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]一种通过脑电解码汉语发音的方法-CN202110274646.9有效
  • 李海峰;熊文静;马琳;李洪伟;丁施航;朱泓嘉;姜文浩 - 哈尔滨工业大学
  • 2021-03-15 - 2022-09-23 - G06F3/01
  • 本发明公开了一种通过脑电解码汉语发音的方法,包括:基于汉语语料库内的刺激材料和信号灯脑电实验范式,获取跟读音频和想象跟读脑电;数据预处理:得到每个单独语料的诱发皮层脑电信号和被试对于汉语语音每个单独语料的自发声语音时频信号;针对每一份语料刺激诱发的脑电与语音信号,执行分帧截取样本操作,而后输入双峰酒桶形深度玻尔兹曼机神经网络,采用均方误差来衡量网络解析皮层脑电和语音对应关系的深度,若均方误差达到一个极小量级,则在训练集上,尝试进行未知脑电对应语音的解码。本发明的优点是:扩展了应用脑电解码语音的范围;弥补了脑电解码汉语的空白;有利于单模态信息重建多模态信息。
  • 一种通过解码汉语发音方法
  • [发明专利]一种基于熵稳定约束的自动数据降维方法-CN202110257323.9在审
  • 李海峰;熊文静;马琳;李洪伟;丁施航;朱泓嘉;姜文浩 - 哈尔滨工业大学
  • 2021-03-09 - 2021-06-15 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于熵稳定约束的自动数据降维方法,包括以下步骤:步骤1,监测训练过程中网络输入层、隐含层和输出层的熵分布特征;步骤2,依据网络学习目的灵活地组合待分析熵分布特征匹配差异;步骤3,将匹配差异作为惩罚项加入网络整体损失函数中或是特异网络层的梯度项,而后经过多轮迭代后完成数据的降维,以用于后续分析。本发明的优点是:通过将不同神经网络层之间的熵匹配差异作为惩罚项,加入网络的整体损失函数中或是特异网络层的梯度项,达到对网络迭代过程中高维数据内在结构的保持的目的,且提取到的低维数据重建误差更小,还能准确的体现高维数据间的分布特征,保证了在不同网络初始化的条件下,网络编码层的输出趋向一致。
  • 一种基于稳定约束自动数据方法

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