“娄泽宇”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[实用新型]一种铝基复合材料搅拌铸造罐-CN202222070223.8有效
发明人： 娄泽宇;郝启堂 -专利权人： 娄泽宇
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： B22D1/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种铝基复合材料搅拌铸造罐，涉及搅拌铸造罐技术领域，包括拌合罐体和放料罐，拌合罐体上设有进料斗，拌合罐体上设有封堵进料斗且进行定量投放的下料结构，下料结构可以在水平方向上沿垂直部内壁往复运动的挡板，槽体底部固定连接有称重传感器，称重传感器的称重面朝上，称重传感器的称重面截面尺寸与垂直部内径截面尺寸大小一致，下料结构能够在搅拌铸造铝基复合材料时实现多次定量添加增强颗粒的功能，从而避免单次加入过多可能导致的增强颗粒在溶体内分布不均，同时避免长时间暴露在空气中，造成熔体表面过多氧化，从而减小复合材料中氧化膜含量增加值，进一步减小溶体氧化对复合材料的质量和性能的影响。
一种复合材料搅拌铸造

[发明专利]一种基于注意力与聚合机制的文章与问题的融合方法-CN201910887855.3有效
发明人：李建平;顾小丰;胡健;张建国;孙睿男;苌浩阳;娄泽宇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力与聚合机制的文章与问题的融合方法，其包括以下步骤：S1、将编码后的文章向量和问题向量分别输入双向注意力模型和共同注意力模型；S2、将步骤S1中的两个输出进行聚合，得到聚合后的向量P3；S3、将P3与编码前的文章向量P进行聚合得到文本编码向量P4；S4、获取文章内部单词之间的全局交互信息；S5、获取使用自注意力模型后的文本向量P5；S6、将P4和P5进行聚合得到聚合后的数据P6；S7、将P6与P进行拼接后送入双向GRU网络中，将双向GRU网络的输出作为文章的上下文语境向量，完成文章与问题的融合。本方法相比FussionNet模型的计算成本更低。
一种基于注意力聚合机制文章问题融合方法

[发明专利]一种有损图像压缩加密方法-CN201810988049.0有效
发明人：李建平;顾小丰;胡健;苌浩阳;葛学志;林思哲;蒋胜;娄泽宇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种有损图像压缩加密方法，其包括以下步骤：S1、对图像进行RGB分道；S2、产生三个序列；S3、将对应的分道图像进行置乱；S4、将置乱后的两个矩阵组合成新的矩阵，得到分别对应于三个分道图像的矩阵；S5、将三个新的矩阵进行缩小处理和哈夫曼编码，得到分别对应于三个分道图像的编码流；S6、在编码流的末尾添加0直至每个编码流的位数为8的整倍数并进入步骤S7；S7、将每个编码流按照每8位二进制转化为十进制；S8、获取第一加密秘钥和第二加密秘钥；S9、对每个转化后的编码流进行加密，完成对有损图像的压缩加密。本发明有效减少了图像存储占用空间，提高了图像数据的传输速率和传输安全性。
一种有损图像压缩加密方法

[发明专利]基于语义增强卷积神经网络的视觉显著性检测方法-CN201910699533.6在审
发明人：李建平;顾小丰;胡健;王晓明;张建国;赖志龙;娄泽宇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义增强卷积神经网络的视觉显著性检测方法，通过对经典模型VGG16进行改进，引入卷积层代替全连接层，能够更好的保存图像的细节信息；并且在卷积层后面加入BN层来加快网络的训练速度，同时为了解决网络的过拟合问题在所添加的卷积层之后添加了dropout层。在最后卷积层之后嵌入SENet网络单元来进一步提升网络性能增强特征的语义性。本发明能够解决传统方法无法提取图像深层特征的问题，同时可以加强图像的细节信息，并对提取的特征进行自适应的加权来减少在网络传播中图像主要特征信息的损失和噪声的干扰。本发明能够获得目标区域更加准确，噪声更少的视觉显著图。
卷积卷积神经网络视觉显著性语义细节信息图像噪声视觉显著图经典模型目标区域特征信息提取图像网络传播网络单元网络性能增强特征连接层语义性自适应检测拟合加权嵌入网络保存引入改进

[发明专利]一种基于局部标签信息的半监督非重叠社区发现方法-CN201810954439.6在审
发明人：李建平;顾小丰;胡健;张马路;杨久东;薛庆弢;周望;娄泽宇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部标签信息的半监督非重叠社区发现方法。本发明与传统LPA算法相比在准确度方面有所提高，而且，加入局部标签先验信息的算法与未加入先验信息的算法相比，社区发现准确度明显要提高很多。特别是当网络中社区结构不明显的情况下，本发明所提出的算法依然可以达到较高的社区发现准确度。本发明的时间复杂度为O(m)，故本发明虽然提高了社区发现准确度但时间复杂度并没有增加。
社区发现准确度算法局部标签时间复杂度先验信息半监督非重叠社区结构网络