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[发明专利]一种舆情事件的信息提取方法、设备和存储介质-CN202210673663.4在审
发明人：魏海巍;刘凯;张超华 -专利权人：共道网络科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供一种舆情事件的信息提取方法、设备和存储介质，该方法可以包括：获取舆情问题和舆情文本，并分别生成所述舆情问题对应的问题句特征向量、所述舆情文本所含句子对应的文本句特征向量；通过自注意力机制对输入进行编码及特征提取，得到的输出包含优化后文本句特征向量；确定每一优化后文本句特征向量在所述舆情文本中对应的句子所含的词，并根据每一优化后文本句特征向量对相应句子所含各个文本词对应的文本词特征向量进行优化，得到优化后文本词特征向量；根据所述优化后文本词特征向量，从所述舆情文本中预测出所述舆情问题的答案。通过本申请的技术方案，可以从舆情文本中准确、高效地提取出针对舆情问题的答案。
一种舆情事件信息提取方法设备存储介质

[发明专利]视频处理方法、机器学习模型训练方法及相关装置、设备-CN202210095219.9在审
发明人：黄剑辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种视频处理方法、机器学习模型训练方法及相关装置、设备，该方法涉及人工智能，该方法包括：从待处理视频中提取特征，得到视频特征向量；从待处理文本提取特征，得到文本特征向量；待处理文本与待处理视频相对应；将文本特征向量与视频特征向量进行拼接，得到多模态特征向量；将多模态特征向量进行特征融合，得到融合特征向量；基于融合特征向量对待处理视频进行分类，得到待处理视频的标签。
视频处理方法机器学习模型训练相关装置设备

[发明专利]基于多模态特征和语义规则的文本抑郁倾向检测系统-CN202110584120.0在审
发明人：王红;张慧;庄鲁贺;韩书;李威;杨杰;王正军;杨雪;滑美芳 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多模态特征和语义规则的文本抑郁倾向检测系统，工作方法为：获取待处理的文本数据，对获取的文本数据进行预处理；根据预处理后的文本数据和预设词嵌入模型，得到词嵌入向量；根据预处理后的文本数据、预设情感词典和预设语义规则，得到文本的情感值特征向量；提取文本数据中的词性特征向量，与词嵌入向量拼接后，得到单词级别的特征向量表示；提取文本数据中的词频特征向量，与情感值特征向量拼接后，得到句子级别的特征向量表示；根据单词级别的特征向量表示、句子级别的特征向量表示以及预设CNN‑BiLSTM网络模型，得到最终的分类结果；本公开考虑了文本的情感信息，提取了多模态的文本特征，提高了文本抑郁倾向检测的精度。
基于多模态特征语义规则文本抑郁倾向检测系统

[发明专利]一种特征处理方法及装置、存储介质及程序产品-CN201880098361.0在审
发明人：马熠东 -专利权人：北京比特大陆科技有限公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种特征处理方法及装置、存储介质及程序产品，该方法包括：利用多个特征提取模型分别对目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的多个特征向量(S102)，然后，将所述多个特征向量进行拼接，得到所述目标图像的拼接特征向量(S104)，进而，对所述拼接特征向量进行降维处理，得到目标特征向量(S106)。能够降低特征的维度，提高数据处理速度与精度。
一种特征处理方法装置存储介质程序产品

[发明专利]一种医学数据处理方法、系统、设备及介质-CN202110503203.2有效
发明人：姚娟娟;樊代明;钟南山 -专利权人：明品云（北京）数据科技有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种医学数据处理方法、系统、设备及介质，包括：获取医学数据，所述医学数据包括用户的影像数据与文本数据；分别提取所述文本数据与影像数据，对应得到文本特征向量与图像特征向量；构建医学概念的知识图谱，利用所述知识图谱的实体‑关系‑属性融合所述图像特征向量与文本特征向量得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入多模态深度学习模型进行处理，得到处理的分类结果。本发明通过分别提取影像数据与文本数据的特征向量，将文本特征向量与图像特征向量进行融合，使得融合后的融合特征向量能够反映出更多的医学概念层级结构的信息，可以有效缓解数据不足和数据偏差所带来的影响，提高了处理的分类结果准确性
一种医学数据处理方法系统设备介质

