“徐传运”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29个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于语义相似度和知识库的仪表询价信息提取方法、设备及存储介质-CN202311020868.3在审
发明人：李刚;马莹丽;徐传运;舒涛;李星光 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F40/18 文献下载
摘要：本发明属于表格信息抽取技术领域，尤其涉及基于语义相似度和知识库的仪表询价信息提取方法、设备及存储介质：首先获取仪表询价表格的参数数据，并进行预处理，生成数据集；然后构建基于混合相似度的表格结构识别模型，将数据集作为表格结构识别模型的输入数据进行输入，并输出表格结构特征信息；然后预设表格内容识别模型，并通过仪表知识库和语义关系对表格内容识别模型进行训练，保存表格内容识别最优模型；最后将数据集作为表格内容识别最优模型的输入，将表格结构特征信息作为表格内容识别最优模型的特征，输出识别结果。本发明能够解决现有的仪表询价过程受人工方式的制约，对表格结构和内容识别准确率不高的问题。
基于语义相似知识库仪表询价信息提取方法设备存储介质

[发明专利]基于ResNet的仪表电子表格布局分类方法、设备及存储介质-CN202311020791.X在审
发明人：李刚;舒涛;徐传运;马莹丽;李星光;蒋建忠 -专利权人：重庆理工大学;重庆领略科技有限公司
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明属于电子表格数据处理技术领域，尤其涉及基于ResNet的仪表电子表格布局分类方法，首先获取可读取的原始仪表电子表格；对可读取的原始仪表电子表格的结构信息和单元格内容信息进行建模，获得结构张量和单元格内容张量；并将结构张量与单元格内容张量进行拼接获得仪表电子表格的特征张量；输入至改进的基于ResNet的表格布局分类模型中进行训练，保存表格布局分类最优模型；并将待布局分类的仪表电子表格输入表格布局分类最优模型中，输出布局分类结果，并于预设的评价指标进行比对，输出比对结果。本发明能够解决现有技术在处理电子表格结构布局所使用的算法灵活性差的问题。
基于 resnet 仪表电子表格布局分类方法设备存储介质

[发明专利]一种基于OCR识别的印章真伪鉴别方法及系统-CN202310902361.4在审
发明人：张杨;高洪涛;徐传运;刘飞洋;张海山;黄佳灵;郑茂琳;杨雨露;袁兴海 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V30/224 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理及印章识别技术领域，具体涉及一种基于OCR识别的印章真伪鉴别方法及系统。方法包括：获取待鉴别的目标印章图像；定位目标印章图像的印章图案，通过特征提取算法提取对应的印章图案特征；对目标印章图像进行OCR预处理，通过OCR识别提取对应的印章文字特征；根据目标印章图像的印章图案特征和印章文字特征匹配对应的印章参照图像；计算目标印章图像与印章参照图像的图像相似度，进而根据图像相似度判断目标印章图像的真实性，以实现印章真伪鉴别。本发明通过印章图像的图案特征和文字特征准确匹配印章参照图像，并且通过计算与印章参照图像的图像相似度来有效判断目标印章图像的真实性，从而提高印章鉴别的准确性和实用性。
一种基于 ocr 识别印章真伪鉴别方法系统

[发明专利]一种基于师生协同的知识蒸馏方法-CN202210254811.9在审
发明人：李刚;高文建;徐传运;张杨;刘欢;王影;郑宇;徐昊;张晴;宋志瑶;马莹丽;曹铠洪;陈志远;朱鑫;李梦伟;白南兰;陈鹏;孙成杰;王克亚 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及知识蒸馏技术领域，具体涉及一种基于师生协同的知识蒸馏方法，包括：构建经过预先训练的教师网络以及具有多层级的分支输出的学生网络；将训练数据分别输入教师网络和学生网络，得到教师网络输出的概率分布以及各个分支输出的概率分布和特征；计算各个分支的知识蒸馏损失和自蒸馏损失；然后通过各个分支的知识蒸馏损失和自蒸馏损失计算对应的整体损失函数，并更新学生网络的参数；对学生网络各个分支输出的概率分布进行融合，得到对应的最终概率分布；重复上述步骤，直至学生网络训练至收敛。本发明能够通过教师网络和学生网络自身来协同优化和训练学生网络，使得不增加教师网络的复杂度并能够基于学生网络的输出进行自监督和自学习。
一种基于师生协同知识蒸馏方法

[实用新型]一种小型全自动化学发光免疫分析仪液路系统-CN202121026026.5有效
发明人： 徐传运;王明杰;李恒;黄伟 -专利权人：桂林优利特医疗电子有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G01N35/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种小型全自动化学发光免疫分析仪液路系统，包括加注清洗模块、磁珠清洗模块、废液收集模块和底物液加注模块，所述加注清洗模块与所述磁珠清洗模块连接，所述废液收集模块分别与所述加注清洗模块和所述废液收集模块连接，清洗液通过各自的管道进行输送，从而将贴附在管路内壁的结晶性清洗液冲洗下来，防止结晶性清洗液贴附管道内堵塞管路，从而降低了故障率。反应杯丢杯前，所述第十五电磁阀开启，反应杯中的废液因所述负压罐的负压作用，通过所述第十五电磁阀被吸入到所述负压罐内，实现固液分离，避免反应杯掉落过程中飞溅的液体造成其它地方污染而引起的异常故障，从而降低了故障率。
一种小型全自动化学发光免疫分析仪液路系统

