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[外观设计]豆干包装盒（五香味）-CN202230720887.7有效
发明人： 赖晓平 -专利权人： 赖晓平
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： 09-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：豆干包装盒（五香味）。2.本外观设计产品的用途：用于豆干的包装。3.本外观设计产品的设计要点：在于图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。5.请求保护的外观设计包含色彩。
包装香味

[外观设计]豆干包装盒（麻辣）-CN202230721217.7有效
发明人： 赖晓平 -专利权人： 赖晓平
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： 09-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：豆干包装盒（麻辣）。2.本外观设计产品的用途：用于豆干的包装。3.本外观设计产品的设计要点：在于图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。5.请求保护的外观设计包含色彩。
包装麻辣

[发明专利]多任务深度网络的癫痫综合征脑电分析方法-CN202211162253.X在审
发明人：曹九稳;陈耀辉;郑润泽;赖晓平;蒋铁甲;高峰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多任务深度网络的癫痫综合征脑电分析方法。本发明包括如下步骤：步骤1、对原始采集的脑电信号数据进行切分，切割发作期脑电信号和发作间期脑电信号，并为它们打上标签，已备后续神经网络训练；步骤2、对原始采集的脑电信号进行预处理；步骤3、对预处理后的脑电信号每4s一段采用STFT提取时频特征图，最终将21通道提取的时频特征图组合成21*32*32的3D特征；步骤4、得到的3D特征和预处理后的脑电信号作为输入传入多任务深度神经网络进行训练。本发明相比于单任务(癫痫综合征分类或癫痫时期分类)能够获得更高的分类准确率。本发明的多任务双流融合模型的每一任务分类准确率都有提高，实现了对儿童癫痫综合征及癫痫时期的精确分类。
任务深度网络癫痫综合征分析方法

[发明专利]多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法-CN202211162255.9在审
发明人：曹九稳;方智波;郑润泽;赖晓平;蒋铁甲;高峰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法。本发明步骤：1、对多通道的脑电EEG信号进行滤波和多类伪迹类别划分；2、针对得到的每类伪迹信号对应的脑部区域分析和通道关联性分析，得到每类伪迹的区域信息和通道信息；3、对每类伪迹的通道信息进行特征提取；4、针对区域信息和提取的特征，使用ReliefF算法和mRMR算法进行两阶段的特征选择，建立特征分组；5、使用机器学习算法结合选取的特征进行分类模型的训练；6、针对步骤5所训练得到的多个分类器进行系统搭建。本发明克服了临床上人工定位伪迹的繁琐，提高了异常信号的快速定位，解决了现有伪迹识别技术的单调性，同时可以实现对多通道脑电EEG数据进行实时的伪迹检测。
分类融合自适应脑区脑电伪迹检测方法

[实用新型]一种燃气表防拆防盗接头-CN202222355988.6有效
发明人： 赖晓平 -专利权人： 赖晓平
申请日： 2022-09-03 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01F15/18 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种燃气表防拆防盗接头，涉及燃气表接头技术领域，包括燃气表本体，燃气表本体的上表面安装有燃气表接头，燃气表接头的外表面安装有限位环，燃气表本体的上方设置有防盗机构，防盗机构包括第一防盗壳和第二防盗壳，第一防盗壳的内部和第二防盗壳的内部均固定连接有弧形板，第一防盗壳的上方设置有两个安装机构，安装机构包括矩形壳和第一矩形板，矩形壳的底面与第一防盗壳的上表面固定连接。它通过限位环、防盗机构和安装机构之间的配合，利用限位环和防盗机构可防止燃气表接头被盗走，利用安装机构可便于对防盗机构进行拆装，从而便于工作人员对防盗机构内部的燃气表接头进行更换或维修。
一种燃气表防拆防盗接头

[发明专利]一种基于视频图像的人群计数和未来人流量预测的方法-CN202010364590.1有效
发明人：李小玉;翁立;赖晓平 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频图像的人群计数和未来人流量预测的方法。本发明：1、选定有标注信息的视频图像数据集，根据人头位置的标注进行高斯函数处理，生成真值密度图；2、将视频帧输入到搭建的MPDC模型提取特征图，并映射为人群估计密度图(DE)。3、将得到的DE堆叠数帧输入到构建的Bi‑ConvLSTM网络中，预测T+1时刻的人群预测密度图，并估计T+1时刻的行人数量。本发明采用的是基于多尺度金字塔空洞的卷积网络和基于残差连接的Bi‑ConvLSTM网络，用连续的视频帧生成人群估计密度图,并进一步预测未来帧的人群预测密度图，并统计人群数量。本发明针对的是连续视频图像的预测，是一种全新的方法，不仅可以得到实时人群密度图和人数，还可以预测出未来帧的人群密度图和人流量。
一种基于视频图像人群计数未来人流量预测方法

