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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]支持高并发的大规模生成式语言模型快速推理方法及系统-CN202111594472.0在审
发明人：易泽轩;胡江礼;邓磊;李文龙;王进;王晖;曾炜 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持高并发的大规模生成式语言模型快速推理方法及系统，方法包括：获取第i步的前序文本的注意力中间值和第i步的预测文本，并保存第i步的前序文本的注意力中间值；获取第i步的预测文本对应的注意力中间值，根据第i步的预测文本对应的注意力中间值与第i步的前序文本对应的注意力中间值获取第i+1步的前序文本对应的注意力输出结果；根据第i+1步的前序文本对应的注意力输出结果生成第i+1步的预测文本。本发明能够加速大规模生成式语言模型的推理速度，缩短用户等待模型输出的时间。
支持并发大规模生成语言模型快速推理方法系统

[发明专利]用于说话时间估计的方法和设备-CN202011216205.5在审
发明人：李敏重 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：所述方法包括：使用基于注意力的序列到序列模型来确定多个注意力权重矩阵；从所述多个注意力权重矩阵选择注意力权重矩阵；和基于选择的注意力权重矩阵来估计与输出序列对应的说话时间。
用于说话时间估计方法设备

[发明专利]区域人口数量预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011541316.3在审
发明人：袁振杰;孙瑞鸿;郝瑞;李慧强;孙亚莲 -专利权人：北京软通智慧城市科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种区域人口数量预测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：根据目标区域和时间窗口确定对应的城市人口变化序列；在预先训练生成的区域人口注意力模型以所述城市人口变化序列为输入层确定区域人口注意力向量；基于预先训练的城市人口注意力模型处理所述区域人口注意力向量以获取城市人口注意力向量；在预先训练的人口数量预测模型根据所述城市人口注意力向量和所述目标区域的属性信息确定所述时间窗口对应的未来人口数量。通过循环神经网络模型准确获取城市人口注意力向量，提高人口分析的特征准确性，使得人口预测过程贴合实际生活，可提高人口预测的准确性。
区域人口数量预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多分支局部注意力网络的车辆分类方法-CN202110881344.8在审
发明人：周平;陈晨;闫如根;赵吉祥;胡昌隆;吕强;李涛 -专利权人：合肥市正茂科技有限公司
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多分支局部注意力网络的车辆分类方法，具体步骤包括获取待分类车辆图片并划分为训练集和测试集；将车辆图片的训练集输入构建多分支局部注意力网络的车辆分类模型进行训练，所述多分支局部注意力网络包括基于通道的卷积注意力模块，以及基于空间的局部注意力模块；根据训练好的车辆分类模型对车辆图片的测试集进行分类预测，得到分类结果。本发明在原始ResNet‑50模型中添加多分支局部注意力结构，该结构能够更准确地获取特征图中不同邻域的信息，增强了关键特征的表达性，从而提高了车辆分类准确率；同时我们的多分支注意力结构具有便携性，可以嵌入到其他网络模型中
一种基于分支局部注意力网络车辆分类方法

[发明专利]基于注意力原型网络的小样本金属损伤识别方法-CN202211071504.3在审
发明人：华佳东;张晗;林京;高飞 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G01N29/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力原型网络的小样本金属损伤识别方法，其包括以下步骤：S1：将电磁超声传感器置于金属铝板表面采集超声导波信号，形成超声导波小样本数据集；S2：构建基于注意力机制的原型网络模型，其中特征提取部分采用包含dropout层的通道注意力模块；对基于注意力机制的原型网络模型进行训练；S3：使用基于注意力机制的原型网络模型对金属铝板损伤的分类结果；S4：得到对应的准确率，确定基于注意力机制的原型网络模型可用。本发明采用基于注意力机制的原型网络，对超声导波信号中的微弱损伤特征实现高效提取，有效避免过拟合问题，并在小样本条件下实现金属结构损伤识别。
基于注意力原型网络样本金属损伤识别方法

