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]一种基于自监督域聚类与域泛化的活体检测方法-CN202310287952.5在审
  • 杨若瑜;姚凯哲 - 南京大学
  • 2023-03-23 - 2023-07-07 - G06V40/40
  • 本发明公开了一种基于自监督域聚类与域泛化的活体检测方法,包括域信息迁移样本生成、构建自监督域聚类网络并训练以及使用域泛化活体检测模型对带有伪域标签的样本进行训练;首先通过域信息迁移的数据增强方法生成正负样本,然后使用自监督域聚类模块为样本分配伪域标签,得到域泛化活体检测的源域数据集;使用对抗训练的方式训练域泛化活体检测模块,使用记忆三元组损失辅助优化模型,使用非平衡的记忆缓存更新策略保存之前训练的特征。本发明能自主的为人脸样本分配域标签,并直接在无域标签的人脸数据上进行域泛化活体检测训练,具有更灵活的泛化能力,同时节省标注成本,有较大应用价值。
  • 一种基于监督域聚类泛化活体检测方法
  • [发明专利]一种旋转磁介质动态磁力捕获装置-CN201710408059.8有效
  • 陈禄政;郑永明;曾剑武;肖庆飞;杨若瑜 - 昆明理工大学
  • 2017-06-02 - 2023-07-07 - G01R33/12
  • 本发明涉及一种旋转磁介质动态磁力捕获装置,属于选矿技术领域。该装置包括磁系、磁介质、磁介质固定件、分选筒、连接轴、电机、控制器、高速摄像仪、固定架、支撑架、机架、给料口、排料阀,磁系固定设置在机架上,分选筒设置在磁系中且固定设置在机架上,磁介质设置在磁介质固定件下端,磁介质固定件设置在分选筒内且与连接轴一端固定连接,连接轴另一端与电机的输出端固定连接,电机固定设置在固定架上,固定架活动设置在支撑架上,支撑架活动设置在磁系上,控制器设置在固定架上,高速摄像仪通过连杆设置在固定架的下方且设置在分选筒的侧上方,给料口设置在分选筒的下部侧壁,排料阀设置在分选筒的底端。该装置可研究矿物磁选过程。
  • 一种旋转介质动态磁力捕获装置
  • [发明专利]一种基于改进交叉熵损失函数的图像分类方法-CN202310240788.2在审
  • 杨若瑜;熊伟明 - 南京大学
  • 2023-03-14 - 2023-06-23 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于改进交叉熵损失函数的图像分类方法,包括:步骤1,搭建图像分类模型;步骤2,获取图像训练集;步骤3,利用图像训练集对图像分类模型进行训练,采用改进交叉熵损失函数计算损失值,迭代优化获得训练好的图像分类模型;步骤4,将待分类图像输入到训练好的图像分类模型中,获得分类预测结果。本发明基于改进交叉熵损失函数实现,能充分利用图像样本标签的信息,不仅惩罚神经网络误分类的行为,它还会惩罚经网络虽然分类正确但是对于输出类别置信度不够高的行为;在没有增加仍和任何的神经网络推理时间开销的情况下提升神经网络的分类性能。
  • 一种基于改进交叉损失函数图像分类方法
  • [发明专利]一种基于熵一致性的弱监督目标定位方法-CN202210160668.7在审
  • 杨若瑜;李一凡 - 南京大学
  • 2022-02-22 - 2022-05-27 - G06V20/00
  • 本发明公开了一种基于熵一致性的弱监督目标定位方法,包括:训练阶段:步骤1,将含类别标注的训练集图片输入神经网络,生成四层特征图,分别计算分类损失;步骤2,由四层特征图得到融合特征图,计算分类损失;步骤3,将四层特征图和融合特征图分别生成熵特征图以及融合熵特征图;步骤4,融合熵特征图分别与四层熵特征图计算前景背景分离损失;步骤5,将四层熵特征图分别和融合熵特征图计算熵一致性损失;步骤6,使用分类损失、分离损失、熵一致性损失更新神经网络;测试阶段:步骤7,将无标注图片输入到经过训练的网络,获得融合熵特征图以及融合特征图;步骤8,通过融合特征图获得图片类别;步骤9,通过融合熵特征图获得目标的位置。
  • 一种基于一致性监督目标定位方法

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