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]一种基于ALBERT的武器装备实体抽取方法、系统及存储介质-CN202110163970.3在审
  • 高佩东;赵彤洲 - 武汉工程大学
  • 2021-02-05 - 2021-06-15 - G06F40/295
  • 本发明公开了一种基于ALBERT的武器装备实体抽取方法,包括以下步骤:使用ALBERT模型作为语句表征模型来表示句向量,将预设的训练集语句统合为多维向量特征作为神经网络输入,并将训练集语句对应的实体标记通过one‑hot编码得到对照结果向量特征;将对照结果向量特征输入BiLSTM‑CRF网络模型,对对照结果向量特征进行交叉训练,等待BiLSTM‑CRF网络模型收敛后得到网络模型;输入待识别语句至ALBERT模型,通过ALBERT模型表示为句向量,并作为特征输入到网络模型中;通过网络模型计算得到预测结果;将预测结果通过反one‑hot编码得到结果序列,识别结果序列得到实体名称和实体位置;将实体名称和实体位置作为最终结果输出。本发明能够有效地识别文本中的武器装备领域实体。
  • 一种基于albert武器装备实体抽取方法系统存储介质
  • [发明专利]一种基于BiLSTM-CRF的体育新闻主题词提取方法-CN201910978573.4在审
  • 江逸琪;赵彤洲 - 武汉工程大学
  • 2019-10-15 - 2020-02-28 - G06F40/211
  • 本发明公开一种基于BiLSTM‑CRF的体育新闻主题词提取方法,包括以下步骤:从网站获取体育新闻作为训练数据,提取训练数据的标题和正文;从正文中提取主题句,提取训练数据的主题句;建立训练集和测试集,将得到的标题和主题句的部分划分到训练集中,剩余部分划分到测试集中;建立BiLSTM‑CRF模型,以训练集内的标题和主题句为对象对其进行训练,对训练集内的训练数据的主题词进行提取,得到最优预测模型;提取需要提取主题词的体育新闻的标题和主题句,并代入最优预测模型中,得到取需要提取主题词的体育新闻的主题词。本发明提供一种体育新闻主题词抽取方法,为读者提供新闻主题词,使其快速从新闻中准确地获取感兴趣的信息。
  • 一种基于bilstmcrf体育新闻主题词提取方法
  • [发明专利]基于小波变换的多重分形维数端点检测方法-CN201510169332.7有效
  • 罗斌;赵彤洲 - 武汉工程大学
  • 2015-04-10 - 2018-08-03 - G10L15/05
  • 本发明公开了一种基于小波变换的多重分形维数端点检测方法,该方法包括以下步骤:使用小波变换对语音信号进行去噪处理,得到小波重构去噪后的语音信号;对小波重构之后的语音信号进行分帧处理;计算语音信号的多重分形维数,得到每一个帧窗口的多重分形维数;分别计算每一个帧窗口的多重分形维数与语音段的多重分形维数和非语音段的多重分形维数的相关性;绘制两个相关性函数的曲线图,两曲线的交汇处即为语音信号的起始点和结束点。本发明方法能在低信噪比的情况下有效进行语音信号的端点检测。
  • 基于变换多重分形维数端点检测方法

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