[发明专利]一种基于多级特征和掩码融合的前景分割方法-CN202111162124.6在审
发明人： 徐传运;刘欢;李刚;李腾辉;张杨;李天;宋志瑶;张晴;徐昊;王影;郑宇;高文建 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及计算图像处理技术领域，具体涉及一种基于多级特征和掩码融合的前景分割方法，其将待分类原始图进行编码和多尺度特征融合后，在解码阶段通过低级特征和高级特征融合、级联跨特征层特征拼接和融合，以及不同级别特征和相应尺度掩码融合的方式实现前景分割，得到待分类原始图的前景分割结果。本发明中基于多级特征和掩码融合的前景分割方法能够提高边界分割准确性和特征提取全面性，从而提高前景分割的分割效果。
一种基于多级特征掩码融合前景分割方法

[实用新型]一种高速全自动化学发光免疫分析仪液路系统-CN202121022635.3有效
发明人： 徐传运;王明杰;李恒;黄伟 -专利权人：桂林优利特医疗电子有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G01N35/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及化学分析系统领域，公开了一种高速全自动化学发光免疫分析仪液路系统，包括加注清洗模块、磁珠清洗模块、底物液加注模块、废液收集模块和供液模块；加注清洗模块的试剂针设置在清洗池内，第一柱塞泵与试剂针连通，第二隔膜泵与第一柱塞泵连通，第一电磁阀与清洗池连通，第一隔膜泵与第一电磁阀连通，缓存桶与第一隔膜泵和第二隔膜泵连通。试剂吸注液采用两根独立的试剂针进行试剂的吸注。完成试剂的吸注液后，第二隔膜泵开启和第一柱塞泵开启，缓存桶中的清洗液从试剂针喷出。第一隔膜泵开启，第一电磁阀开启，缓存桶中的清洗液从清洗池喷出，试剂针的内外壁残留物将被清洗液冲洗干净。从而可以减少交叉污染。
一种高速全自动化学发光免疫分析仪液路系统

[发明专利]一种小型全自动化学发光免疫分析仪液路系统-CN202110522760.9在审
发明人： 徐传运;王明杰;李恒;黄伟 -专利权人：桂林优利特医疗电子有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G01N35/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种小型全自动化学发光免疫分析仪液路系统，包括加注清洗模块、磁珠清洗模块、废液收集模块和底物液加注模块，所述加注清洗模块与所述磁珠清洗模块连接，所述废液收集模块分别与所述加注清洗模块和所述废液收集模块连接，清洗液通过各自的管道进行输送，从而将贴附在管路内壁的结晶性清洗液冲洗下来，防止结晶性清洗液贴附管道内堵塞管路，从而降低了故障率。反应杯丢杯前，所述第十五电磁阀开启，反应杯中的废液因所述负压罐的负压作用，通过所述第十五电磁阀被吸入到所述负压罐内，实现固液分离，避免反应杯掉落过程中飞溅的液体造成其它地方污染而引起的异常故障，从而降低了故障率。
一种小型全自动化学发光免疫分析仪液路系统

[发明专利]一种高速全自动化学发光免疫分析仪液路系统-CN202110523393.4在审
发明人： 徐传运;王明杰;李恒;黄伟 -专利权人：桂林优利特医疗电子有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G01N35/04 文献下载
摘要：本发明涉及化学分析系统领域，公开了一种高速全自动化学发光免疫分析仪液路系统，包括加注清洗模块、磁珠清洗模块、底物液加注模块、废液收集模块和供液模块；加注清洗模块的试剂针设置在清洗池内，第一柱塞泵与试剂针连通，第二隔膜泵与第一柱塞泵连通，第一电磁阀与清洗池连通，第一隔膜泵与第一电磁阀连通，缓存桶与第一隔膜泵和第二隔膜泵连通。试剂吸注液采用两根独立的试剂针进行试剂的吸注。完成试剂的吸注液后，第二隔膜泵开启和第一柱塞泵开启，缓存桶中的清洗液从试剂针喷出。第一隔膜泵开启，第一电磁阀开启，缓存桶中的清洗液从清洗池喷出，试剂针的内外壁残留物将被清洗液冲洗干净。从而可以减少交叉污染。
一种高速全自动化学发光免疫分析仪液路系统

