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中国计量大学
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2023-05-31
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2023-09-05
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G06Q30/0601
- 本发明专利提出了一种针对直播营销商品质量感知分析的网购助手构建方法,旨在帮助用户深入了解直播营销商品的质量、评论真实性、商家信誉等信息,从而做出合理的购物决策。该方法首先综合多维度数据(包括商品评论信息、店铺信息和直播间信息),并采用BERT模型与图神经网络(GNN)相结合的方式提取关键质量特征,进而训练一个多任务学习(Multi‑taskLearning)模型,以评估商品质量、识别虚假评论等任务。接下来,将训练好的多任务学习模型与现有的自然语言模型进行集成。设计贪婪解码方法,基于预训练模型针对特定任务(如商品质量评价、虚假评论识别等)进行任务适应性调整,使生成模型能够理解和处理商品、店铺和直播间信息。最后,将集成后的模型部署到直播营销网购平台上的智能助手中,实现有关商品质量分析结果的自然语言呈现及与用户的交互功能。该网购助手能够为用户提供更丰富、更直观的商品质量信息,提升用户购物体验,降低购买风险,提高消费者的满意度。
- 一种针对直播营销商品质量感知分析助手构建方法
- [发明专利]一种基于孪生网络的商标侵权行为识别方法-CN202211319002.8在审
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刘琳琦;王修晖;彭飞荣;马祥;王乐
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中国计量大学
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2022-10-26
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2023-01-13
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G06F16/532
- 本发明提供一种基于孪生网络的商标侵权行为识别方法,其包括如下步骤:首先通过训练样本中相同商标和不同商标中正负样本的提取商标图片的特征,将两个网络中提取到的特征进行距离的运算,属于同一个商标的特征距离更近,不同商标图像的特征距离更远,在此基础上进行损失的运算,得到商标相似度对比的模型。再利用训练好的模型将待识别商标与标准商标库的商标进行相似度对比,判定相似度在某范围内的商标为疑似侵权商标。本发明提供的商标侵权行为识别方法基于孪生网络分别对特征进行提取,并利用改进的深层卷积神经网络作为主干,以及对比损失对模型进行训练,最终对待识别的图片进行相似度判断,能够充分利用商标图像中的特征信息对侵权商标的局部特征进行比对识别,从而提高对疑似侵权商标判定的正确率,减轻商标执法人员从众多商标人工判断是否侵权的困难。
- 一种基于孪生网络商标侵权行为识别方法
- [发明专利]基于改进的YOLOv5车载热图像检测-CN202211272888.5在审
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张莉莉;王修晖;王亚茹;李学盛;贾波;包其富
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中国计量大学
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2022-10-18
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2022-12-30
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G06V20/58
- 本发明提供一种基于改进的YOLOv5车载热图像检测方法,其包括如下步骤:首先本文使用2018年传感器系统开发商FLIR公司发布的自动驾驶开源红外热成像数据集,对数据集中的行人(People)、自行车(Bicycle)、汽车(Cars)3类目标进行检测,训练集8862张,验证集1366张;其次采用基于YOLOv5的深度学习的方法,针对红外图像分辨率低、目标小且细节模糊的问题,提出全新的融入自适应空间特征融合(ASFF)的Neck部分和一种融合卷积注意力模块(ConvolutionalBlockAttentionModule,CBAM)的CBSM模块;接着使用EIOU损失函数替换原有的CIOU损失函数,加速收敛提高回归精度,优化边界框回归任务中的样本不平衡问题,得到一个改进的YOLOv5网络模型。本发明能够有效地满足体积小和轻量化的需求,适合部署到车载嵌入式系统中,具有广阔的应用前景。
- 基于改进yolov5车载图像检测
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