[发明专利]基于注意力机制的图像处理方法、装置及设备-CN202210033755.6在审
发明人：胡事民;国孟昊;刘政宁 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力机制的图像处理方法、装置及设备，方法通过获取待处理图像数据；输入所述待处理图像数据至图像处理模型，得到图像处理结果，所述图像处理模型是通过对注意力网络进行训练得到的，所述注意力网络是基于注意力模块构建的，所述注意力模块用于处理二维结构的图像数据，由于图像处理模型是基于能够直接处理二维图像结构的注意力网络训练得到，使得图像处理模型对待处理图像进行识别时，无需再将二维图像压缩为一维序列进行处理，从而能够增加对图像自身结构的识别
基于注意力机制图像处理方法装置设备

[发明专利]一种基于多模态注意力机制的跨模态哈希方法及系统-CN202110407112.9有效
发明人：鲁芹;吴吉祥 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于多模态注意力机制和跨模态哈希网络融合领域，提供了一种基于多模态注意力机制的跨模态哈希方法和系统。该方法包括：训练过程和检索过程，训练过程：将相同语义的图像文本对以及其所属的类标签输入到多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型中进行训练，直至多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型收敛，得到训练好的多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型；检索过程：将待查询的图像或文本输入训练好的多模态注意力机制的跨模态哈希网络模型，根据相似度的大小，得到检索到的前k个文本或图像。
一种基于多模态注意力机制跨模态哈希方法系统

[发明专利]基于多任务的模型训练方法、字符识别方法及装置-CN202010151852.6在审
发明人：吴红;欧阳潘义;向钊豫 -专利权人：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种字符模型的训练方法，包括：获取训练样本；所述训练样本为包含字符的图片；对训练样本进行预处理；采用编码器提取训练样本中字符的特征；将提取到的训练样本的字符特征分别输入到CTC模型和注意力模型中进行解码操作，并获取CT模型的损失以及注意力模型的损失；基于CT模型的损失以及注意力模型的损失，计算联合损失；基于联合损失对编码器、CTC模型和注意力模型进行训练。这样，结合CTC模型的优势和注意力模型的优势对字符识别模型进行训练，由此不仅可以缩短字符识别模型的训练时间，并且可以得到识别结果更加准确的字符识别模型。
基于任务模型训练方法字符识别装置

[发明专利]害虫检测模型构建方法-CN202010272570.1在审
发明人：孟贵平;吴迪;姚远;吴强;张其昌 -专利权人：丰疆智能软件科技（南京）有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一害虫检测模型构建方法，其包括步骤：基于虫情测报灯的图片构建一训练集、一验证集以及一测试集；增强所述训练集的数据和过采样小目标样本；以结合一VGG16卷积模型和神经网络的注意力机制的方式，构建一卷积注意力网络；通过一阶动量随机梯度下降算法训练所述卷积注意力网格模型，并且利用所述验证集微调所述卷积注意力网格模型的参数；利用所述测试集测试所述卷积注意力模型，以构件一害虫检测模型，如此使得所述害虫检测模型具有高检测精度和强鲁棒性
害虫检测模型构建方法

[发明专利]一种用于农作物病害识别的轻量级注意力机制网络-CN202211622568.8在审
发明人：张德富;仲仁豪 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种用于农作物病害识别的轻量级注意力机制网络，涉及深度学习领域。以MobileViT模型为基础，在MobileViT模型的部分MobileViT块中加入通道注意力机制，在MobileViT模型的最后加入通道注意力机制和空间注意力机制。基于轻量级的Transformer模型即MobileViT网络模型搭建，该模型能够有效地学习局部表征和全局表征，为能够更好的捕获农作物的病害信息，在模型中加入的改进的注意力机制，使用PlantVillage
一种用于农作物病害识别轻量级注意力机制网络

