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[发明专利]使用最具体的过滤器匹配和传输层共享进行两级分组分类的方法和装置-CN200480038183.0有效
发明人：迈克尔·库纳维斯;阿洛克·库马;拉吉·亚瓦特卡;哈里克·维因 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2004-10-15 - 公布日： 2007-01-17 - 主分类号： H04L12/56 文献下载
摘要：用于两级分组分类的方法和装置，所述两级分组分类方案包括第一级和第二级。在第一分类级中，基于分组的网络路径对分组进行分类。在第二分类级中，基于所述分组的一个或更多个传输(或其他)字段对分组进行分类。还公开了最具体的过滤器匹配和传输层共享的实施方案，并且这些技术中的任意一种或两种都可以在所述两级分类方法中实现。
使用具体过滤器匹配传输共享进行两级分组分类方法装置

[发明专利]一种视频场景的识别方法和装置-CN201510222342.2在审
发明人：兰细鹏;王涛;张彦刚 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2015-05-04 - 公布日： 2015-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种视频场景的识别方法，包括：提取待识别视频的视频帧；采用两级级联分类器对所述视频帧进行两级分类；将两级分类后确定出的类别所对应的场景作为所述待识别视频的场景。本发明实施例通过采用级联分类器对待识别视频的视频帧进行逐级分类，将最终确定出的类别对应的场景作为待识别视频的场景，该方法相比较现有技术提高了视频场景识别的准确度。
一种视频场景识别方法装置

[发明专利]使用最具体的过滤器匹配和传输层共享进行两级分组分类的装置和方法-CN200580016984.1有效
发明人：阿洛克·库马;迈克尔·库纳维斯;拉吉·亚瓦特卡;普拉香特·钱德拉;斯里德哈·拉克舍玛纳默西;C－C·郭;哈里克·维因 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2005-03-31 - 公布日： 2007-05-02 - 主分类号： H04L12/56 文献下载
摘要：用于两级分组分类的方法和装置。在可以用软件实现的第一级中，基于分组的网络路径以及可能的话它的协议对分组进行分类。在可以用硬件实现的第二级中，基于所述分组的一个或更多个传输层字段对分组进行分类。两级分组分类的装置可以包括用于第一级代码执行的处理系统、用于进行分类的第二级的分类电路，以及用于储存多个容器的存储器，每个容器包括一条或更多条规则。
使用具体过滤器匹配传输共享进行两级分组分类装置方法

[发明专利]一种基于深度学习的视频监控系统-CN201811418016.9有效
发明人：马千里;张斌;胡栋;王俊 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的视频监控系统，包括图像采集模块、图像预处理及筛选模块、分组转发模块、两级分类模块以及分类结果统计模块；所述图像采集模块连接各监控源，采集各监控源的图像数据；所述图像预处理及筛选模块对采集到的图像进行处理并筛选；所述分组转发模块对处理过的图像数据进行统一编码并将其发送到两级分类模块；所述两级分类模块对图像数据进行可疑异常检测、第二级的异常目标检测以及生产区域的安全隐患检测；所述分类结果统计模块统计得到的分类结果并通过对分类结果的连续时间性判断做出分类结果判定
一种基于深度学习视频监控系统

[发明专利]一种用于微震信号识别模型的迁移学习方法及系统-CN202111140034.7在审
发明人：唐世斌;王嘉戌;李佳明;张磊涛;唐春安 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于微震信号识别模型的迁移学习方法及系统，其中方法包括：对基模型中的特征提取器和与所述特征提取器连接的分类器分别进行初始化；在所述特征提取器和所述分类器的最下层分别配置第一鉴别器和第二鉴别器，得到两级对抗域自适应模型；分别将源域数据和目标域数据输入至所述两级对抗域自适应模型中进行训练，得到多个损失函数；将各个所述损失函数沿着所述两级对抗域自适应模型进行反向传播，更新所述两级对抗域自适应模型的网络参数；更新后的所述两级对抗域自适应模型为迁移后的识别模型。本发明将由卷积层组成的特征提取器和由全连接层组成的分类器分开分别进行自适应，从而能够高效的实现领域迁移。
一种用于信号识别模型迁移学习方法系统

[发明专利]一种基于两级深度神经网络的生物物种鉴定方法-CN202310176058.0在审
发明人：曹忠;周明财;何锴;余文华;李安隆 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及动物学图像识别技术领域，具体为一种基于两级深度神经网络的生物物种鉴定方法，包括，获取生物骨骼图像作为数据集；数据集的结构为属‑种‑个体，将数据集以个体为单位随机8:2划分为训练集和测试集；对训练数据集进行裁剪、零值填充等预处理及数据增强；构建两级鉴定网络；所述的两级鉴定网络中的第一级为属分类鉴定器，对骨骼图像进行属级粗鉴定，第二级为种分类鉴定器，对骨骼图像进行种级的细鉴定。本发明通过骨骼图像先进行高分类单位的鉴定，再进行低分类单位的鉴定，即先鉴定到属再鉴定到种的鉴定策略，具有鉴定准确率高和鉴定效率高的优点。
一种基于两级深度神经网络生物物种鉴定方法

