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[发明专利]一种嘈杂环境下的语义场景生成方法、设备及介质-CN202310875397.8在审
发明人：张汉同;丁鑫;马文英 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G10L15/18 文献下载
摘要：本申请公开了一种嘈杂环境下的语义场景生成方法、设备及介质，方法包括：针对不同主题的嘈杂环境语义场景，采集每个嘈杂环境语义场景下的多个音频流，并对多个音频流进行音频处理，以得到处理后的音频序列；获取音频序列的上下文关系数据，分别得到对应的第一上下文关系数据集和第二上下文关系数据集；对第一上下文关系数据集和第二上下文关系数据集进行模糊综合评价，得到嘈杂环境语义场景对应的综合上下文关系数据集；根据综合评价结果，从综合上下文关系数据集中，筛选出嘈杂环境语义场景对应的目标上下文关系数据，并根据目标上下文关系数据，对嘈杂环境语义场景对应的上下文数据库进行更新，以得到相应的目标语义场景。
一种嘈杂环境语义场景生成方法设备介质

[发明专利]基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法和识别系统-CN201910862510.2有效
发明人：齐美彬;吴晶晶;蒋建国;杨艳芳;杨玉兵;周国武;许绍清;汪伟 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法和识别系统，其中行人属性识别方法包括：建立并训练行人识别系统；将待识别图像在竖直方向编码为图像序列，属性序列初始化为随机值；利用训练好的行人识别系统计算图像上下文关系序列和属性上下文关系序列；计算图像上下文关系序列对属性上下文关系序列中每个元素的注意力；计算每个属性属于该属性每个类别的概率，选择概率值最大的类别作为该属性的类别。该方法充分利用了图像序列间的上下文关系、属性间的上下文关系以及图像与属性间的上下文关系，提高了行人属性识别的准确率。
基于序列上下文关系学习行人属性识别方法系统

[发明专利]基于关系上下文进行实体对齐的图神经网络模型及方法-CN202110281892.7在审
发明人：王杰;蔡健宇;王学良;吴枫 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系上下文进行实体对齐的图神经网络模型及方法，模型包括：实体上下文模块，根据对齐的实体种子，以知识图谱中每一个实体及其周围的子图信息作为输入，输出该实体的实体上下文向量；关系上下文模块，根据对齐的实体种子，以知识图谱中每一个实体及其周围的子图信息作为输入，输出该实体的关系上下文向量；向量拼接模块，能拼接实体上下文模块和关系上下文模块输出的实体上下文向量与关系上下文向量，得到实体的最终向量该模型及方法有效地利用并建模了知识图谱中的关系信息，同时结合了图神经网络相关技术，取得了显著的性能提升。
基于关系上下文进行实体对齐神经网络模型方法

[发明专利]基于Transformer上下文信息融合的医学图像分割方法及相关设备-CN202310232612.2在审
发明人：黄小红;谭石;付颖;叶依桐;李丹丹;袁学光;邓智方 -专利权人：北京邮电大学;北京大学第三医院
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供一种基于Transformer上下文信息融合的医学图像分割方法及相关设备，Transformer包括多个编码层和对称的解码层；该方法包括：通过多个编码层对各组医学图像构成收缩路径，在编码层预设多水平分支局部上下文提取模型，通过空间分离和空洞卷积以及残差连接得到局部上下文关系；通过多个解码层构成扩张路径，在解码层预设多尺度上下文信息融合模块，利用自注意力计算和交叉注意力计算，分别得到当前尺度和多尺度的医学图像的全局上下文关系，结合两者信息作提取与融合，得到多尺度上下文关系；基于上述两种上下文关系对医学图像进行分割，得到分割结果。通过多尺度上下文关系和局部上下文关系，能够有效进行医学图像分割，从而有效识别医学图像中的解剖结构。
基于 transformer 上下文信息融合医学图像分割方法相关设备

[发明专利]基于数据对象和到标识目的的用户连接之间的确定关系生成搜索结果-CN200680043867.9有效
发明人：约翰·杜贝斯 -专利权人：思科技术公司
申请日： 2006-11-14 - 公布日： 2009-08-12 - 主分类号： G06F7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于数据对象和到标识目的的用户连接之间的确定关系生成搜索结果，其中一种搜索系统基于将用户上下文应用于信息上下文和连接上下文来生成包括标识个人和数据对象的目的目标的排序列表。用户上下文标识与用户的身份有关的搜索上下文(即用户正查找的信息)，并且信息上下文标识用户可访问的目的，包括数据对象和基于通信的动作(例如IP语音电话呼叫、即时通信会话记录等)。连接上下文标识遍及系统的所选择目的之间的关系，以及从所选择目的的现象确定的那些关系的强度：基于现象检测来更新连接上下文。连接上下文中的与用户上下文有关的部分用于对信息上下文中的与用户上下文有关的部分进行排序，从而产生目的目标的排序列表。
基于数据对象标识目的用户连接之间确定关系生成搜索结果

