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- [发明专利]一种基于视觉Transformer的自动睡眠分期方法-CN202210965248.6在审
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任延珍;彭荔
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武汉大学
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2022-08-12
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2022-11-22
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G06K9/00
- 本发明将原始PSG信号通过滑窗处理得到PSG信号序列；将PSG信号序列通过数据增强得到增强信号样本；通过视觉Transformer帧级编码器、双向GRU序列级编码器、softmax层级联构建睡眠分期网络，将每组PSG信号样本输入睡眠分期网络,预测PSG信号样本的睡眠阶段，通过跨模态迁移学习初始化网络，结合PSG信号样本的真实睡眠阶段构建损失函数，使用ADAM优化器训练得到优化后睡眠分期网络；实时采集PSG信号，将PSG信号样本通过优化后睡眠分期网络，预测睡眠阶段。本发明根据PSG信号的噪声和伪迹设计数据增强，提高网络对PSG信号噪声和伪迹的鲁棒性；引入基于视觉Transformer的编码器，提高网络特征表示能力；通过迁移学习，减轻对大量PSG数据的依赖。
- 一种基于视觉transformer自动睡眠分期方法
- [发明专利]OLT设备及OLT设备冗余保护方法-CN201710942399.9在审
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邱明;肖林发;韦国华
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深圳市新格林耐特通信技术有限公司
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2017-10-11
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2017-12-15
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H04B10/032
- 本发明涉及一种OLT设备及OLT设备冗余保护方法，该设备包括PON芯片，包括PSG输出端、PSG输入端和至少两个PON口；可编辑逻辑器件，包括多个输入输出端，所述PSG输出端连接至一输入输出端，所述PSG输入端连接至另一输入输出端；主控制器，用于发送设置主PON口和备PON口的控制指令，所述可编辑逻辑器件在无源光网络的链路发生故障时，根据所述控制指令将所述主PON口对应的PSG输出端与所述备PON口对应的PSG输入端连接。上述OLT设备及OLT设备冗余保护方法设计简单，成本低，若链路发生故障，使得主PON口对应的PSG输出端与备PON口对应的PSG输入端连接，从而完成PSG冗余保护的功能，控制灵活，方便。
- olt设备冗余保护方法
- [发明专利]一种FinFET结构的固相源掺杂方法-CN202010584726.X在审
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李勇
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上海华力集成电路制造有限公司
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2020-06-24
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2021-12-24
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H01L21/8238
- 结构的固相源掺杂方法，Fin结构及其上的缓冲层、缓冲层上的硬掩膜层构成叠层，用作PMOS的叠层为第一结构；用作NMOS的叠层为第二结构；沉积BSG层覆盖叠层及基底上表面；去除第一结构上的BSG层；沉积PSG层覆盖第二结构上的BSG层、第一结构以及基底上表面；去除第二结构上的PSG层；在基底上表面的PSG层和BSG层上形成介质层；去除介质层以上的PSG层和BSG层；去除介质层将Fin结构侧壁剩余的PSG层和BSG层及基底上表面的PSG层和BSG层暴露；沉积帽层以覆盖叠层及Fin结构侧壁的PSG层和BSG层；退火以使Fin结构侧壁的PSG层中的磷和BSG层中的硅向Fin结构内部侧向扩散；刻蚀去除PSG层和BSG
- 一种finfet结构固相源掺杂方法
- [发明专利]迁移学习联合优化睡眠分期方法及可穿戴睡眠分期系统-CN202310773755.4在审
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陈南西;刘贵松
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重庆大学
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2023-06-28
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2023-09-01
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G16H20/70
- 一种迁移学习联合优化睡眠分期方法及可穿戴睡眠分期系统，包括以下步骤：标签PSG数据库传送带标签PSG数据给第一特征提取器,可穿戴EEG采集器发送无标签EEG数据给第二特征提取器的；第一特征提取器和第二特征提取器分别提取PSG数据和EEG数据中的特征并融合后，输出高维特征数据给第一分类器和第二分类器；第一分类器和第二分类器分别输出PSG数据和EEG数据特征映射的5个不同睡眠时期的预测概率；基于PSG数据对模型进行预训练后联合PSG数据和EEG数据进行联合迁移优化。本发明显著效果：不仅能够克服可穿戴EEG睡眠数据与用于模型训练的公开PSG数据之间域偏移问题，提高睡眠分期精度；该模型极其轻量，可以部署在多种移动硬件载体上，无负担的进行移动端边缘计算。
- 迁移学习联合优化睡眠分期方法穿戴系统
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