[发明专利]基于语音多任务学习的脑卒中康复评估辅助分析方法-CN202111665085.1在审
发明人：曹九稳;葛宇;王天磊;赖晓平 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语音多任务学习的脑卒中康复评估辅助分析方法。提出主任务为对脑卒中语音功能损伤评估，以预测分数的回归任务，和辅助任务为对脑卒中语音功能损伤严重程度分类的分类任务的多任务学习模型。其中底层模型为基于梅尔频谱图(Mel spectrogram)的深度残差网络(Resnet50)的特征提取模型与长短期记忆网络(LSTM)的时序序列预测模型，而顶层模型为主任务与辅助任务各自对应的全连接神经网络。采用的损失函数为均方误差损失函数和交叉熵损失函数的加权叠加。本发明采用的多任务学习机制能够降低模型过拟合概率，并有效减少预测误差，通过预测分数能够清楚地了解患者当前的康复状况。
基于语音任务学习脑卒中康复评估辅助分析方法

[发明专利]一种基于深度神经网络与CCA特征融合的棘波检测方法-CN202111279893.4在审
发明人：曹九稳;鲍子航;崔小南;郑润泽;赖晓平;蒋铁甲;高峰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络与CCA特征融合的棘波检测方法。首先对输入的原始单通道脑电信号进行预处理操作，分割后得到脑电信号片段；分别通过连续小波变换得到频谱图特征和平滑非线性能量滤波后的传统特征；通过DenseNet121深度神经网络对频谱图提取2维深度特征，使用方差过滤式方法筛选出4维的传统特征；使用典型相关分析并采取相加的融合策略，得到2维的融合特征；再通过随机森林算法构建单通道棘波和非棘波样本数据集的棘波检测模型；最后通过建立的棘波检测模型进行脑电棘波检测。本发明通过频谱图深度特征与传统特征的CCA特征融合，并结合随机森林分类算法，达到对棘波放电精准检测的效果，能够同时检测棘波以及其产生的位置信息。
一种基于深度神经网络 cca 特征融合检测方法

[发明专利]一种对象信息的展示方法和装置-CN201510106783.6有效
发明人：林浚玮;甘文生;王巨宏;李勇;赖晓平 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2015-03-11 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种对象信息的展示方法和装置，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取目标店铺中各对象对应的利润值，以及当前时间点之前预设时长的历史时段内所述各对象的交易数量；根据所述各对象对应的利润值和所述各对象的交易数量，在所述各对象中，选取在所述历史时段内的累计利润值满足预设的利润值条件的对象，作为待展示对象；对所述待展示对象的对象信息进行展示。采用本发明，可以提高展示对象信息的灵活性。
一种对象信息展示方法装置

[发明专利]项集挖掘方法及装置-CN201510116198.4有效
发明人：林浚玮;甘文生;李勇;王巨宏;赖晓平 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-03-17 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种项集挖掘方法及装置，属于数据挖掘领域。所述方法包括：获取自定义的权重和最低期望权重阈值ε；根据数据项的发生概率和权重，计算不确定性数据库D中的项集的项权重概率上限iubwp，将iubwp≥|D|*ε的项集挖掘为高期望权重上限项集HUBEWI；计算每个HUBEWI的期望权重支持度expWSup，将expWSup≥|D|*ε的HUBEWI挖掘为高权重项集HEWI。本发明通过计算项集的项权重概率上限得到高期望权重上限项集，再计算高期望权重上限项集的期望权重支持度获取高权重项集，以少量计算量先挖掘出高期望权重上限项集作为候选项集，缩小高权重项集的挖掘范围，解决了挖掘高权重项集只能处理精确数据，尚无针对不确定性数据库的高权重项集挖掘技术的问题，达到了提高挖掘的效能的效果。
挖掘方法装置

