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]一种基于熵的遥感影像数据筛选方法-CN202011160451.3有效
  • 周晓光;方世民;侯东阳 - 中南大学
  • 2020-10-27 - 2023-01-10 - G06F16/51
  • 本发明属于遥感影像处理方法,公开了一种基于熵的遥感影像数据筛选方法,包括如下步骤:(1)利用分层分块的相关理论,构建原始遥感影像的多级分层瓦片结构;(2)根据遥感影像信息的邻域映射熵模型,计算各级瓦片结构中各影像子块的邻域映射熵值;(3)结合四叉树结构构建对各影像子块的邻域映射熵值的索引,并依据多级分层瓦片结构的层次化特点,建立四叉树结构到各影像子块邻域映射熵值索引模型的映射关系;(4)依据设定的数据筛选阈值条件完成数据筛选,从而获取所需要的遥感影像数据
  • 一种基于遥感影像数据筛选方法
  • [发明专利]文本识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210334785.0在审
  • 谭怀亮;陈淑玉;贺再红;谭彦杰 - 湖南大学
  • 2022-03-31 - 2022-07-01 - G06V10/40
  • 本申请涉及一种上述文本识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,其中,方法包括:获取文本图像;提取文本图像的字符特征,生成文本图像特征序列;获取文本图像特征序列的邻域信息,并将邻域信息与文本图像特征序列融合,得到融合的文本图像特征序列;提取、并结合融合的文本图像特征序列的多时序上下文关系,得到目标文本图像特征序列;根据目标文本图像特征序列,得到文本识别结果。整个过程中,基于文本图像的图像特征获取领域信息以及多时序上下文关系,再基于领域信息以及多时序上下文关系来进行文本识别,增强了语义特征,显著提高了文本识别的准确度,可以实现准确的文本识别。
  • 文本识别方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备-CN202310587324.9在审
  • 李东;刘浩;李瑞淇;李东杰 - 华南理工大学
  • 2023-05-24 - 2023-08-29 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备,该方法包括下述步骤:获取包括多个电影实体的电影知识库,聚合电影知识库中电影实体邻域信息对电影实体进行特征建模,通过分层注意力对电影实体邻域信息进行加权,得到其对应的邻域表示,将邻域表示聚合到电影实体得到电影实体特征向量,将用户特征向量与融合得到的电影实体特征向量输入预测函数计算用户与电影实体交互的概率,将概率值大于等于预设阈值所对应的电影实体推荐给用户以实现面向用户的个性化电影推荐本发明解决了现有方法未考虑电影知识库的关系语义及未能建模高阶语义信息的问题,通过注意力机制聚合电影实体的高阶邻域特征实现精确计算用户对电影的偏好程度。
  • 一种基于知识库个性化电影推荐方法系统计算设备
  • [发明专利]基于时间邻域编码的医学时序信号分类预测方法-CN202310712730.3在审
  • 王演;崔世钰;郑贺予;安永泰 - 大连海事大学
  • 2023-06-15 - 2023-10-27 - G16H80/00
  • 本发明公开了一种基于时间邻域编码的医学时序信号分类预测方法,包括:获取医学时序信号,并对医学时序信号进行时间窗口划分;检测信号平稳性,确定时间邻域参数;基于时间邻域参数,利用时间窗口对所述医学时序信号进行采样;利用编码器对采样信号进行编码;利用判别器对编码结果进行鉴别分类,预测目标窗口与样本窗口位于同一邻域的可能性。本发明中,基于时间邻域编码对医学时序信号进行分类预测,预测过程简单,准确率高,可靠性较高,解释性强,不仅适用于单类数据的分类识别,同时在两类相干性指标的分类任务中效果较好,可以应用在具有相关性病理指标的分析方向,探究某些相关指标与医学疾病的关系,为HIE指标的分析方法提供一个新思路。
  • 基于时间邻域编码医学时序信号分类预测方法
  • [发明专利]一种采用图注意力网络与融合邻域的拓扑预测方法-CN202110859990.4有效
  • 李佳浩;刘琳岚 - 南昌航空大学
  • 2021-07-28 - 2023-05-23 - H04W16/18
  • 本发明公开了一种采用图注意力网络与融合邻域的拓扑预测方法,包括如下步骤:步骤1:将时间上连续的原始网络按时间段切分成一系列的时间快照,并对原始网络中节点对的起始链接时间的事件集进行数据转化。步骤2:静态邻域通过GAT嵌入门控循环单元(GRU)从时间快照中聚合邻居特征,并使用自注意力机制计算每一个时间快照的权值。根据权值计算所有节点的节点表示。步骤3:动态邻域通过时序点过程直接对邻居生成序列。步骤4:融合静态邻域生成与动态邻域生成进行拓扑预测。本发明充分地考虑动态节点之间的复杂关系,从而在机会网络中捕获其链路变化的潜在特征,能够解决现有技术无法准确地把握机会网络节点对在时域上的演变规律的技术问题。
  • 一种采用注意力网络融合邻域拓扑预测方法
  • [发明专利]一种点云加速配准方法-CN202111529195.5在审
  • 陈龙;郭浩文;张晓彤;朱裕昌;刘坤华 - 中山大学
  • 2021-12-14 - 2022-03-11 - G06T7/33
  • 本发明属于图像处理领域,更具体地,涉及一种点云加速配准方法,包括对原始点云数据进行下采样,并提取出点的第一邻域点集;利用正二十面体群对第一邻域点集进行特征提取,得到具有旋转等变性的描述子;根据旋转等变性描述子对原始点云数据中的源点云与目标点云进行配准,得到块配准关系;对块配准关系进行局部优化配准,完成源点云与目标点云的配准工作。
  • 一种加速方法
  • [发明专利]一种基于脑区间接关系网络构建的医学图像分类方法-CN201810331096.8有效
  • 李颖;李静 - 山东管理学院
  • 2018-04-13 - 2021-04-27 - G06K9/62
  • 本发明提出一种基于脑区间接关系网络构建的医学图像分类方法,用于轻度认知障碍的辅助诊断。该方法先利用两个脑区与它们共同邻域之间的相关性分别为两个脑区建立相关向量,再通过计算两个脑区相关向量的格贴近度得到这两个脑区之间的相关值,按照此法得到任意两个脑区之间的相关值,由此构建出脑区间接关系网络,最后基于该脑区间接关系网络对医学图像进行分类。本发明方法充分利用了脑区与其共同邻域之间丰富的关系信息来描述脑区之间的相关性,弥补了直接关系网络构建过程中信息利用不充分的问题。另外,间接关系网络具有更强的区分性和鲁棒性。
  • 一种基于区间关系网络构建医学图像分类方法

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