[发明专利]一种基于答题卡的学生作业时长采集方法-CN202210942177.8在审
发明人：左凌慧;李江;吴明晋 -专利权人：四川云数赋智教育科技有限公司
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本发明涉及教育信息化技术领域，公开了一种基于答题卡的学生作业时长采集方法，包括：基于双重注意力机制建立双重注意力识别模型；训练双重注意力识别模型并验证双重注意力识别模型的准确性后，输出训练好的双重注意力识别模型；获取学生作业答题卡的图像，将图像输入进训练好的双重注意力识别模型中，使用轻量级神经网络模型和转换的推理框架对输入的图像进行识别，并进行容错处理；将识别后的图像特征与采集模型的数据库中的特征进行推理运算后
一种基于答题学生作业采集方法

[发明专利]基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法及系统-CN202211185646.2在审
发明人：吕奇峰;陈颖;肖谭南;于智同;宋炎侃 -专利权人：清华大学;清华四川能源互联网研究院
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法及系统，包括：获取配电网的时空稀疏量测数据，基于所述时空稀疏量测数据建立超分辨率状态数学模型；基于超分辨率状态数学模型进行训练生成图注意力超分辨率模型；对所述图注意力超分辨率模型进行潮流约束，生成最终超分辨率量测模型，通过所述量测模型完成配电网数据量测；其中，所述图注意力超分辨率模型是通过将所述时空稀疏量测数据作为输入特征向量输入至预设的图注意力网络，经过所述图注意力网络训练获取输出特征向量生成的。
基于注意力网络配电网分辨率生成方法系统

[发明专利]视觉注意力预测模型的构建方法、系统、终端及介质-CN202310007698.9在审
发明人：段会展;刘志 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种视觉注意力预测模型的构建方法，面向自闭症人群，包括：构建基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型；采用已知的眼动数据集对基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行预训练，并采用自闭症群体的眼动数据集对该模型进行修正，完成对基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型的端到端训练；采用已知的眼动数据集中的测试图像对训练后的基于非典型显著区域增强的视觉注意力预测模型进行测试，构建得到最终的视觉注意力预测模型。
视觉注意力预测模型构建方法系统终端介质

[发明专利]用于优化基于工作流且包含注意力层的神经网络的方法-CN202380008523.8在审
发明人：邓羽真;陈启健 -专利权人：香港应用科技研究院有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：提供了一种用于优化包括注意力层的基于工作流的神经网络的方法。该方法包括:训练所述基于工作流的神经网络，通过所述注意力层基于原始注意力函数分配一个或多个注意力放置位置(attention placements)和多个权重至一个或多个输入元素，在预测模型下从一个或多个输入元素的一个或多个预测结果；获得原始的注意力掩模图案和建议注意力掩模图案；基于原始的注意力掩模图案和建议的注意力掩模图案，以创建注意力掩模更新函数；以及将注意力掩模更新函数与原始注意力函数相结合，以形成更新的注意力函数。
用于优化基于工作流包含注意力神经网络方法

[发明专利]一种注意力训练评估方法、系统及虚拟现实设备-CN202310694470.1在审
发明人：曹璐;陈忠达;贾慧宇;陈艺林;伊利亚;陈泓抒;康成 -专利权人：杭州虚之实科技有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种注意力训练评估方法、系统及虚拟现实设备，其中，该方法包括：向用户展示注意力测试任务，其中，注意力测试任务包括选择性注意力测试任务、持续性注意力测试任务和分配性注意力测试任务中的至少一种；采集用户在对应的注意力测试任务过程中产生的生理数据；基于生理数据，通过注意力分类评估模型对用户进行注意力评估，得到评估结果，通过本申请，解决了现有注意力测量评估不准确的问题，实现了基于选择性注意、持续性注意和分配性注意三个维度的用户注意力综合评估，相较于传统基于测量表填写的评估要更为客观和准确
一种注意力训练评估方法系统虚拟现实设备

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