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]序列数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN201911235348.8有效
  • 燕鹏举 - 同盾控股有限公司
  • 2019-12-05 - 2021-09-07 - G06N3/08
  • 本发明公开一种注意模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括:获取训练数据,所述训练数据包括训练样本及其标签;通过所述注意模型对所述训练样本进行处理,获得所述注意模型的预测结果和注意向量;根据所述训练样本的预测结果及其标签,获得固有损失函数;根据所述固有损失函数和所述注意向量确定总损失函数;基于所述总损失函数更新所述注意模型的模型参数,获得所述注意模型的目标模型参数。本发明使得注意模型在训练过程中对注意向量进行优化,从而可实现提高注意模型的收敛速度。
  • 序列数据处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种注意训练终端及注意训练服务器-CN202211028471.4在审
  • 不公告发明人 - 石海龙
  • 2022-08-25 - 2022-12-09 - A61M21/00
  • 本发明提供了一种标准化的、成人和儿童通用的注意训练终端及注意训练服务器。用户通过所述注意训练终端可以方便、舒适、低成本的进行注意训练。所述注意终端通过听觉训练用户的注意,终端会循环播放一段音效,并实时显示计数,用户听到音效后内心进行计数,并可随时与终端显示的计数进行比对,检验注意是否集中于“音效计数”这一事件;用户还可以根据自身生理习惯在终端设置音效播放的音量,训练到某个阶段后自动或者手动降低音效播放音量,使用户的注意进一步集中,从而进一步提升用户注意。同时,所述注意训练服务器可以储存用户的训练数据和训练参数,提升体验。
  • 一种注意力训练终端服务器
  • [发明专利]一种基于注意训练的图片问答方法-CN202211315945.3在审
  • 刘赟;张磊磊;田鹏;李浪;闫庚龙 - 茅台学院
  • 2022-10-26 - 2023-01-31 - G06F16/332
  • 本发明公开了一种基于注意训练的图片问答方法,该方法包括宽度注意、深度注意以及注意训练三个模块;宽度注意模块建模问题句与不同层次的图片特征之间的特征关联,探索不同视角下的跨模态特征交互;深度注意模块通过重复多次注意计算,逐步细化问题相关的重要图片区域,以深入理解图片和问题间的关联信息;注意训练模块将标注的注意分布图作为先验知识,对宽度和深度注意进行监督学习,实现宽度和深度注意的权重初始化。本发明将人工标注的注意分布图作为先验知识指导宽度和深度注意学习,通过预训练对相应的注意模型进行初始化,显著地提高了模型的收敛速度和答案预测的准确性。
  • 一种基于注意力训练图片问答方法
  • [发明专利]一种基于单通道脑电的注意训练方法-CN202011109552.8在审
  • 张锐;刘家俊;胡玉霞 - 郑州大学
  • 2020-10-16 - 2021-01-22 - A61M21/00
  • 本发明涉及注意训练技术领域,具体是一种基于单通道脑电的注意训练方法,用于解决现有技术中的注意训练方法不能根据被训练者不同的注意缺陷类型,设计不同的场景进行训练的问题。本发明包括以下步骤:步骤1:访问数据库,根据注意缺陷的不同类别,分配不同的注意训练场景;步骤2:正确佩戴脑立方脑电信号采集器,采集实时在线的脑电信号;步骤3:对脑电信号进行预处理,去除眼电伪迹,得到纯净的脑电信号;步骤4:提取注意特征,得到当前训练者的注意水平;步骤5:通过socket通讯、串口通讯和蓝牙通讯控制虚拟场景或者智能赛车场景。本发明可以根据被训练者不同的注意缺陷类型,设计相应不同的场景进行训练,因此效果更好。
  • 一种基于通道注意力训练方法
  • [发明专利]文档图像方向识别方法、装置及模型的训练方法、装置-CN202010136041.9有效
  • 周锴;张睿 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-03-02 - 2023-10-10 - G06V30/40
  • 本申请公开了文档图像方向识别方法、装置及模型的训练方法、装置。文档图像识别模型的训练方法包括:根据注意机制,生成训练图像的注意裁剪图像和注意抹除图像,以及分别确定训练图像、注意裁剪图像以及注意抹除图像各自的注意融合特征;根据各注意融合特征分别识别相应图像的方向,得到相应的识别结果;根据各识别结果计算交叉熵损失值,以及根据各注意融合特征计算中心损失值,根据交叉熵损失值和中心损失值对文档图像方向识别模型进行参数优化或停止训练。利用注意裁剪和注意抹除,让文档图像方向识别模型更容易聚焦至文档图像中有区分度的文字部分特征,并且通过减少类内距离,达到了更好的通用文档图像方向判断效果。
  • 文档图像方向识别方法装置模型训练
  • [发明专利]一种基于呼吸和触觉协同控制的注意训练方法及系统-CN201910080456.6有效
  • 王党校;郑一磊;刘诗怡;张玉茹 - 北京航空航天大学
  • 2019-01-28 - 2020-10-23 - A63B26/00
