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[发明专利]上下文信息转换高速缓存-CN202180088058.4在审
发明人：安德鲁·布鲁克菲尔德·斯温;理查德·罗伊·格里森思怀特 -专利权人： ARM有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F21/79 文献下载
摘要：上下文信息相关指令致使基于指示指定执行上下文的指定上下文信息来执行上下文信息相关操作。上下文信息转换高速缓存10存储上下文信息转换条目，其各自指定未转换上下文信息和已转换上下文信息。查找电路14基于该指定上下文信息来执行该上下文信息转换高速缓存的查找，以识别该上下文信息转换高速缓存是否包括匹配上下文信息转换条目，该匹配上下文信息转换条目是有效的并且指定对应于该指定上下文信息的未转换上下文信息当该匹配上下文信息转换条目被识别时，基于由该匹配上下文信息转换条目指定的该已转换上下文信息来执行该上下文信息相关操作。
上下文信息转换高速缓存

[发明专利]一种语音合成方法、结构、终端及存储介质-CN202210374189.5在审
发明人：郭洋;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：所述方法包括：将待合成文本的音素序列输入预训练好的语音合成模型，通过所述语音合成模型提取音素序列的局部特征；其中，所述语音合成模型为基于CNN和Transformer的语音合成模型，利用多头注意力机制获取音素序列的全局上下文信息，并利用深度可分离卷积获取音素序列的局部信息，根据所述音素序列的全局上下文信息和局部信息得到音素局部特征；将所述音素局部特征映射为梅尔谱，得到所述待合成文本的语音合成结果。本发明利用Transformer的多头注意力机制建模不同音素间关系，得到全局上下文信息，并利用深度可分离卷积精细化音素内部的局部特征，提升了局部信息颗粒度，减小了模型参数量、计算量和训练时间。
一种语音合成方法结构终端存储介质

[发明专利]一种基于上下文注意力的遥感场景分类方法-CN202310616882.3在审
发明人：侯彦娥;杨康;党兰学;葛强;周黎鸣;韩道军;孔云峰;刘扬 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于遥感场景分类技术领域，公开一种基于上下文注意力的遥感场景分类方法，本发明使用了浅层特征与深层特征相结合的方式，利用浅层特征定位局部关键信息，本发明的分类模型使用ResNet34作为主干网络提取多层特征，通过自顶向下连接的连续三个上下文空间注意力模块和上下文通道注意力模块，提取浅层特征的局部关键信息，通过自底向上的连接方式融合多层特征，此外，使用三元损失函数结合中心损失函数控制类内和类间距离，一方面使上下文注意力模块对关键信息定位更准确本发明提出的分类模型对局部关键区域的定位更加准确，并对易混淆遥感图像识别更准确。
一种基于上下文注意力遥感场景分类方法

[发明专利]基于哈希聚类和上下文信息的敏感数据搜索方法-CN202110703515.8有效
发明人：张磊;潘志松;潘雨;王帅辉;蒋考林;谢艺菲;李红梅;黎维;刘鑫 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：基于哈希聚类和上下文信息的敏感数据搜索方法，涉及一种数据脱敏技术，特别是一种基于在线敏感词汇识别、扩充、搜索、删除等数据脱敏方法。包括如下三个步骤：基于敏感词汇的哈希局部聚类：采用哈希的方法，对敏感词汇的局部特征点进行聚类；根据聚类目标构造上下文语义信息进行语义建模；最后引入相对熵方法利用构造的上下文语义信息对全文内容进行相似度度量完成对敏感词汇的检索本发明同时集成了哈希局部聚类方法、上下文文本语义信息模型构造、相对熵计算相似度等功能，在敏感数据识别的关键环节采用该方法，可辅助人工实现脱敏策略制定。
基于哈希聚类上下文信息敏感数据搜索方法

[发明专利]用于将用户终端附接到网络的基站的方法-CN201280020858.3有效
发明人： A·费基;陈仲澍;F·巴塞利;L·托马斯 -专利权人：阿尔卡特朗讯;法国国家信息与自动化研究所
申请日： 2012-04-05 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： H04W48/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于将用户终端附接到网络的基站的方法，所述网络包括多个基站，所述方法包括‑使用用户终端的上下文加权因子定义全局成本函数，该上下文加权因子表示用户终端的特性，该全局成本函数是对网络中所有用户终端的用户终端传输延迟的加权求和；‑根据所述全局成本函数为每个用户终端定义局部成本函数，所述局部成本函数为每个用户终端考虑所述用户终端的上下文加权因子并且是这一用户终端所关联到的基站的函数；‑用所述局部成本函数运行吉布斯采样器用于产生用户‑基站关联概率；‑选择有利于低局部成本的用户‑基站关联概率；并且‑根据选择的用户‑基站关联概率将所述用户终端附接到基站。
用于用户终端接到网络基站方法

