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[发明专利]一种服装长度可控的虚拟试衣图生成方法-CN202310177297.8在审
发明人：姚金良;郑豪男;黄孝喜;杨冰;王荣波;谌志群 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种服装长度可控的虚拟试衣图生成方法，涉及虚拟试衣技术领域。本发明方法主要包括：输入预处理阶段需要的图片，经过预处理去除服装信息、计算服装长度控制向量得到服装未知的人物表示和服装长度控制向量；输入语义预测阶段需要的图片，经过试穿语义分割图生成器生成待调整的试穿语义分割图；输入语义补偿阶段需要的图片，经过基于真值的补偿网络对待调整的试穿语义分割图进行修剪补偿，得到试穿语义分割图；输入服装变形阶段需要的图片，经过服装对齐生成器预测服装形变图；输入试穿图生成阶段需要的图片，经过试穿生成器生成试衣图像。本发明方法提出了新的服装未知的人物表示和服装长度控制向量，实现了服装长度可控的虚拟试穿。
一种服装长度可控虚拟试衣生成方法

[发明专利]一种基于DyConvGRU和Unet的预测细化结构的雷达回波外推方法-CN202310177279.X在审
发明人：姚金良;许非凡;黄孝喜;杨冰;王荣波;谌志群 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DyConvGRU和Unet的预测细化结构的雷达回波外推方法，属于短临气象预测领域。该方法依次包括以下步骤：S1：对雷达灰度图像进行预处理，划分训练样本集和测试样本集；S2：构建DyConvGRU和判别器网络，将步骤S1得到的训练样本输入到构建的模型并训练，得到收敛的DyConvGRU和判别器网络；S3：将步骤S1得到的训练样本输入到步骤S2获得的收敛的模型，得到预测结果O；S4：构建Unet和判别器网络，将步骤S3中的输出O输入到构建的模型中并训练，得到收敛的Unet模型和判别器网络；S5：将S1中的测试样本依次输入到步骤S2和步骤S3中收敛的DyConvGRU和Unet模型，得到雷达回波外推图像。本发明能够对雷达外推图像进行有效的预测，为短临气象预报提供有效的技术支持。
一种基于 dyconvgru unet 预测细化结构雷达回波方法

[发明专利]基于LIP-TCN-LSTM的城市积涝水位短期预测方法及系统-CN202211200467.1在审
发明人：姚金良;蔡志鹏;许非凡;黄孝喜;杨冰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LIP‑TCN‑LSTM的城市积涝水位短期预测方法及系统。本发明方法主要包含三个部分：积涝数据的获取与预处理，TCN‑LSTM神经网络模型的构建与训练，以及实时预测。基于MAE，RMSE和R2三个评价指标和两个数据集，将本发明TCN‑LSTM模型与其他七种模型(TCN、LSTM、GRU CNN、BP、CNN+LSTM、RNN)进行横向对比，然后使用TCN‑LSTM进行预测和可视化分析，证明本发明所提的方法在不同评价指标下均有着很好的表现和较高的精确度。
基于 lip tcn lstm 城市水位短期预测方法系统

[发明专利]基于注意力融合局部超级特征和全局特征的图像检索方法-CN202210806327.2在审
发明人：姚金良;陈飞;黄孝喜;李永青 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于注意力融合局部超级特征和全局特征的图像检索方法。该方法主要包含融合特征训练和实时图像检索这两个部分。其中融合特征训练包含两个阶段：局部超级特征的提取，局部超级特征和全局特征的融合。局部超级特征的提取是通过迭代注意力模型提取出有用的局部特征，通过正样本对特征匹配训练，找出最有用的局部超级特征；局部超级特征和全局特征的融合是将找出的局部超级特征与全局特征的信息进行正交融合，得到一个单一多维的特征向量用于检索。本发明方法可以精确提取出图像的有用特征，同时特征数据量小，信息高度集中，检索速度更快，存储空间要求更低，进而能更好的用于图像检索任务。
基于注意力融合局部超级特征全局图像检索方法

[发明专利]一种生涯规划知识图谱构建及查询方法和系统-CN202011299588.7有效
发明人：谌志群;司博宇;王荣波;黄孝喜 -专利权人：杭州电子科技大学;绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种生涯规划知识图谱的构建及查询方法和系统。该方法包括：从招聘网站中获取招聘信息，收集本科以及专科的专业分类以及名称，收集网络资料中职业对应专业的相关资料，以及收集各高校毕业生的就业去向；将获得的数据进行去噪、分类以及存储等操作；知识图谱构建模块，通过命名实体识别等操作进行生涯规划知识图谱的构建；将用户在终端选择的职业或筛选条件利用生涯规划知识图谱将结果展示出来。本发明利用生涯规划知识图谱分析得到职业与相关专业的对应关系，为用户选择专业提供了参考，为用户提供了便捷。使用了相关的自然语言处理技术，提高了数据获取及数据预处理的效率；从招聘网站获取相应的数据，保证了数据的实时性以及可靠性。
一种生涯规划知识图谱构建查询方法系统