  • 本发明涉及一种基于呼吸和触觉协同控制的注意训练方法及系统,将冥想时关注本体呼吸的特点与触觉通道关注肌肉控制的特性相结合,通过呼吸信号和触觉信号的同步性误差实现训练过程中注意状态的可视化检测,该训练方法包括四种子任务,四个子任务的训练难度依次递增,可以单独训练,也可以渐进式的训练,还包括用于实现注意训练方法的注意训练系统;通过这种连续的呼吸与触觉协同控制任务来完成注意训练,并通过呼吸信号和肌肉输出信号的同步性误差来反映训练注意集中的状态,当计算所得的同步性误差超出给定阈值时,系统将发出表征低注意水平的告警。同时,渐进式阶段性子任务的设计有利于维持用户对训练的积极性与注意投入,从而提高目标人群的注意调节能力。
  • 一种基于呼吸触觉协同控制注意力训练方法系统
  • [发明专利]模型训练及应用方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210482703.7在审
  • 潘晟锋;刘云峰;文博 - 深圳追一科技有限公司
  • 2022-05-05 - 2022-09-06 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:获取训练样本数据;根据所述训练样本数据,分别构建对应的正向注意权重矩阵和反向注意权重矩阵,所述正向注意权重矩阵用于预测所述训练样本数据中各元素的相邻下一元素,所述反向注意权重矩阵用于预测所述训练样本数据中各元素的相邻上一元素;根据所述正向注意权重矩阵和所述反向注意权重矩阵,构建双向注意权重矩阵;根据所述双向注意权重矩阵对预设模型进行训练。本申请可实现同时进行双向编码,提高了对预设模型的训练效率,可节省硬件资源,提高硬件处理速度,提高了模型生成数据的准确性。
  • 模型训练应用方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种林火烟雾探测方法及装置-CN201910604190.0有效
  • 宋卫国;巴锐;袁璟;芮雪;张俊 - 中国科学技术大学
  • 2019-07-05 - 2021-07-06 - G06K9/00
  • 本发明实施例公开了一种林火烟雾探测方法及装置,该方法通过多种类别的图像集进行训练,多注意卷积神经网络包括:卷积神经网络的基础模块、至少一个残差注意模块和至少一个通道‑空间注意模块;所述通道‑空间注意模块中包含通道注意模块和空间注意模块;通过样本图像集对网络的训练得到训练好的多注意卷积神经网络,采用该训练好的多注意卷积神经网络对烟雾进行识别,提高了烟雾识别的准确度,进而提高了林火烟雾预警的准确度。
  • 一种烟雾探测方法装置
  • [发明专利]一种基于改进的VGG卷积神经网络模型的图像分类方法-CN202110734218.X在审
  • 刘一柳;王志胜;马瑞 - 南京航空航天大学
  • 2021-06-30 - 2021-10-01 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种基于改进的VGG卷积神经网络模型的图像分类方法,包括:步骤1:建立注意机制模块;步骤2:在VGG卷积神经网络模型中添加注意机制,得到基于注意机制的VGG卷积神经网络模型;步骤3:采用预处理后的训练集对基于注意机制的VGG卷积神经网络模型进行训练,采用预处理后的测试集测试基于注意机制的VGG卷积神经网络模型的分类结果;当训练次数达到预设的最大迭代次数或者基于注意机制的VGG卷积神经网络模型收敛,则停止训练得到最后训练好的基于注意机制的VGG卷积神经网络模型;步骤4:采用训练好的基于注意机制的VGG卷积神经网络模型对图像进行分类。
  • 一种基于改进vgg卷积神经网络模型图像分类方法
  • [发明专利]模型训练方法、图像预测方法、训练系统及存储介质-CN202110887098.7在审
  • 陈磊;王晟 - 上海联影智能医疗科技有限公司
  • 2021-08-03 - 2021-11-05 - G06K9/62
  • 本申请提供了模型训练方法、图像预测方法、训练系统及存储介质,所述模型训练方法包括:获取至少一个训练图像;获取训练图像对应的标注信息和眼动信息;基于训练图像对应的眼动信息,获取训练图像对应的眼动注意热图;将训练图像输入预设神经网络,得到训练图像对应的预测信息;使用注意机制计算所述训练图像对应的所述预设神经网络的注意,得到训练图像对应的神经网络注意热图;对预设神经网络进行训练,得到图像预测模型;通过损失函数对训练图像对应的预测信息和标注信息进行约束,通过注意损失函数对训练图像对应的神经网络注意热图和眼动注意热图进行约束。模型训练方法可以得到一种适用范围广,智能程度高的图像预测模型。
  • 模型训练方法图像预测系统存储介质
  • [发明专利]一种基于深度学习的海洋生物智能检测方法-CN202210230186.4在审
  • 毛国君;廖观奕;朱恒亮 - 福建工程学院
  • 2022-03-10 - 2022-07-22 - G06V40/10
  • 本发明提出一种基于深度学习的海洋生物智能检测方法,包括以下步骤;步骤S1、海洋生物图像预处理;步骤S2、构建并行注意YoloV4目标检测网络,所述并行注意分别为空间域注意和通道域注意;所述YoloV4目标检测网络为嵌入并行注意机制的并行注意YoloV4目标检测网络;步骤S3、训练并行注意YoloV4目标检测网络:对并行注意YoloV4目标检测网络进行预训练,得到预训练模型;利用Mosaic数据增强方法随机把多幅图片拼接为一张图片来生成新的训练数据集,对所得到的预训练模型进行训练;步骤S4、重新训练并行注意YoloV4目标检测网络,对测试集中图像进行检测;本发明能用于准确且快速检测出复杂海洋环境下的海洋生物,为水下机器人的捕捞做出技术支撑。
  • 一种基于深度学习海洋生物智能检测方法

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