[发明专利]一种基于编程现场环境上下文的搜索方法-CN202011551429.1在审
发明人：张智轶;许云剑;黄志球;陶传奇;周玉倩 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F8/72 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于编程现场环境上下文的搜索方法。包括以下步骤：获取编程现场环境上下文信息，包括编程人员的上下文信息、编程项目及任务的上下文信息、编程时间和环境的上下文信息；对获取的原始编程现场环境上下文信息，针对文本语言和形式语言进行不同的预处理并存储；利用K‑means算法对预处理后的编程现场环境上下文信息进行聚类分析，得到上下文信息之间的语义关系；利用层次聚类法对预处理后的编程现场环境上下文信息进行层次分析，获得上下文信息之间的显式关联和隐式关联关系本发明通过深度挖掘上下文信息间广泛、多样的语义关系，能够实现代码的精准推荐。
一种基于编程现场环境上下文搜索方法

[发明专利]一种基于关系型上下文聚合的图像语义分割方法-CN202211138798.7在审
发明人：冯天;张微;马笑文;马梦婷;沈骏翱 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系型上下文聚合的图像语义分割方法。本发明针对高分辨率遥感图像背景复杂，尺度变化大等问题，基于关系型上下文聚合机制，在图像语义分割任务中引入语义级多尺度上下文生成器和关系级多尺度上下文整合器。本发明通过语义级多尺度上下文生成器，有效地提取图像中每个语义范围内的语义级上下文信息作为类别表达，并通过关系级多尺度上下文整合器，结合语义内像素与像素之间的关系与语义间像素与类之间的关系，为每个像素构建密集而精确的上下文信息本发明为上下文聚合机制在复杂背景图像的分割任务上提供一种新的解决方案，并且能够提高相应图像语义分割的性能。
一种基于关系上下文聚合图像语义分割方法

[发明专利]一种处理报文的方法和转发器-CN201811277361.5有效
发明人：谭仕勇;倪慧;蔡慧 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-06-14 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种在软件定义网络(Software‑Defined Network)中处理报文的方法，所述方法由转发器执行，所述方法包括：接收输入报文；根据所述输入报文确定所述输入报文所属的流；根据流与上下文标识集合之间的第一对应关系确定所述输入报文所属的流对应的上下文标识集合；所述第一对应关系中每个流对应的上下文标识集合包括至少一个上下文标识；根据上下文标识与上下文之间的第二对应关系确定与所述上下文标识集合相对应的上下文；根据所述上下文标识集合对应的上下文对所述输入报文进行处理本发明实施例中的流与上下文不是直接关联的，当有多个流共用一个上下文时，这个上下文也不需要被保存多遍，在与现有技术相同的硬件条件下，本发明的实施例将使得转发器的存储能力和处理能力大大提高。
一种处理报文方法转发器

[发明专利]一种处理报文的方法和转发器-CN201380073126.5有效
发明人：谭仕勇;倪慧;蔡慧 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-06-14 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： H04L12/813 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种在软件定义网络(Software‑Defined Network)中处理报文的方法，所述方法由转发器执行，所述方法包括：接收输入报文；根据所述输入报文确定所述输入报文所属的流；根据流与上下文标识集合之间的第一对应关系确定所述输入报文所属的流对应的上下文标识集合；所述第一对应关系中每个流对应的上下文标识集合包括至少一个上下文标识；根据上下文标识与上下文之间的第二对应关系确定与所述上下文标识集合相对应的上下文；根据所述上下文标识集合对应的上下文对所述输入报文进行处理本发明实施例中的流与上下文不是直接关联的，当有多个流共用一个上下文时，这个上下文也不需要被保存多遍，在与现有技术相同的硬件条件下，本发明的实施例将使得转发器的存储能力和处理能力大大提高。
上下文标识输入报文集合转发器处理报文关系确定存储能力定义网络接收输入硬件条件报文关联保存