[发明专利]基于孪生神经网络的中文医疗文本信息匹配方法及系统-CN202111222502.5在审
发明人： 黄孝喜;童伟;王荣波;谌志群;姚金良 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孪生神经网络的中文医疗文本信息匹配方法及系统。本发明采用双向长短期记忆网络构建用于实现医疗中文文本信息匹配的孪生神经网络，使得它能够同时捕获长距离和短距离的依赖，从而将问句对中的两个句子的表达输出为句向量并计算相似度得分，通过得到相似度得分即可实现问句对的匹配判断。这种多语义文档表达的深度学习模型不仅考虑了最终表达向量的相似程度，而且多粒度的匹配可以有效的解决传统的的单语义文档表达的深度学习模型在压缩整个句子中产生的信息损失，提升了匹配效果。
基于孪生神经网络中文医疗文本信息匹配方法系统

[发明专利]一种基于语义匹配和密度聚类的中文隐喻释义方法-CN202111223636.9在审
发明人： 黄孝喜;郭樊容;王荣波;谌志群;姚金良 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义匹配和密度聚类的中文隐喻释义方法，包括步骤：对于一个隐喻句，我们首先确定源域和目标域；针对目标域和源域构建候选词集合；将候选词集合中的候选词、目标域和源域获取词向量表示，然后分别计算候选词与目标域与源域的语义相似度，并分别计算候选词与目标域和源域互信息，再统计候选词在已有语料库中出现的频率；最后利用候选词的语义相似度、互信息和频率信息获取最终匹配得分，采用DBSCAN聚类方法对候选词进行聚类，并按最终匹配得分进行排序，得到最佳释义词列表。本发明解决了目前专门的中文隐喻释义的数据比较匮乏的问题，能够利用无监督学习方法对中文文本中出现的隐喻进行合理的解释。
一种基于语义匹配密度中文隐喻释义方法

[发明专利]基于预训练模型变种的新闻文本分类方法及系统-CN202111222503.X在审
发明人： 黄孝喜;童伟;王荣波;谌志群;姚金良 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型变种的新闻文本分类方法及系统，属于文本分类领域。本发明采用BERT和RNN复合模型对数据集中的特征进行有效提取，对于已经经过预训练的BERT模型，其广泛适用于下游任务的各个集合，不需要利用重复数据进行训练，同时基于self‑attention机制可以有效的可以不仅可以得到源端与目标端词与词之间的依赖关系，同时还可以有效获取源端或目标端自身词与词之间的依赖关系。在此基础上，引入了RNN模型，用于捕捉长距离文本依赖上信息丢失的问题，对结果进行特征融合，在新闻文本分类上取得了较为理想的效果。
基于训练模型变种新闻文本分类方法系统

[发明专利]基于政府工作报告的中文隐喻信息知识库构建方法、装置-CN202011501395.5在审
发明人： 黄孝喜;郭樊容;谌志群;王荣波 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于政府工作报告的中文隐喻信息知识库构建方法，属于自然语言处理技术领域。本发明能够提高利用深度学习模型进行中文隐喻识别分类，其能够提取对应人工标签下每个训练文本中话语的隐喻特征，并对多个隐喻特征进行拼接，将拼接后的隐喻特征输入到分类器中，得到词表中的词语是否属于隐喻的分类结果。同时本发明能根据识别结果进行词性分类，并按照分类结果分别确定其源域和目标域，形成隐喻知识文本，从而实现中文隐喻知识库的自动构建。本发明针对政府工作报告的隐喻特点，通过预先对文本数据进行合并和人工标签分类，能够大大降低模型噪声，提高政府工作报告中中文隐喻识别准确度以及识别效率。
基于政府工作报告中文隐喻信息知识库构建方法装置

[发明专利]中文字符和拼音相结合的词向量表示方法、装置、介质-CN202011356716.7在审
发明人：姚金良;胡创;王荣波;谌志群;黄孝喜 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种中文字符和拼音相结合的词向量表示方法、装置、介质。该方法包括步骤：S11：将待转换为词向量表示的中文文本中每个中文字符转化为拼音；S12：针对中文文本中每个中文字符，利用预训练的中文字符词嵌入模型，得到中文字符的词向量表示；S13：针对中文文本中每个中文字符的拼音，利用预训练的拼词嵌入模型，得到拼音的词向量表示；S14：针对中文文本中每个中文字符，融合两种词向量表示得到字符融合表示向量。本发明通过中文字符和拼音相合的方法，在可区分同音字的基础上，建立了同音字之间的关系信息，从而能够很好地处理同音字噪声。本发明可以用于但不限于不良信息的过滤。
中文字符拼音相结合向量表示方法装置介质