[发明专利]一种梗丝分离自动回收装置-CN202211056150.5在审
发明人：田德兴;普云伟;方瑞萍;马加平;杨露;唐习书;肖智斌;邱宇祥 -专利权人：红云红河烟草（集团）有限责任公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： B07B1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种梗丝分离自动回收装置，提升喂料设备、与提升喂料设备上端部连通的一级振动仰筛、与一级振动仰筛连通并且竖直设置的两级风选机构、位于两级风选机构的上方并且下端部与两级风选机构上端部连通的调速通道、位于两级风选机构的下方并且与两级风选机构下端部连通的收集通道以及与调速通道上端部连通的沉降室等部件，提升喂料设备可将原料输送到一级振动仰筛上，进行振动分类后再将原料输送到两级风选机构上，由于风机的作用，风机产生的风力使原料在两级风选机构上完成两级分选，体积或重量过大的不符合要求，这部分通过收集通道进行回收，符合要求的再通过调速风道到达沉降室。
一种分离自动回收装置

[实用新型]一种梗丝分离自动回收装置-CN202222319516.5有效
发明人：田德兴;普云伟;方瑞萍;马加平;杨露;唐习书;肖智斌;邱宇祥 -专利权人：红云红河烟草（集团）有限责任公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： B07B1/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种梗丝分离自动回收装置，提升喂料设备、与提升喂料设备上端部连通的一级振动仰筛、与一级振动仰筛连通并且竖直设置的两级风选机构、位于两级风选机构的上方并且下端部与两级风选机构上端部连通的调速通道、位于两级风选机构的下方并且与两级风选机构下端部连通的收集通道以及与调速通道上端部连通的沉降室等部件，提升喂料设备可将原料输送到一级振动仰筛上，进行振动分类后再将原料输送到两级风选机构上，由于风机的作用，风机产生的风力使原料在两级风选机构上完成两级分选，体积或重量过大的不符合要求，这部分通过收集通道进行回收，符合要求的再通过调速风道到达沉降室。
一种分离自动回收装置

[发明专利]具有两级风选及多通道沉降室的梗丝分离自动回收装置-CN202211058039.X在审
发明人：田德兴;罗开良;刘健;张程;刘兵;杨富宇;代芳 -专利权人：红云红河烟草（集团）有限责任公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： A24B3/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有两级风选及多通道沉降室的梗丝分离自动回收装置，提升喂料设备、与提升喂料设备上端部连通的一级振动仰筛、与一级振动仰筛连通并且竖直设置的两级风选机构、位于两级风选机构的上方并且下端部与两级风选机构上端部连通的输送通道、位于两级风选机构的下方并且与两级风选机构下端部连通的收集通道以及与输送通道上端部连通的沉降室等部件，提升喂料设备可将原料输送到一级振动仰筛上，进行振动分类后再将原料输送到两级风选机构上，由于风机的作用，风机产生的风力使原料在两级风选机构上完成两级分选，体积或重量过大的不符合要求，这部分通过收集通道进行回收，符合要求的再通过调速风道到达沉降室。
具有两级风选通道沉降分离自动回收装置

[发明专利]一种具有两级风选的梗丝分离自动回收装置-CN202211064622.1在审
发明人：田德兴;邱宇祥;马加平;普云伟;方瑞萍;肖智斌;杨露 -专利权人：红云红河烟草（集团）有限责任公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： B07B9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有两级风选的梗丝分离自动回收装置，包括提升喂料设备、与提升喂料设备上端部连通的一级振动仰筛、与一级振动仰筛连通并且竖直设置的两级风选机构、位于两级风选机构的上方并且下端部与两级风选机构上端部连通的输送通道、位于两级风选机构的下方并且与两级风选机构下端部连通的收集通道以及与输送通道上端部连通的沉降室，提升喂料设备可将原料输送到一级振动仰筛上，进行振动分类后再将原料输送到两级风选机构上，由于风机的作用，风机产生的风力使原料在两级风选机构上完成两级分选
一种具有两级风选分离自动回收装置

