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- [发明专利]一种基于大数据的电力用户画像构建方法及装置-CN202110204028.7在审
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汪礼君
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汪礼君
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2021-02-24
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2021-05-14
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G06K9/62
- 本发明涉及一种大数据的技术领域，揭露了一种基于大数据的电力用户画像构建方法，包括：获取电力用户数据，利用基于前缀树的信息挖掘算法对电力用户数据进行信息挖掘，得到电力用户的特征向量；利用基于时序演变的特征向量处理算法对电力用户的特征向量进行处理，得到基于时序演变的电力用户特征向量；利用改进的特征向量聚类算法对基于时序演变的电力用户特征向量进行聚类处理，得到聚类后的电力用户特征，并根据聚类结果，构建电力用户画像；根据所构建的用户画像，利用基于空间的用户发现方法构建用户社交画像。本发明还提供了一种基于大数据的电力用户画像构建系统。本发明实现了电力用户画像的构建。
- 一种基于数据电力用户画像构建方法装置
- [发明专利]一种基于大数据的垃圾图像收集方法及系统-CN202011421375.7在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-12-08
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2021-03-09
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G06K9/34
- 本发明涉及一种图像收集的技术领域，揭露了一种基于大数据的垃圾图像收集方法，包括：获取大量图像，并利用灰度图转换方法将图像转换为灰度图；利用高斯滤波器对灰度图进行降噪处理，得到降噪图像；利用颜色估计模型对降噪图像进行阴影去除，得到无阴影的降噪图像；利用基于空间阈值的背景分割方法对无阴影的降噪图像进行前景背景的分割，得到前景图像；利用基于相邻特征信息融合的垃圾检测算法对前景图像进行垃圾图像的检测，将检测到的垃圾图像构建为垃圾图像数据集，实现垃圾图像的收集。本发明还提供了一种基于大数据的垃圾图像收集系统。本发明实现了图像的收集。
- 一种基于数据垃圾图像收集方法系统
- [发明专利]一种基于区块链的深度学习分布式计算方法及系统-CN202011255057.8在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-11-11
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2021-02-09
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G06F9/46
- 本发明涉及一种区块链的技术领域，揭露了一种基于区块链的深度学习分布式计算方法，包括：将所述深度学习计算任务分成若干子计算任务，并将所述若干子计算任务存储到不同的区块链节点中；利用基于环签名的排序算法对区块链节点进行排序；利用基于区块链节点排序结果的共识算法进行深度学习子计算任务的共识，将达成共识的子任务计算结果存储到存储节点中；利用基于区块链数据篡改机制的容错校验算法对存储节点所存储的子任务计算结果进行容错校验；计算存储节点中所存储的子任务计算结果的哈希值，并将哈希值作为深度学习任务的计算结果。本发明还提供了一种基于区块链的深度学习分布式计算系统。本发明实现了基于区块链的深度学习计算。
- 一种基于区块深度学习分布式计算方法系统
- [发明专利]一种基于医疗区块链的医疗数据管理方法及系统-CN202011255383.9在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-11-11
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2021-02-09
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G06F21/64
- 本发明涉及一种区块链的技术领域，揭露了一种基于医疗区块链的医疗数据管理方法，包括：计算区块链中所有节点的性能和可靠性，并根据区块链节点的性能和可靠性将节点分为全节点和轻节点；利用基于全节点和轻节点的区块分组策略对区块链中的区块进行分组处理，得到适用于医疗数据的医疗区块链；利用医疗区块链对医疗数据进行存储；利用基于区块链的数据完整性校验方法，对区块链中所存储的医疗数据进行完整性校验；利用基于区块链的数据交易算法进行医疗数据的流通，实现基于医疗区块链的医疗数据管理。本发明还提供了一种基于医疗区块链的医疗数据管理系统。本发明实现了区块链数据的管理。
- 一种基于医疗区块数据管理方法系统
- [发明专利]一种基于大数据的图像检索方法及系统-CN202011173216.X在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-10-28
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2021-01-29
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G06F16/51
- 本发明涉及一种图像检索的技术领域，揭露了一种基于大数据的图像检索方法，包括：获取海量图像数据，并将海量图像数据进行分布式存储；对所存储的海量图像数据进行图像灰度化和灰度拉伸的预处理；利用基于自编码器的多标签语义提取算法对经预处理的图像数据进行处理，得到图像的多标签语义信息；根据图像的多标签语义信息建立图像信息连接图；利用基于深度哈希的数据存储方法将结合图像信息连接图的图像数据进行存储，从而将哈希编码值作为图像特征索引，并根据图像特征索引进行图像检索。本发明还提供了一种基于大数据的图像检索系统。本发明实现了图像的检索。
- 一种基于数据图像检索方法系统
- [实用新型]一种数学建模用画图工具-CN202020833095.6有效
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张振光;汪礼君
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张振光
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2020-05-19
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2021-01-29
