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]一种超声辅助索绪装置及索绪方法-CN202111298464.1有效
  • 江文斌;徐新雨;周雨 - 浙江理工大学
  • 2021-11-04 - 2023-06-23 - D01B7/00
  • 本发明提供了一种超声辅助索绪装置及索绪方法,从理绪锅中自动收集无绪茧,然后将其输入超声辅助区,茧子在超声辅助区沿水流方向运行,在加热调节下进行超声波处理,在超声波处理后再被输入索绪锅中,然后在索绪锅中被索绪,然后再被输入理绪锅。本发明能够通过循环处理,有效地利用超声波来提高茧子的缫丝利用率,提高缫丝厂的经济效益。并且,在形成循环处理的同时,不干扰原有索绪和理绪工艺,使得各阶段工艺简单,容易分别调控。
  • 一种超声辅助装置方法
  • [发明专利]无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备-CN202310072257.7在审
  • 俞凯;江文斌;张一帆 - 思必驰科技股份有限公司
  • 2023-01-20 - 2023-05-16 - G10L21/0208
  • 本发明实施例提供一种无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备。该方法包括:将训练数据集输入至由降噪语音生成器以及判别器构建的基于对抗生成网络的语音增强模型;将带噪语音输入至降噪语音生成器,输出降噪语音,基于带噪语音以及降噪语音确定降噪损失;将降噪语音以及非配对的干净语音输入至判别器,基于最优传输确定出对抗损失;基于降噪损失、对抗损失分别对降噪语音生成器以及判别器进行无监督学习训练,得到无监督学习的语音增强模型。本发明实施例将最优传输的无监督训练应用到对抗生成网络的语音增强中。规避了一对一的带噪语音‑纯净语音数据对的使用,训练出了更有效的语音增强模型。
  • 监督学习语音增强模型训练方法系统电子设备
  • [发明专利]数字转换方法及系统、文本处理方法及系统、设备和介质-CN202010855978.1有效
  • 陈辰;江文斌;李健 - 上海携旅信息技术有限公司
  • 2020-08-24 - 2023-05-12 - G06F40/295
  • 本发明公开了一种数字转换方法及系统、文本处理方法及系统、设备和介质,包括:S11、构建第一类关键词字典,当输入文本包含所述第一类关键词,则执行步骤S13;S12、构建第二类关键词字典、第三类关键词字典和第四类关键词字典,依据所述第二类关键词对所述输入文本的中文数字进行数字串直接转换,依据所述第三类关键词对所述输入文本的中文数字进行数值转换,依据所述第四类关键词对所述输入文本的表示时间的中文数字进行转换;S13、结束转换,输出目标文本。本发明转换后的文本包含阿拉伯数字,清晰且没有歧义,能够使人一眼抓住重点,提高文本处理效率,也便于机器进行抓取,进行后的续处理和使用。
  • 数字转换方法系统文本处理设备介质
  • [发明专利]订单识别模型生成方法、识别方法、系统、设备和介质-CN202010186074.4有效
  • 江文斌;李健 - 上海携程国际旅行社有限公司
  • 2020-03-17 - 2023-04-28 - G06Q30/0601
  • 本发明公开了一种订单识别模型生成方法、识别方法、系统、设备和介质,通过获取多个历史订单数据;基于所述多个历史订单数据获取历史订单特征;将所述多个历史订单数据用图结构进行关联,得到一个以订单为图节点以用户ID和或产品ID为边的图;对所述历史订单特征进行特征处理与筛选,以剔除不相关特征,并将筛选后的订单特征加入对应的图节点中,从而得到GCN图结构网络;将所述历史订单数据输入至GCN模型中进行训练,以得到订单识别模型,进一步利用该模型预测订单异常的概率,进而判断该订单是否异常。本发明使用图结构实现基于聚类和社区发现的半监督学习方法能够对海量未标注的订单进行准确识别。
  • 订单识别模型生成方法系统设备介质
  • [发明专利]语音增强方法、电子设备和存储介质-CN202211626526.1在审
  • 俞凯;江文斌 - 思必驰科技股份有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-04-25 - G10L21/0208
  • 本发明公开语音增强方法、电子设备和存储介质,其中,语音增强方法用于语音增强系统,语音增强系统包括编码器模块、双路模块、解码器模块和合并模块,解码器模块包括激励解码器、声道解码器和复数谱解码器,方法包括:利用编码器模块提取原始带噪语音信号中的预设特征;利用双路模块对预设特征在频率轴进行建模处理得到频率轴特征,利用双路模块对预设特征在时间轴进行建模处理得到时间轴特征;利用激励解码器和声道解码器对时间轴特征进行处理得到第一降噪语音信号;利用复数谱解码器对频率轴特征进行处理得到第二降噪语音信号;利用合并模块将第一降噪语音信号、第二降噪语音信号和原始带噪语音信号进行合并得到最终的估计语音信号。
  • 语音增强方法电子设备存储介质