[发明专利]一种便携式外语教学用词义对照装置-CN202011378820.6在审
发明人： 黄孝喜;王荣波;谌志群 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本发明涉及教学辅助附属装置的技术领域，特别是涉及一种便携式外语教学用词义对照装置；方便进行移动和携带，给使用者带来便利，实用性较高；并且，工作模式较为多样，教学辅助效果较强，从而提高其使用可靠性；包括板体、框架、多组磁力扣和磁力板；板体包括第一板体和第二板体，框架包括第一框架和第二框架，第一框架和第二框架上分别设置有两组固定孔，还包括连接架、固定架、螺纹杆、螺纹管、主动链轮、被动链轮、链条、伺服电机和提手，连接架的左侧壁上设置有收缩槽，固定架上设置有卡槽，链条套设在主动链轮和被动链轮上；还包括安装架、音频播放器和读卡器，安装架安装在连接槽内，安装架内设置有工作腔，读卡器与音频播放器电连接。
一种便携式外语教学用词对照装置

[发明专利]基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法-CN202011356702.5在审
发明人：姚金良;陈飞;王荣波;谌志群;黄孝喜 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法，属于计算机应用技术领域。本发明是针对现有检测计算机是否运行游戏的方法缺乏灵活性以及准确率较低的现状，提供了一种通过键盘和鼠标行为来进行判断的方法。本发明方法主要包含三个部分：(1)击键数据的特征提取；(2)BP神经网络模型的构建与训练；(3)实时监测。击键数据的特征提取为BP神经网络模型的训练和实时监测提供数据。本方法可以很好的发现游戏操作的共性特征，具有很好的泛化能力和鲁棒性，在对游戏识别上有极高的准确率，减少了以往方法对于计算机资源的开销以及省去了维护游戏黑名单的成本。同时误检率低，整体表现优异。
基于键盘鼠标操作计算机是否运行游戏监测方法

[发明专利]一种融合多种测评结果构建用户画像的方法、装置、介质-CN202011382050.2在审
发明人：王荣波;谢一敏;谌志群;黄孝喜 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多种测评结果构建用户画像的方法、装置、介质，具体涉及计算机信息处理领域，可解决测评结果无法用于后续计算机处理问题。该方法包括制定目标用户画像标签体系，整合测评数据，计算输入数据占比，计算测评—标签相关度，生成用户画像。依据测评原理，及所构建的用户画像可用于用户推荐专业职业的应用场景，设计生成用户画像标签体系。本发明从测评结果中获取出代表用户特征的关键信息，弥补了传统人工判断的主观性和效率低、成本高的缺陷，并且能精准有效的获取用户画像。
一种融合多种测评结果构建用户画像方法装置介质

[发明专利]基于多源卷积神经网络的雷雨大风等级预测分类方法-CN201910439037.7有效
发明人：姚金良;姜艳萍;钱峥;王荣波;谌志群;黄孝喜 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源卷积神经网络的雷雨大风等级预测分类方法。该方法采用多源卷积神经网络模型对多普勒气象雷获得的多种数据图像进行特征提取，能够融合更多的气象数据信息，提高了对差异性特征的提取；同时方法结合了支持向量机中的分类方法，在中小样本的气象数据训练集上获得的模型有很好的雷雨大风等级预测分类效果。
基于卷积神经网络雷雨大风等级预测分类方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的车牌校准识别方法、系统及电子设备-CN201910882245.4在审
发明人：王荣波;谌志群;黄孝喜;姚金良;潘宇豪;苏传东 -专利权人：绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的车牌校准识别方法、系统及电子设备，包括获取车辆轮廓信息；获取某个车辆的多帧图像，对多帧图像的车牌号进行识别；将相邻帧的车牌号识别结果进行比对，得到车牌一致性结果；对一致性结果进行检验，确定某个车辆的车牌信息。遇到车辆很快的情况，能够对图像进行清晰化选取，从而得到最优的图像来识别出正确的车牌号，另外，如果连续图像当中的车牌被识别出不同的结果，结合卷积神经网络对车辆的轮廓信息进行联网查询，可以有效避免车牌识别出错。
车牌卷积神经网络一致性结果多帧图像图像车牌号识别车辆轮廓车牌识别车牌信息电子设备连续图像轮廓信息相邻帧校准比对出错查询联网清晰检验

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