[发明专利]项集挖掘方法及装置-CN201510115234.5有效
发明人：林浚玮;甘文生;赖晓平;李勇;王巨宏 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2015-03-16 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种项集挖掘方法及装置，属于数据挖掘领域。所述方法包括：获取自定义的最小期望支持度μ和最低效用比例ε；计算不确定性数据库D中项集的实际期望支持度expSup和实际效用值u，该项集中包含至少一个数据项；当expSup≥|D|*μ，且u≥总效用值TU*ε时，确定该项集为高概率且高效用项集；TU表示不确定性数据库D中所有数据项的效用之和；|D|表示不确定性数据库D中包含的事务总数。本发明达到了挖掘出的项集效用值较高，且发生概率较大，从而保证挖掘出的项集具有较高的实际使用价值的效果。
挖掘方法装置

[发明专利]基于十字形声阵列宽带波束形成的声识别方法-CN201610409905.3有效
发明人：王天磊;王建中;曹九稳;赖晓平 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G10L17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于十字形声阵列宽带波束形成的声识别方法。本发明包括如下步骤：1、将十字形声阵列对准所需方向采集声音信号；2、对采集到声音信号进行预处理；3、对预处理后的每一帧数据进行离散傅里叶变换，然后根据需要的频带进行频带提取；4、提取的各频带分别在所需方向上进行LSMI‑MVDR波束形成。5、将波束形成后的频域信号进行逆离散傅里叶变换；6、对应分帧时的原则进行帧重叠合成，输出信号；7、对输出信号进行特征提取和分类学习、识别。本发明能够提高期望方向接收信号的信噪比并且抑制其他方向的干扰信号，将其用于声音识别系统的信号处理阶段，能够有效的提高识别系统对识别对象的识别率和可靠性。
基于十字形声阵列宽带波束形成识别方法

[发明专利]一种个性化页面的生成方法及装置-CN201410213762.X有效
发明人：谭奔;赖晓平;张小鹏;肖磊;李勇 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2014-05-20 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种个性化页面的生成方法，包括：记录用户在第一互联网应用程序与第二互联网应用程序中的用户行为数据；根据用户行为数据分析第一互联网应用程序与第二互联网应用程序内目标对象的兴趣用户分布特征；根据兴趣用户分布特征计算第一互联网应用程序内的对象与第二互联网应用程序内的对象之间的相关性系数；在检测到第一用户登陆第二互联网应用程序中时获取第一用户在所述第一互联网应用程序内的第一兴趣对象；从第二互联网应用程序中获取与第一兴趣对象之间的相关性系数大于预定值的第二兴趣对象，并根据第二兴趣对象生成第一用户的个性化页面。上述方法可解决了个性化页面生成过程新用户数据稀疏问题。
一种个性化页面生成方法装置

[发明专利]一种基于超限学习机与稀疏表示分类的改进方法-CN201610018444.7有效
发明人：曹九稳;郝娇平;张凯;曾焕强;赖晓平;赵雁飞 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-01-12 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超限学习机与稀疏表示分类的改进方法。本发明步骤如下：1、随机产生隐层节点参数；2、计算出隐层节点输出矩阵，3、根据L和N的大小关系，采用不同的公式计算出连接隐层节点和输出神经元的输出权重4、计算出查询图片y的输出向量；5、对ELM输出向量ο中的极大值ο_f和次大值ο_s的差值进行判断，如果差值大于设定值，则求出输出向量中最大值对应的索引即为查询图片所属类别；否则进入步骤6；6、采用输出向量ο中k个最大值所对应的的训练样本，构造子字典，采用系数重构算法计算图片y的线性表示系数，计算残差并根据残差所对应的的类别确定查询图片的所属类。本发明计算量就会大大减少，实现较高的识别率，也能够大大降低计算复杂度。
一种基于超限学习机稀疏表示分类改进方法

[发明专利]一种网络信息的处理方法和装置-CN201210165029.6有效
发明人：李勇;刘大鹏;言艳花;肖磊;赖晓平 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2012-05-25 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络信息的处理方法和装置，包括：内容匹配模块为当前用户匹配对应的候选网络信息；网络信息推荐模块从所述候选网络信息中选出推荐的网络信息；之后推荐原因生成模块生成所推荐的网络信息的推荐原因信息；最后，展示模块为当前用户展示所推荐的网络信息以及所述推荐原因信息。利用本发明，可以提高网络信息的点击率，进而提升目标网页的到达率。
一种网络信息处理方法装置

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