[实用新型]一种具有两级风选的梗丝分离自动回收装置-CN202222304228.2有效
发明人：田德兴;邱宇祥;马加平;普云伟;方瑞萍;肖智斌;杨露 -专利权人：红云红河烟草（集团）有限责任公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： B07B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种具有两级风选的梗丝分离自动回收装置，包括提升喂料设备、与提升喂料设备上端部连通的一级振动仰筛、与一级振动仰筛连通并且竖直设置的两级风选机构、位于两级风选机构的上方并且下端部与两级风选机构上端部连通的输送通道、位于两级风选机构的下方并且与两级风选机构下端部连通的收集通道以及与输送通道上端部连通的沉降室，提升喂料设备可将原料输送到一级振动仰筛上，进行振动分类后再将原料输送到两级风选机构上，由于风机的作用，风机产生的风力使原料在两级风选机构上完成两级分选
一种具有两级风选分离自动回收装置

[实用新型]具有两级风选及多通道沉降室的梗丝分离自动回收装置-CN202222319707.1有效
发明人：田德兴;罗开良;刘健;张程;刘兵;杨富宇;代芳 -专利权人：红云红河烟草（集团）有限责任公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： A24B3/16 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种具有两级风选及多通道沉降室的梗丝分离自动回收装置，提升喂料设备、与提升喂料设备上端部连通的一级振动仰筛、与一级振动仰筛连通并且竖直设置的两级风选机构、位于两级风选机构的上方并且下端部与两级风选机构上端部连通的输送通道、位于两级风选机构的下方并且与两级风选机构下端部连通的收集通道以及与输送通道上端部连通的沉降室等部件，提升喂料设备可将原料输送到一级振动仰筛上，进行振动分类后再将原料输送到两级风选机构上，由于风机的作用，风机产生的风力使原料在两级风选机构上完成两级分选，体积或重量过大的不符合要求，这部分通过收集通道进行回收，符合要求的再通过调速风道到达沉降室。
具有两级风选通道沉降分离自动回收装置

[发明专利]基于概率主题词的两级组合文本分类方法-CN200610011747.2有效
发明人：宗成山;李寿山 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2006-04-19 - 公布日： 2007-10-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理及模式识别领域，公开基于概率主题词的两级组合文本分类方法，一级分类：基于朴素贝叶斯分类方法，利用概率主题词特征和拒绝条件判断对测试文本分类；二级分类：再基于传统特征提取方法提取出特征词对被第一级拒绝分类的测试文本进行分类本发明分级组合方法对文本进行分类，融和不同分类器的特点能够非常快的在一级分类中对很多文本进行正确分类，大大提高文本分类系统效率，为文本分类系统实用化提供很好的处理方式；考虑文本特点提出概率主题词，在适当的拒绝条件下，概率主题词以很高的正确率完成大量文本分类任务。实验证明本发明两级组合与传统单一分类相比，能够大大减少时间消耗并能提高系统分类正确率。
基于概率主题词两级组合文本分类方法

[发明专利]样本集的处理方法及装置、样本的查询方法及装置-CN201810014815.3有效
发明人：杨文 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本说明书实施例提供对样本集进行分类处理、索引处理的方法和装置，以及查询相似样本的方法和装置。在分类处理中，对样本集中的样本进行两级聚类，将聚类结果记录在第一向量表和第二向量表中。在索引处理中，为样本集中的每个样本建立两级索引，第一级索引指向该样本所属于的粗聚类中心，第二级索引指向该样本的分段向量所对应的分段聚类中心。在查询相似样本过程中，对查询样本进行两级检索。第一级检索，从分类处理的第一向量表中确定与查询样本距离较近的粗聚类中心，并获取归属于这些粗聚类中心的对比样本。第二级检索，将距离满足预定条件的对比样本作为相似样本。如此，实现样本的快速检索和查询。
样本处理方法装置查询

[发明专利]基于AVS和神经网络的立体视频编码方法-CN201310219910.4无效
发明人：王翀;崔恒志;江灏;贺敬伟;黄倩 -专利权人：江苏省电力公司信息通信分公司;江苏省电力公司;国家电网公司
申请日： 2013-06-03 - 公布日： 2013-10-02 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AVS和神经网络的立体视频编码方法，其特征在于，包括以下步骤:1)左路参考视频编码：左路视频序列作为参考序列，通过AVS视频编码方法进行编码，产生后缀为avs的比特流；2)两级神经分类器处理：为了覆盖所有可能的分块和预测源，右路视频每帧的图像使用两级神经分类器来完成模式确定,第一级分类器完成背景类、遮挡类、变动类三种分类结果，第二级分类器估计出采用前向运动预测或是空间视差预测;3)右路目标图像编码：通过二级神经分类器处理后的数据，根据确定的预测类型进行相应的运动或是视差补偿,最后产生后缀为avs的比特流。
基于 avs 神经网络立体视频编码方法

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