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]基于轻量化卷积神经网络的声纹识别方法和装置-CN202110886681.6有效
  • 许静;吴彦峰;赵俊安;过辰楷;朱静雯 - 南开大学
  • 2021-08-03 - 2023-09-22 - G10L17/18
  • 一种基于轻量化卷积神经网络的声纹识别方法和装置,解决了现有技术中声纹识别技术精度低且网络参数量和计算量过大的问题。声纹识别方法包括:基于声学特征向量,顺次执行多个特征提取子例程,分别得到多个第四声纹特征向量;基于部分第四声纹特征向量确定第五声纹特征向量;采用低秩矩阵分解技术对第五声纹特征向量进行全连接,得到第六声纹特征向量;根据第六声纹特征向量进行声纹识别。其中,特征提取子例程包括:对输入特征向量进行多个不同空洞率的深度可分离卷积操作,得到多个第一声纹特征向量,确定多个第一声纹特征向量各自的权重向量,基于权重向量对多个第一声纹特征向量进行加权融合,得到第二声纹特征向量。
  • 基于量化卷积神经网络声纹识别方法装置
  • [发明专利]显著性物体的检测方法、模型、存储介质及电子设备-CN202010251865.0有效
  • 许静;邱宇;刘云;朱静雯 - 南开大学
  • 2020-04-01 - 2023-04-18 - G06V10/46
  • 本发明提供了一种显著性物体的检测方法、检测模型、计算机可读存储介质以及电子设备,通过编码操作和解码操作以获取待检测图像中的显著性物体的位置信息和轮廓信息,其中,编码操作包括N层级第一卷积操作,解码操作包括与第一卷积操作对应的N层级第二卷积操作,下一层级第二卷积操作包括对上一层级第二卷积操作的输出图像和该上一层级第二卷积操作对应的第一卷积操作的输出图像进行的第一融合操作,在解码操作中融合对应编码操作的输出图像,可以结合编码操作得到的信息,从而提高检测精度;并且部分第二卷积操作包括多个具有不同空洞率且并行的空洞卷积操作,可以从多个尺度去学习得到多个尺度的信息,从而进一步提高检测精度。
  • 显著物体检测方法模型存储介质电子设备
  • [发明专利]训练图像分割模型的方法、图像分割的方法及其装置-CN202011299408.5有效
  • 许静;邱宇;刘云;朱静雯 - 南开大学
  • 2020-11-18 - 2023-03-24 - G06T7/11
  • 本发明提供了一种训练图像分割模型的方法、图像分割的方法及其装置。所述图像分割模型包括知识矩阵,所述训练图像分割模型的方法包括:获取待训练图像的特征图;对所述特征图与所述知识矩阵进行特征融合,得到目标特征图,所述知识矩阵用于区分所述待训练图像中的目标区域;基于所述目标特征图进行图像分割,得到图像分割结果,所述图像分割结果用于指示所述待训练图像中的所述目标区域;根据所述图像分割结果调整所述知识矩阵。根据本发明中的方法训练所述图像分割模型,并使用所述图像分割模型进行图像分割,可以提高图像分割的准确率。
  • 训练图像分割模型方法及其装置

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