  • [发明专利]高阶特征的自动生成方法、系统、设备和介质-CN202010245363.7有效
  • 王育添;江文斌;李健 - 上海携程国际旅行社有限公司
  • 2020-03-31 - 2023-04-25 - G06N20/00
  • 本发明公开了一种高阶特征的自动生成方法、系统、设备和介质,高阶特征的自动生成方法步骤包括以下步骤:获取输入特征集,所述输入特征集中包含有若干个输入特征;通过对当前的输入特征集中的输入特征进行算子操作生成高阶特征;将生成的每一个高阶特征分别加入至输入特征集中,以组成若干组候选特征集,利用选定的机器模型对所述若干组候选特征集进行评估;将评估结果最优的若干个候选特征集中的高阶特征加入至输入特征集中,以得到更新的输入特征集;利用所述机器模型对输入特征集进行评估;输出更新的输入特征集中的高阶特征和特征对应的具体含义。本发明不仅能自动产生出有效的高阶特征,而且能对产生的高阶特征命名和解释含义。
  • 特征自动生成方法系统设备介质
  • [发明专利]字符验证码的识别方法、系统、电子设备和存储介质-CN202011112355.1有效
  • 王荣生;江文斌;李健 - 上海携旅信息技术有限公司
  • 2020-10-16 - 2023-04-25 - G06F21/36
  • 本发明公开了一种字符验证码的识别方法、系统、电子设备和存储介质,包括对包括待识别的字符验证码的图像进行预处理得到预处理图像;将预处理图像输入到训练中使用CTC损失函数的网络模型以识别出预处理图像中的识别字符;判断识别字符中字符的数量与待识别的字符验证码中字符的数量是否一致;若否,复制识别字符中最后一个字符并增加在最后一个字符后以形成验证码字符。本发明通过判断识别字符中字符的数量与待识别的字符验证码中字符的数量是否一致,并在不一致时复制识别字符中最后一个字符并增加在最后一个字符后以形成验证码字符,克服了使用CTC损失函数的网络模型缺陷,提升了模型识别和字符验证码识别的准确率。
  • 字符验证识别方法系统电子设备存储介质
  • [发明专利]多重半监督图像的季节分类方法、系统、电子设备和介质-CN201911153763.9有效
  • 陈辰;路婵;江文斌;李健 - 上海携程国际旅行社有限公司
  • 2019-11-22 - 2023-04-25 - G06V10/764
  • 本发明公开了多重半监督图像的季节分类方法、系统、电子设备和介质,其中季节分类方法包括以下步骤:获取原始图片集;为原始图片集的图片添加标签以构建基础训练集;对基础训练集进行预处理以得到第一训练集;根据第一训练集对原始识别模型进行训练以得到第一模型;根据原始图片集获取第一子集;将第一子集加入第一训练集以得到第二训练集,根据第二训练集训练第一模型以得到第二模型;利用主动学习对无标签图片集进行专家标注以得到专家标注集,将专家标注集加入第三训练集以得到第四训练集,根据第四训练集训练第三模型以得到第四模型;根据第四模型对待分类图像进行季节分类。本发明解决了图片的季节分类难题,得到了较高的准确度。
  • 多重监督图像季节分类方法系统电子设备介质
  • [实用新型]一种超声辅助索绪装置-CN202122689941.9有效
  • 徐新雨;江文斌;周雨;杨小龙 - 浙江理工大学
  • 2021-11-04 - 2023-04-25 - D01B7/04
  • 本实用新型提供了一种超声辅助索绪装置,从理绪锅中自动收集无绪茧,然后将其输入超声辅助区,茧子在超声辅助区沿水流方向运行,在加热调节下进行超声波处理,在超声波处理后再被输入索绪锅中,然后在索绪锅中被索绪,然后再被输入理绪锅。本实用新型能够通过循环处理,有效地利用超声波来提高茧子的缫丝利用率,提高缫丝厂的经济效益。并且,在形成循环处理的同时,不干扰原有索绪和理绪工艺,使得各阶段工艺简单,容易分别调控。
  • 一种超声辅助装置
  • [发明专利]语音增强模型迭代式的自监督训练方法、系统和电子设备-CN202211696112.6在审
  • 俞凯;江文斌;张一帆 - 思必驰科技股份有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-04-18 - G10L21/0208
  • 本发明实施例提供一种语音增强模型迭代式的自监督训练方法、系统和电子设备。该方法包括:利用纯噪声样本对语音增强模型在第k‑1阶段输出降噪后的带噪语音进行预处理,得到在第k阶段的训练数据对;将第k阶段的训练数据对输入至语音增强模型,得到第k阶段输出的带噪语音;基于第k阶段输出的带噪语音以及第k阶段的训练数据对中的带噪语音的损失函数对语音增强模型进行第k阶段的自监督学习训练。本发明实施例使用和带噪语音不相关的噪声为噪声源,构造全新的训练数据对,并且将迭代方法应用到自监督训练中,能够和神经网络结构有效结合而不是简单地使用非纯净语音作为目标来训练。在不使用纯净语音训练的情况下,能够达到较优的语音增强效果。
  • 语音增强模型迭代式监督训练方法系统电子设备

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