[发明专利]基于双神经网络融合的中文命名实体识别模型及方法-CN202010608591.6有效
发明人：赵丹丹;孟佳娜;刘爽;张志浩 -专利权人：大连民族大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：基于双神经网络融合的中文命名实体识别模型及方法,属于命名实体识别领域，用于解决现有单个模型往往存在特征表示不足的问题，包括Bert嵌入层，用于将句子从一个字符序列转换到一个密集向量序列；带有自注意力机制的Bi_LSTM层，从全程上下文学习字的隐性表示，并处理句子层信息，获取具有长距离依赖特征的上、下文信息；堆叠DCNN层，将更广泛的上下文信息合并到标记中表示，并抽取文字的局部信息，获取具有广泛局部特征的上、下文信息；CRF解码层，将双模型输出解码为序列标记，将命名实体通过序列标记标注的标签显性输出，效果是增强了模型在字符序列间隐式获取上下文表示的能力。
基于神经网络融合中文命名实体识别模型方法

[发明专利]微服务全局上下文控制方法及系统-CN202011119542.2在审
发明人：陈宏鸿;范兴泽;周侃 -专利权人：北京神州数字科技有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F9/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种微服务全局上下文控制方法及系统。该方法包括：根据由源头系统获取到的上下文数据管理调用请求，创建上下文数据集；将上下文数据集对应的实例编号返回给所述源头系统；接收下游系统返回的上下文调用参数，并根据所述上下文调用参数，对所述上下文数据集中的上下文数据进行分级管理；其中，上下文数据集为经过了分级处理的上下文数据集，上下文数据集中处于不同层级的上下文数据在整个调用流程具有不同的作用域。本发明提供的微服务全局上下文控制方法及系统能够在全局上下文控制的基础之上，实现对上下文的分级控制。
微服全局上下文控制方法系统

[发明专利]一种基于局部和全局上下文信息编码的医学图像分割方法-CN202310333324.6在审
发明人：汪晓妍;彭梅芳;黄晓洁;张玲;夏明;陈国能 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部和全局上下文信息编码的医学图像分割方法，获取待分割的医学图像，进行预处理后输入到构建的分割网络模型，所述分割网络模型包括编码模块、特征提取模块和解码模块，在编码模块中对预处理后的待分割医学图像依次经过四次卷积、最大池化操作和连接操作，然后通过深度可分离卷积融合多尺度特征，输出编码特征；在特征提取模块中，编码特征依次经过空洞注意力模块和和空间网格注意力模块，提取得到含有全局上下文信息的特征图，在解码模块中，将特征图通过像素重组操作本发明有效地整合局部上下文信息和全局上下文信息，分割结果更加准确。
一种基于局部全局上下文信息编码医学图像分割方法

[发明专利]一种基于全局与局部耦合的光流计算方法-CN202211502592.8有效
发明人：张聪炫;王子旭;陈震;葛利跃;冯诚;胡卫明 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局与局部耦合的光流计算方法，输入连续两帧图像，构建运动特征提取网络，构建匹配代价体积，构建空洞卷积残差块的上下文编码器，将匹配代价体积与初始光流场输入到运动特征编码器中，进行运动特征的循环迭代编码，构建运动特征编码器，将运动特征和上下文信息输入GRU单元进行迭代优化，输出光流计算结果。利用卷积的局部建模能力和混合Transformer的远距离建模能力来提升对运动特征的捕获能力，以及由空洞卷积组带来的更丰富的上下文信息，为光流解码提供更丰富的上下文信息，从而优化弱纹理图像区域以及遮挡区域的光流估计准确度
一种基于全局局部耦合计算方法

[发明专利]一种基于双语义注意力机制的高精度火焰定位方法及系统-CN202110545613.3有效
发明人：李松斌;晏黔东;刘鹏;张遥 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双语义注意力机制的高精度火焰定位方法及系统，该方法包括：通过编码器对输入图像进行多层次特征提取，得到对应的空间细节和高级上下文特征。解码器用于逐步聚合高级上下文特征和低级空间细节，并生成火焰分割图。在解码操作之前，对编码器得到的层级特征进行全局和局部感知注意机制处理，来捕获更完整的高级语义和全局上下文信息，之后采用具有双线性插值的四个交叉语义注意机制获取优化后的局部空间细节信息，采用特征融合策略来聚合高级上下文特征和低级的空间细节特征
一种基于双语注意力机制高精度火焰定位方法系统

