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]一种基于深度核映射网络的非对齐时序多模态情感分析方法-CN202210246289.X在审
  • 李恒宇;薛晖 - 东南大学
  • 2022-03-14 - 2022-06-14 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于深度核映射网络的非对齐时序多模态情感分析的方法,包括如下步骤:1)利用深度核映射网络提取多模态数据的时序特征;2)利用DK‑Transformer模型进行多模态数据的细粒度语义对齐;3)利用双向门控循环单元融合多模态特征;4)将处理后的多模态特征输入情感分类器中,得到情感分类结果,深度核映射网络可以紧凑表示输入数据的动态特征和长程远距的时序关系,能够有效解决非对齐时序多模态情感分析问题中尚存的问题,提升了非对齐时序多模态情感分类的性能,可直接对新的多模态数据进行情感分类,有效地解决了这类问题中模态时序特征缺失、模型计算复杂的问题,提高了非对齐时序多模态情感分析的性能。
  • 一种基于深度映射网络对齐时序多模态情感分析方法
  • [发明专利]一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法-CN202210085490.4在审
  • 赵逸飞;詹永照 - 江苏大学
  • 2022-01-25 - 2022-05-20 - G06V40/20
  • 本发明提供了一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法,通过分阶段的注意力机制更精确地实现视频片段的时序对齐,使位于不同阶段的多注意力模块能够集中注意到视频不同阶段的特定特征,避免了视频阶段级别的时序错配,克服现有单一注意力模块时序对齐的范围过于宽泛的问题,保证了对齐后的视频片段对间具有阶段时序先于偏序关系,从而更合理、准确地获取利用视频中动作的时序信息;通过剔除相似度过低的视频片段特征对,以降低非动作片段的干扰,学习更有效的动作时序片段特征,从而提高了少样本动作识别的准确率。
  • 一种分阶段注意时序对齐样本动作识别方法
  • [发明专利]一种面向时序知识图谱的无监督实体对齐方法及装置-CN202211461066.1有效
  • 陈璐;王嘉琪;高云君 - 浙江大学
  • 2022-11-17 - 2023-04-11 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种面向时序知识图谱的无监督实体对齐方法及装置,该方法包括:获取两个时序知识图谱,每个时序知识图谱包括若干含有时间信息的四元组;根据每个时序知识图谱中的实体和对应的时间信息,通过图卷积式前向传递的方式,构建两个时间特征矩阵,采用双向策略生成两个实体对齐矩阵,并以匹配的方式无监督地获得预对齐的伪标签;以时序知识图谱的四元组为训练数据集、以预对齐的伪标签未训练数据标签,对利用时间信息扩展后的图神经网络模型进行训练,得到关系特征矩阵;采用加权方式融合关系特征矩阵和两个时间特征矩阵,得到两个时序知识图谱之间的距离,并通过最小化距离,得到对应的实体对齐矩阵,从而得到实体对齐结果。
  • 一种面向时序知识图谱监督实体对齐方法装置
  • [发明专利]一种音频信号时序对齐方法和装置-CN202011447392.8有效
  • 邹李兵;张一凡;王学强;张富强 - 歌尔股份有限公司
  • 2020-12-09 - 2022-07-12 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种音频信号时序对齐方法和装置。其中方法包括:为待对齐音频信号和模板音频信号分别生成频域图像;将频域图像分别输入到时序偏移量预测模型的双生神经网络中,得到双生神经网络输出的两个频域特征;将两个频域特征进行融合,得到融合特征;将融合特征输入到时序偏移量预测模型的预测网络中,得到预测网络输出的时序偏移量;根据时序偏移量对待对齐音频信号进行时序对齐处理。该技术方案利用深度神经网络从待对齐音频信号和模板音频信号的频域图像中进行特征提取,相较于传统的人工特征方法,鲁棒性更好,特别是在多噪声环境下,深度神经网络提取的特征更具有本质性,稳定性更好;端到端的时序偏移量预测模型精度更高
  • 一种音频信号时序对齐方法装置
  • [发明专利]用于在反向时间对齐时使用的技术-CN201780064834.0有效
  • A·萨迪克;T·余 - 高通股份有限公司
  • 2017-09-19 - 2021-07-27 - H04W56/00
  • 本公开内容描述了用于在无线网络中提供反向时间对齐时使用的方法、装置和计算机可读介质。例如,方法可以包括获得来自服务节点的第一时序值以及来自UE的一个或多个非服务节点中的各节点的第二时序值,计算在第一时序值与一个或多个第二时序值中的各时序值之间的时序差,以及向服务节点报告一个或多个时序差此外,本公开内容描述了用于通过以下方式在联合多点(CoMP)传输网络中提供时间对齐时使用的方法、装置和计算机可读介质:从多个用户设备(UE)获得CoMP传输网络时序信息,以及存储针对多个UE中用于与第一节点进行通信的各UE的时序信息。
  • 用于反向时间对齐使用技术
  • [发明专利]多无线电共存-CN201280037574.5无效
  • B·C·巴尼斯特;J·王;J·B·林斯基 - 高通股份有限公司
  • 2012-06-21 - 2014-04-16 - H04B7/26
  • 在具有多个无线接入技术(RAT)的无线通信设备中,可以将用于一个RAT的帧时序与另一RAT的帧时序对齐,以便减少不同的RAT在时间上相互重叠的通信帧的数量。该对齐减少了由于干扰而进行的消除而受制的通信帧的数量。对齐可以减少一个RAT中与另一RAT的多个接收帧重叠的发送帧的数量。对齐可以减少一个RAT中与另一RAT的多个发送帧重叠的接收帧的数量。
  • 无线电共存
  • [发明专利]多模态语音端点检测方法及装置、车载终端、存储介质-CN202110633054.1在审
  • 管岱 - 斑马网络技术有限公司
  • 2021-06-07 - 2021-08-13 - G06K9/00
  • 本发明提供一种多模态语音端点检测方法及装置、终端设备、存储介质,该方法包括:获取同一时间段内的视频流及语音信息;基于所述语音信息提取音频特征;基于所述视频流,进行唇动检测,提取视觉特征;将所述语音特征与所述视觉特征进行时序对齐;对时序对齐后的所述音频特征与所述视觉特征进行融合处理,得到语音端点检测结果。该方法利用获取的视觉特征与语音特征进行时序对齐,再将对齐后的音频特征与视觉特征进行融合处理,得到语音端点检测的结果,该方法实现在车载噪音场景下用户与车机对话的精准断句,减少音频误召回引起的全双工自然对话体验差的情况出现
  • 多模态语音端点检测方法装置车载终端存储介质

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