[发明专利]整体地名识别方法和整体地名识别装置-CN200910002280.9有效
发明人：黄开竹;孙俊;堀田悦伸;直井聪 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2005-07-29 - 公布日： 2010-02-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该整体地名识别方法包括用于识别含有某一行政级别地名的地名图像中的地名的整体识别步骤，所述整体识别步骤包括：提取步骤，提取所述地名图像的特征向量；匹配步骤，将所提取的特征向量与地名字典中的地名的特征向量相匹配，寻找所有可能候选地名；其特征在于，当所述地名字典中的地名的特征向量与所提取的特征向量的匹配距离小于预定阈值时就将该地名判断为可能候选地名。
整体地名识别方法装置

[发明专利]兴趣点特征提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011554366.5在审
发明人：余威;王洪志;吴云鹏 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了兴趣点特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理、深度学习、知识图谱等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取多个招牌样本图像；对多个招牌样本图像进行文本检测，以得到多个文本特征向量；对多个招牌样本图像进行类别检测，以得到多个分类特征向量；对与招牌样本图像对应的文本特征向量和分类特征向量进行融合处理，以得到目标特征向量；以及采用多个招牌样本图像、目标特征向量，以及与多个招牌样本图像分别对应的多个标注兴趣点特征训练初始人工智能模型，以生成兴趣点特征提取模型，该兴趣点特征提取模型被用于从招牌图像之中提取出兴趣点特征，从而有效提升兴趣点特征提取的准确性。
兴趣特征提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]猪呼吸道疾病的监控方法、系统及养殖场巡检机器人-CN202310746188.3在审
发明人：薛素金;李梦炜;周怡安 -专利权人：厦门农芯数字科技有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种猪呼吸道疾病的监控方法、系统及养殖场巡检机器人，其包括：对采集的猪只音频片段进行预处理，所述预处理包括MFCC处理和泊松衰减处理，得到声学特征向量；将所述声学特征向量输入生物学推理模型中，所述生物学推理模型至少包括：用于提取声带特征向量的第一ResNet残差网络、用于提取呼吸道特征向量的第二ResNet残差网络、用于提取情绪特征向量的第三ResNet残差网络；将所述声带特征向量、所述呼吸道特征向量、所述情绪特征向量通过聚合模型进行集成分析，输出猪只状态诊断结果和生物学纬度显著性分析结果；从而提高猪呼吸道疾病的监控结果的准确率以及诊断结果的可解释性。
呼吸道疾病监控方法系统养殖场巡检机器人

[发明专利]一种电力安全的电力大数据流异常检测方法-CN202310005513.0在审
发明人：丁雪;许鑫;陈宇;祝英杰;曹慧;沈鑫;黄巍;梁艾;辛颖 -专利权人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;吉林省电力科学研究院有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及电力数据异常检测技术领域，公开了一种电力安全的电力大数据流异常检测方法，包括：获取正常电力数据以构成训练样本集，并进行九维特征提取构成特征向量；采用RVM算法进行特征选择，得到低维特征向量；输入预设SVDD分类器进行训练；对低维特征向量进行特征提取，得到测试数据的测试特征向量集合；将测试特征向量集合输入训练完成的SVDD分类器；将实时采集的电力大数据输入测试完成的SVDD分类器，以判定电力大数据为正常数据或异常数据本发明提供的方法，提取数据的九维特征并利用相关向量机RVM选择特征构成特征向量，采用SVDD分类器对特征向量进行分类，从而实现对电力大数据中异常数据检测。
一种电力安全数据流异常检测方法

[发明专利]活体检测网络的训练及活体检测方法、装置、设备及介质-CN202210832738.9在审
发明人：刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：活体检测网络包括特征提取网络和球心预测网络，活体检测网络的训练方法包括：获取训练数据，训练数据包括至少一个由至少一张活体人脸图像和一张假体人脸图像组成的图像组；基于特征提取网络对训练数据进行特征提取，得到活体特征向量和假体特征向量；基于训练数据驱动球心预测网络，生成球心向量；根据活体特征向量、假体特征向量和球心向量，确定损失值；根据损失值，向活体特征向量与球心向量距离更近且假体特征向量与球心向量距离更远的方向调整特征提取网络和球心预测网络的参数
活体检测网络训练方法装置设备介质