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B43L9/02
- 本实用新型公开了一种数学建模用画图工具，属于数学建模技术领域，包括等边三角板，等边三角板的边侧贴设有刻度线贴，等边三角板的中心位置处开设有通孔，通孔孔壁的边侧与固定盘的边侧固定连接，固定盘的正面开设有凹槽，凹槽的中心位置处螺纹连接有夹紧螺栓，夹紧螺栓的背面套设有直尺，夹紧螺栓背面的端部固定连接有立柱，立柱的一端固定设有凸体，本实用新型通过设有刻度线贴，方便拆卸和更换新的刻度线贴，使得刻度线较为清晰，方便绘图使用，通过设有限位孔，用于对安插限位柱，限位柱连接的夹持座上安装画图笔，使画图笔以凸体为圆心画圆，将限位柱安插在不同的限位孔内，画出不同直径的圆，使用起来较为方便。
- 一种数学建模画图工具
- [发明专利]一种基于知识图谱的医疗自动问答系统构建方法-CN202010921733.4在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-09-04
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2020-12-11
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G16H50/70
- 本发明涉及一种自动问答的技术领域，揭露了一种基于知识图谱的医疗自动问答系统构建方法，包括：对医疗领域知识图谱中的实体、关系以及属性进行预定义；获取医疗领域数据，根据所预定义的医疗领域知识图谱，利用数据自动标注算法对医疗领域数据进行标注；利用知识图谱构建模型对所述标注数据进行知识图谱的构建，得到医疗领域知识图谱；利用对话编码器将用户的对话文本进行编码，得到对话文本编码数据；利用基于知识图谱的强化学习网络对文本编码数据进行路径推断，得到用户的意图路径，意图路径所指向的知识图谱结果即为自动问答结果。本发明还构建了一种基于知识图谱的医疗自动问答系统。本发明实现了医疗领域的自动问答。
- 一种基于知识图谱医疗自动问答系统构建方法
- [发明专利]一种基于局部语义特征的图像内容描述方法及系统-CN202010922327.X在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-09-04
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2020-12-11
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G06K9/62
- 本发明涉及一种图像描述的技术领域，揭露了一种基于局部语义特征的图像内容描述方法，包括：利用基于阈值的二值化方法对待描述图像进行二值化处理；利用高斯滤波器对二值化图像进行降噪处理；利用基于阈值的聚类算法对降噪后的图像进行聚类；提取聚类图像的颜色直方图特征以及灰度共生特征，并进行特征融合；利用基于局部语义特征的特征提取模型对图像融合特征进行局部语义特征的提取；利用基于逆序数的参数更新方法对特征提取模型的参数进行更新，并提取局部语义特征中的图像描述特征；将所提取的图像描述特征输入图像描述解码模型，生成图像描述文本。本发明还提供了一种基于局部语义特征的图像内容描述系统。本发明实现了图像内容的描述。
- 一种基于局部语义特征图像内容描述方法系统
- [发明专利]一种人脸表情识别算法及系统-CN202010922462.4在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-09-04
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2020-12-11
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G06K9/00
- 本发明涉及一种人脸识别的技术领域，揭露了一种人脸表情识别算法，包括：获取待识别人脸图像，利用图像二值化方法将待识别人脸图像进行二值化处理，得到二值化人脸图像；利用基于视觉的显著性增强算法对二值化人脸图像进行显著性增强处理，得到人脸显著图像；利用基于嘴部形状边缘特征的特征提取算法对人脸显著图像进行边缘特征的提取；将边缘特征进行串接得到人脸表情特征；利用表情特征池对所述人脸表情特征进行进行降维处理，得到降维后的人脸表情特征，并将所述人脸表情特征同表情阈值进行比较，根据比较结果进行人脸表情识别结果的输出。本发明还提供了一种人脸表情识别系统。本发明实现了人脸表情的识别。
- 一种表情识别算法系统
- [发明专利]一种基于深度学习的医学图像识别方法及系统-CN202010807556.7在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-08-12
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2020-11-17
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G06T7/11
- 本发明涉及一种图像识别的技术领域，揭露了一种基于深度学习的医学图像识别方法，包括：获取待识别的医学图像，利用基于阈值的二值化方法对图像进行二值化处理；利用中值滤波方法对二值化图像进行降噪处理；利用伽马矫正算法对降噪图像进行图像增强；利用图像参数检测算法对增强后的医学图像进行有效信息的定位，所述医学图像中的有效信息包括细胞图像信息和器官图像信息；利用基于启发式算法对多阈值分割目标函数进行求解，并根据求解结果对检测定位到的医学图像进行图像分割；将分割后的医学图像输入到预训练的FT‑Densent模型中，进行医学图像的识别。本发明还提供了一种基于深度学习的医学图像识别系统。本发明实现了医学图像的识别。
- 一种基于深度学习医学图像识别方法系统
- [发明专利]一种基于深度学习的图像内容描述方法及系统-CN202010767475.9在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-08-03
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2020-11-10
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G06T5/40
- 本发明涉及一种图像描述的技术领域，揭露了一种基于深度学习的图像内容描述方法，包括：利用基于阈值的二值化方法对待描述图像进行二值化处理，并利用非最大信号压制方法细化二值化图像的轮廓；提取图像轮廓区域内的空间域特征；计算空间域特征中不同特征的权重，根据所赋予的特征权重进行空间域特征的融合；利用多方向小波变换方法对空间域融合特征进行多尺度的复频域变换处理，得到图像的低频子带；将低频子带输入预构建的self‑adaption Net模型中，提取出图像描述特征；将所提取的图像描述特征输入预构建Conv‑C网络模型，进行图像描述文本的生成。本发明还提供了一种基于深度学习的图像内容描述系统。本发明实现了图像内容的描述。
- 一种基于深度学习图像内容描述方法系统
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