[发明专利]一种可提高上下文质量的本体建模方法及装置-CN201911041704.2有效
发明人：高茜;刘洪飞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种可提高上下文质量的本体建模方法及装置，属于本体建模领域，本发明要解决的技术问题为如何避免上下文不准确、上下不精确、上下文过时、上下文不可信及上下文缺失，使得在获取上下文的过程中能够提取到适合的高质量的上下文，技术方案为：该方法是在上下文本体建模过程中加入了上下文质量分类表示和修正层，在上下文质量分类表示的过程中按照上下文的来源对上下文进行分类和质量表示，使用了质量评测方式对上下文质量进行表示和度量，在建模过程中使用相同来源中质量高的上下文代替质量低的上下文该系统包括上层上下文本体模型建立单元、中层上下文本体模型建立单元及下层上下文本体模型建立单元。
一种提高上下文质量本体建模方法装置

[发明专利]组合的本地和服务器上下文菜单-CN202180032726.1在审
发明人： P·V·博尔扎;吴丹;王骁;J·D·皮欧;M·U·优苏福;J·布朗 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F3/0482 文献下载
摘要：本公开的实施例在从用户接收到上下文菜单指示时绘制上下文菜单。上下文菜单包括基于与上下文菜单指示一起接收的上下文来选择的本地上下文菜单项和远程上下文菜单项的组合。上下文菜单是通过标识本地上下文菜单项提供方和远程上下文菜单项提供方的集合并且基于所接收的上下文来接收排名和HTML两者而创建的。该本地上下文菜单项和远程上下文菜单项的集合根据它们各自的排名来进行排名，并且选择数个经排名的上下文菜单项。将针对所选择的上下文菜单项的HTML进行组合并且绘制所组合的HTML以生产上下文菜单。向用户呈现该上下文菜单。
组合本地服务器上下文菜单

[发明专利]一种基于上下文感知的智能家居系统-CN201010112748.2无效
发明人：叶峰;孔庆彦;李迪;郑誉煌;何沛钊 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2010-02-09 - 公布日： 2010-07-21 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下文感知的智能家居系统，包括传感器、执行部件，用户识别器、智能家居控制模块、上下文管理模块、上下文提取模块和上下文推理模块。用户在智能家居控制模块进行操作，智能家居控制模块触发相应的动作，感知用户的基本信息和环境位置信息并发给上下文提取模块；上下文提取模块生成基本上下文信息和高级上下文信息，并送到上下文推理模块；上下文推理模块根据上下文信息，从上下文管理模块中调出用户的偏好记录，与基本上下文信息进行匹配，作出推理；上下文管理模块储存用户的操作记录，并在以后供上下文提取模块和上下文推理模块调用。本发明一种基于上下文感知的智能家居系统具有智能化高、主动、可配置性能好的优点。
一种基于上下文感知智能家居系统

[发明专利]一种基于本体的上下文感知应用平台框架模型-CN200810236556.5无效
发明人：何晖;赵季中;张纪红;齐勇 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2008-12-31 - 公布日： 2009-06-03 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：基于本体的上下文感知应用平台框架模型，上下文信息获取层完成从传感器设备采集信号，得到原始的上下文信息。上下文信息融合层从上下文获取层得到原始的上下文信息，并经过初步的抽象和处理来得到低级的上下文信息。上下文信息管理层从上下文信息融合层得到低级的上下文信息，通过使用Ontology和推理机制得到高级的上下文信息。上下文应用层，把每个上下文项、抽象情形在应用层面统一成建模上下文对象，其呈现给应用的视图是一组业务层面的属性和相关操作。本发明通过一组对所有上下文/情形信息适用的通用业务操作，屏蔽具体的上下文异构性，使上下文感知应用开发人员把这些业务操作嵌入到其应用中，实现上下文/情形的获取与逻辑判断。
一种基于本体上下文感知应用平台框架模型

[发明专利]基于预训练语言模型的局部信息感知对话方法及系统-CN202210109478.2在审
发明人：陈羽中;陈泽林 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于预训练语言模型的局部信息感知对话方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：收集特定场景的多轮对话文本，并标注每个多轮对话回复所属的类别，构建带正负类别标签的训练集D；步骤B：使用训练集D训练基于预训练语言模型的局部信息感知深度学习网络模型PLIP，用于选择给定多轮对话上下文对应的回复；步骤C：将多轮对话上下文与回复集输入到训练后的局部信息感知深度学习网络模型PLIP中，得到对应多轮对话上下文最合适的回复。
基于训练语言模型局部信息感知对话方法系统