[发明专利]人脸图像检索方法-CN202011438598.4在审
发明人：刘艳会 -专利权人：武汉柏禾智科技有限公司
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及一种人脸图像检索方法，包括以下步骤：1、将待检索人脸图像输入卷积神经网络中，提取所述待检索人脸图像的器官形状特征向量和情绪特征向量；2、根据器官形状特征向量和情绪特征向量得到总体特征向量；3、通过综合距离计算算法计算待检索人脸图像的总体特征向量与图像数据库中各个图像的总体特征向量的第一特征距离a，通过综合距离计算算法计算待检索人脸图像的情绪特征向量与图像数据库中各个图像的特征向量的第二特征距离b，本发明综合考虑了图像的器官形状特征和表情特征，通过系数对两种特征的重要性进行综合考虑，提升了特征提取的准确度和鲁棒性。
图像检索方法

[发明专利]一种违规图像识别方法、系统及设备-CN202210115379.5有效
发明人：阮晓峰;王坚;李兵;余昊楠;胡卫明 -专利权人：人民中科（北京）智能技术有限公司
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本文涉及人工智能领域，提供了一种违规图像识别方法、系统及设备，方法包括：分析待识别图像，得到文本信息及图像信息；将文本信息输入至文本特征提取模型中，得到文本特征向量组；将图像信息输入至图像特征提取模型中，得到图像特征向量组；将文本特征向量组及图像特征向量组输入至特征融合模型中，得到融合特征向量组，特征融合模型用于利用交叉注意力机制使得文本特征向量为图像特征向量添加注意力；将融合特征向量组输入至分类识别模型中本文使用交叉注意力机制融合两种模态特征，可提升违规图像识别的性能及鲁棒性。
一种违规图像识别方法系统设备

[发明专利]基于大尺度网格模型表示的实时稀疏编辑方法和系统-CN201910688868.8在审
发明人：高林;杨洁;夏时洪;来煜坤 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大尺度网格模型的实时稀疏编辑方法，包括：构建由相同网格拓扑的模型组成的模型库；提取该模型的原始特征向量，将该原始特征向量转化为可以编码模型大尺度形变的第一特征向量，并形成该模型库的第一特征向量集合；对该第一特征向量集合进行全局稀疏优化，提取第二特征向量集合；确定目标模型上的控制顶点位置；以该目标模型的特征向量为该第二特征向量集合的一个线性组合向量，对该线性组合向量进行稀疏优化，得到编辑特征向量；根据该控制顶点位置和该编辑特征向量，得到该目标模型的形变模型。本发明的方法可以借助模型库的先验信息，通过稀疏混合的方法自动选择较少数量的变形特征，实时生成更加真实自然可靠的编辑结果。
特征向量集合特征向量稀疏目标模型模型库原始特征向量顶点位置线性组合大尺度向量编辑结果编码模型变形特征实时生成网格模型网格拓扑先验信息形变模型真实自然自动选择形变构建优化全局转化

[发明专利]一种目标区域提取装置以及提取方法-CN202211220145.3在审
发明人：李哲;孟庆民;张雁南;王铁;高有 -专利权人：北京瀚景锦河科技有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开一种目标区域提取装置以及提取方法，其中一实施例的提取装置包括：图像输入模块用于将多个多光谱遥感图像进行处理生成输入至所述三维特征提取网络的第一图像数据，以及输入至一维特征提取网络的第二图像数据：三维特征提取网络用于对第一图像数据进行三维的特征提取后输出关联所述多光谱遥感图像的第一特征向量；一维特征提取网络对第二图像数据进行一维的特征提取后输出区分目标区域和非目标区域的第二特征向量：数据融合模块用于以预设的权重参数对第二特征向量和所述第一特征向量进行融合并分类，得到与所述第二特征向量和第一特征向量对应的图像类别概率；图像输出模块根据所述图像类别概率输出包括目标区域的目标区域图像。
一种目标区域提取装置以及方法

[发明专利]点云特征提取方法、装置、设备及存储介质-CN202011008495.4在审
发明人：李锦瑭;陈博;王宇;林崇浩 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云特征提取方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将采集到的点云数据的空间划分为多个体素网格，所述体素网格的高度根据所述点云数据的空间高度确定；对各所述体素网格内的点云数据进行卷积和池化操作，得到所述点云数据的全局特征向量层；计算所述点云数据的高度特征向量层和密度特征向量层；将所述全局特征向量层、所述高度特征向量层以及所述密度特征向量层进行组合，得到所述点云数据的组合特征图。上述技术方案通过组合全局特征向量、密度和高度特征向量，提取丰富的点云特征，并且根据点云数据的空间高度划分体素网格，减少了体素网格数量，有效控制计算量，在提升特征图特征表达丰富度的同时兼顾特征提取效率。
特征提取方法装置设备存储介质

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