[发明专利]一种基于空间上下文引导的表面缺陷区域分割方法和装置-CN202111218023.6有效
发明人：弭宝瞳;梁循 -专利权人：北京矩视智能科技有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空间上下文引导的表面缺陷区域分割方法和装置，该方法包括：采集目标图像，并利用编码器从目标图像中提取第一特征；利用预设的空间上下文关系建模模块从第一特征中提取空间上下文关系的特征，并利用空间上下文关系的特征生成空间上下文引导的特征；基于空间上下文引导的特征，利用解码器预测目标图像中的缺陷区域。本申请提供的技术方案，可以有效地提取空间上下文信息，并利用空间上下文信息预测目标图像中的缺陷区域，从而得到更高精确度的缺陷区域分割结果。
一种基于空间上下文引导表面缺陷区域分割方法装置

[发明专利]一种软件通信体系结构的命名服务接口-CN202110696095.5有效
发明人：王涛;段冰冰;张立松;刘龑 -专利权人：中国航空无线电电子研究所
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件通信体系结构的命名服务接口，提供一种绑定关系链表中，表中每一个名字都有一个命名上下文，命名上下文除了存储本身名字绑定的对象，还包括一个前向指针和一个后向指针，分别指向当前命名上下文的前一个命名上下文和后一个命名上下文对象；每一个名字对应绑定关系视为绑定关系链表中的一个节点，每一个中间节点除了存储本身名字对应的命名上下文外，还包括一个前向指针和一个后向指针，分别指向当前节点的前一个命名上下文和后一个命名上下文。本发明通过绑定关系链表建立维护名字与对象引用的绑定关系的列表，可以提升命名上下文节点和绑定节点的查找速度，可以有效提升插入新的节点和删除节点的速度。
一种软件通信体系结构命名服务接口

[发明专利]一种神经网络的关系抽取方法-CN202111079384.7在审
发明人：寇菲;冯落落;王建华;高明;尹青山 -专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理领域，具体提供了一种神经网络的关系抽取方法，基于词依存信息类型映射记忆神经网络的关系抽取模型，利用上下文关联的词以及词与词之间的依存关系类型对上下文信息进一步建模，对上下文特征进行区分建模与现有技术相比，本发明在上下文信息的建模过程中，融合依存信息，对不同的上下文特征进行区分建模，不会存在噪声的影响，对提升模型的上下文表征能力会有帮助，进而提升模型在关系抽取任务的性能。
一种神经网络关系抽取方法

[发明专利]用于数据的关系型上下文敏感匿名化的方法和系统-CN201410093918.5有效
发明人： C·O·艾仑;S·R·凯瑞尔;H·墨斯三世;E·伍兹 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2014-03-14 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：描述了用于数据的关系型上下文敏感匿名化的方法和系统。更具体而言，提供了用于数据的关系型上下文敏感匿名化的机制。接收对数据的请求，该请求指定与所选人的所选群组相对应的关系型上下文，所选人的所选群组是基于关系型上下文从人的全局群组中选择的。关系型上下文指定所选群组中的所选人的一个或多个属性，这一个或多个属性确立所选人之间的关系并且将所选人与全局群组中的不在所选群组中的非所选人相区分。对于关系型上下文，基于与所选人相对应的个人信息数据的语料库，确定个人信息数据中的关键属性，并且确定每个关键属性的罕见性值。然后基于所确定的每个关键属性在所选群组的关系型上下文内的罕见性值来匿名化所选关键属性。 1
群组关键属性个人信息数据多个属性敏感系统描述语料库全局

[发明专利]一种基于上下文信息融合的知识图谱补全方法-CN202211031111.X在审
发明人：马战川;张立和;孔雨秋;陈思龙;尹宝才 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于上下文信息融合的知识图谱补全方法。本发明首次利用3D卷积处理知识图谱上下文信息，并引入头尾双关系来解决复杂关系的编码问题。首先使用实体关系编码模块对输入的实体关系对进行编码得到实体关系特征；再使用上下文编码模块对输入的上下文信息进行编码得到上下文特征；然后将实体关系特征和上下文特征输入到特征融合模块进行特征融合得到查询向量本发明利用3D卷积对上下文结构信息进行特征提取，将其融入实体关系特征中，在多个常用的数据集上进一步提高知识图谱补全方法的准确率。
一种基于上下文信息融合知识图谱方法

[发明专利]视频的分析方法、装置、处理器和存储介质-CN202110197722.0在审
发明人：常舒宁;王丕超;王帆;李昊 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取待分析的视频；将视频输入特征处理模型进行处理，得到视频的全局上下文关系的特征和视频的局部上下文关系的特征；基于视频的全局上下文关系的特征和视频的局部上下文关系的特征，确定视频中的目标类片段本发明解决了于仅依靠视频的局部上下文关系特征确定用户感兴趣的视频片段，导致确定出用户感兴趣的视频片段的准确度较的技术问题。
视频分析方法装置处理器存储介质

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