[发明专利]基于用户评论的深度情感分析和多源推荐视图融合的混合推荐方法-CN201810342484.6有效
发明人：张宜浩;朱小飞;徐传运;董世都 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于用户评论的深度情感分析和多源推荐视图融合的混合推荐方法，包括如下步骤：S1，通过挖掘用户评论的情感倾向，实现基于用户综合评分的协同过滤推荐模型；S2，利用词向量和卷积神经网络实现对物品内容信息进行相似度计算；S3，利用协同训练的策略实现对多源推荐视图的融合，构建混合推荐模型。为利用用户评论等短文本信息挖掘情感倾向，解决用户评分的真实性问题提供解决方案；为解决对物品内容短文本描述的理解，多个视图的推荐模型的融合提供理论基础和技术手段。
基于用户评论深度情感分析推荐视图融合混合方法

[实用新型]一种样本双针加样装置-CN202020120671.2有效
发明人：吴斌;秦珍珠;徐传运 -专利权人：桂林优利特医疗电子有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G01N35/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种样本双针加样装置，通过所述加样针驱动组件驱动，可实现第一样本针和第二样本针分别进行单独的竖直运动，能根据控制需求，双针同时接触液面或单独接触液面。通过所述液面感应组件，可实现对样本针竖直运动位置检测及反馈；通过所述防撞模块，可避免样本针发生垂直撞击时损坏样本针；本实用新型的样本双针加样装置在高速生化仪中，采用双针单独加样的方式，可解决双针凌空排液加样对液路系统高要求及加样不稳定的问题，同时，由于样本针可单独进行竖直运动，避免双针同时下到反应液面，产生携带污染，从而提高了仪器检测结果的准确性。
一种样本双针加样装置

[发明专利]一种样本双针加样装置及控制方法-CN202010057541.3在审
发明人：吴斌;秦珍珠;徐传运 -专利权人：桂林优利特医疗电子有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G01N35/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种样本双针加样装置及控制方法，通过所述加样针驱动组件驱动，可实现第一样本针和第二样本针分别进行单独的竖直运动，能根据控制需求，双针同时接触液面或单独接触液面。通过所述液面感应组件，可实现对样本针竖直运动位置检测及反馈；通过所述防撞模块，可避免样本针发生垂直撞击时损坏样本针；本发明的样本双针加样装置在高速生化仪中，采用双针单独加样的方式，可解决双针凌空排液加样对液路系统高要求及加样不稳定的问题，同时，由于样本针可单独进行竖直运动，避免双针同时下到反应液面，产生携带污染，从而提高了仪器检测结果的准确性。
一种样本双针加样装置控制方法

[发明专利]一种基于深度学习的机器学习识别方法-CN201810128005.0有效
发明人：张杨;徐传运;许洲 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的机器学习识别方法，能够利用已知类别的一定量的多媒体数据样本采用不同的对比样本输入排列顺序对机器学习模型f1进行多次区别化的学习训练，并利用学习所得的机器学习模型f1进行多媒体数据类别识别处理，机器学习模型f1选用卷积神经网络模型或全连接神经网络模型，大幅降低了对海量训练样本的依赖，并且能够方便的扩展对未经过学习训练的多媒体数据类别进行类别识别，很好的解决了现有多媒体数据分类机器学习识别方法因对大量训练样本的依赖以及因无法直接对未经学习训练的类别进行分类识别而导致实际应用性、通用性受限的问题，能够更加广泛有效的应用到更多的具体的多媒体数据分类使用场合中。
一种基于深度学习机器识别方法

[发明专利]一种基于双重对比学习的机器学习识别方法-CN201810128018.8有效
发明人： 徐传运;许洲;张杨 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双重对比学习的机器学习识别方法，能够利用已知类别的一定量的多媒体数据样本采用不同的对比样本输入排列顺序对机器学习模型f1进行多次区别化的学习训练，用以进行多媒体数据类别识别处理，机器学习模型f1设计为卷积神经网络模型或/和全连接神经网络模型的组合模型构架，大幅降低了对海量训练样本的依赖，并且能够方便的扩展对未经过学习训练的多媒体数据类别进行类别识别，很好的解决了现有多媒体数据分类机器学习识别方法因对大量训练样本的依赖以及因无法直接对未经学习训练的类别进行分类识别而导致实际应用性、通用性受限的问题，能够更加广泛有效的应用到更多的具体的多媒体数据分类使用场合中。
一种基于双重对比学习机器识别方法

[发明专利]一种基于对比学习的机器学习识别装置及方法-CN201810129048.0有效
发明人： 徐传运;张杨 -专利权人： 徐传运
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于对比学习的机器学习识别装置及方法，能够利用已知类别的一定量的多媒体数据样本采用不同的对比样本输入排列顺序对机器学习模型f1进行多次区别化的学习训练，进而能够利用学习所得的机器学习模型f1进行多媒体数据类别识别处理，大幅降低了对海量训练样本的依赖，并且能够方便的扩展对未经过学习训练的多媒体数据类别进行类别识别，很好的解决了现有多媒体数据分类机器学习识别方法因对大量训练样本的依赖以及因无法直接对未经学习训练的类别进行分类识别而导致实际应用性、通用性受限的问题，能够更加广泛有效的应用到更多的具体的多媒体数据分类使用场合中，具有广阔的技术应用和推广前景。
一种基于对比学习机器识别装置方法

1
2
下一页»
尾页
共 29 条