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]一种基于标注可靠性的众包数据真值推断方法-CN202310665167.9在审
  • 陈恩红;曹智;黄振亚;刘淇;黄野;沈双宏 - 中国科学技术大学
  • 2023-06-05 - 2023-10-20 - G06V10/774
  • 本发明涉及机器学习领域,具体涉及一种基于标注可靠性的众包数据真值推断方法。该方法构建众包数据真值判断模型对众包数据的真值进行判断,众包数据真值判断模型的构建基于现有端到端真值推断范式,采用分类器训练和混淆矩阵建模标注者的模式,使用的标注做了软标签处理,通过建模标注者能力和从任务特征提取难度,利用神经网络进行认知诊断流程,获得标注者对任务的标注可靠性,再利用标注可靠性构建软标签用于训练。本发明采用基于标注可靠性的真值推断方法(CrowdAR)来对建模标注者的混淆矩阵,同时建模不同标注者的标注可靠性,进而提高众包数据真值推断的准确性,同时进一步提高真值推断结果的可靠性。
  • 一种基于标注可靠性数据真值推断方法
  • [发明专利]开放词表场景图生成方法、系统、设备及存储介质-CN202310801730.0有效
  • 徐童;陈恩红;冯长凯;吴世伟;许德容 - 中国科学技术大学
  • 2023-07-03 - 2023-10-20 - G06V30/18
  • 本发明公开了一种开放词表场景图生成方法、系统、设备及存储介质,它们是一一对应的方案,方案中:利用视觉特征抽取的方法抽取输入图像的表征,再作用于实体查询和关系查询,以生成包含有不同区域上下文信息的实体与关系视觉特征;基于单一提示以及基于自适应层级提示生成实体与关系文本表征;基于实体与关系视觉特征、实体与关系文本表征生成开放词表场景图。上述方案利用视觉表征和文本表征对齐的方式进行实体识别和关系识别,同时充分利用了图像所蕴含的丰富上下文信息识别长距离实体的关系,并利用关系类别的层级结构使易混淆的类别更容易被视觉表征区分,因此在开放词表场景图生成的精度上取得了不错的效果。
  • 开放词表场景生成方法系统设备存储介质
  • [发明专利]公式识别模型的训练方法及装置-CN202310681236.5在审
  • 刘淇;陈恩红;杨哲;张凯;童世炜 - 中国科学技术大学
  • 2023-06-08 - 2023-09-15 - G06V30/19
  • 本申请公开了一种公式识别模型的训练方法及装置,获取多个训练实例;筛选图像尺寸处于预设范围内的训练实例,填充图像的图像尺寸得到图像尺寸一致的训练实例;将该训练实例划分到同一簇中得到一个或多个簇;划分多个簇得到每组包含相同个数的训练实例的多组批量数据;将最长公式长度一致的批量数据添加至同一集合中得到一个或多个集合;基于训练实例确定极大似然损失函数;根据极大似然损失函数确定最大间隔损失函数;极大似然损失函数收敛和最大间隔损失函数收敛后,公式识别模型训练成功。在极大似然损失函数收敛后该模型具有识别能力,通过最大间隔损失函数调整该模型,使得该模型在识别精准的同时所识别的公式符合语法规则。
  • 公式识别模型训练方法装置
  • [发明专利]一种题目生成方法及相关设备-CN202310769898.8在审
  • 黄振亚;刘淇;覃龙虎;刘嘉聿;张凯;陈恩红 - 中国科学技术大学
  • 2023-06-26 - 2023-09-12 - G06F40/126
  • 本申请公开了一种题目生成方法及相关设备,通过获取目标生成题目公式约束和主题约束的题目生成约束,对题目生成约束进行编码处理,得到用于表示公式信息和主题信息的约束编码。然后通过预设双注意力解码机制,对所述约束编码进行解码处理,生成多个语句段,其中,每个语句段都含有表示公式信息和主题信息的标志符。最后根据预设动态计划处理机制,对多个语句段进行语句处理和逻辑整合,得到目标生成题目。通过上述方法,通过预设双注意力解码机制将公式信息和主题信息进行融合,并结合预设动态计划处理机制生成目标生成题目,实现了主题信息与公式信息的有效结合,在提高生成题目可解性的同时保证了题目的语义连贯性,提高了题目的生成质量。
  • 一种题目生成方法相关设备
  • [发明专利]各向异性加法量化方法-CN202210173004.4在审
  • 连德富;张锦;陈恩红 - 中国科学技术大学
  • 2022-02-24 - 2023-09-05 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种各向异性加法量化方法,该方法包括:步骤1、从数据集中随机选择MK个样本点作为码本的初始化;步骤2、利用码本为每个数据点进行编码;各个码本中随机选择码字作为编码的初始化,而后编码逐个更新,重复三轮;在更新第k个码本的编码时,固定住其他空间的选好的码字,通过详尽检查该码本中的所有码字,选择使目标损失达到最小的码字;步骤3、基于步骤2中得到的编码,通过交替更新M个码本中的每个码字来优化损失函数,总共MK个码字,按列拼接成一个码本矩阵C∈RD×MK;步骤4、重复步骤2和步骤3直到最大迭代轮数或者收敛。该方法利用各向异性损失结合加法量化来得到更好的量化效果,大大提升了最大内积搜索的准确性。
  • 各向异性加法量化方法

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