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[发明专利]信息处理方法、图卷积神经网络训练方法及电子设备-CN202210042804.2有效
发明人：赵宏宇;赵国庆;蒋宁;王洪斌;吴海英 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供一种信息处理方法、网络训练方法及电子设备，该信息处理方法包括：获取目标异构图；获取N个节点中每个节点的初始特征向量以及目标异构图的邻接矩阵，输入目标图卷积神经网络进行特征提取得到N个节点中每个节点的目标特征向量；采样层利用N个节点的邻居节点的类型对所述N个节点的邻居节点进行采样，得到N个邻居节点集合；目标图卷积层基于N个初始特征向量、邻接矩阵以及N个邻居节点集合进行特征提取得到N个目标特征向量。即采样考虑了节点的不同类型的邻居节点，依此进行特征提取，可提高特征提取的准确性，进而利用目标特征向量进行关联确定，可提高关联确定的准确性。
信息处理方法图卷神经网络训练电子设备

[发明专利]医疗信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810547028.5有效
发明人：张辉;吴伟俊 -专利权人：平安医疗科技有限公司;平安健康互联网股份有限公司
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：接收在线问诊平台发送的问诊信息，问诊信息是用户终端和医生终端在在线问诊平台为其建立的即时通信中产生的；从问诊信息中提取关键字，关键字至少包括症状关键字和体征关键字；将症状关键字输入至关系模型中，得到预设维度的第一特征实体，其中，关系模型为多个维度的特征实体之间的关联关系模型，每个特征实体由对应的特征元素构成；将体征关键字输入至关系模型中，得到预设维度的第二特征实体；从第一特征实体与第二特征实体中获取共同包含的特征元素，并将获取的特征元素发给至在线问诊平台。
医疗信息处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于颜色拮抗与注意力机制的脉冲神经网络训练方法-CN202210174117.6有效
发明人：高绍兵;姚智伟 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于颜色拮抗与注意力机制的脉冲神经网络训练方法，包括以下步骤：S1、进行基于颜色信息的视觉通路处理和基于Gabor算子的轮廓通路处理，得到脉冲特征图A和脉冲特征图B；S2、获得融合脉冲特征图C；S3、引入注意力机制，得到C中每个特征图的权重；使用颜色拮抗机制与脉冲时序依赖可塑性调整权重；使用注意力机制分配不同的权重给不同的特征图，将得到的C中每个特征图的权重与C中对应的特征图相乘来作为新的特征图本发明能有效地将彩色输入图像中的颜色信息与轮廓信息结合起来，得到具有更加丰富信息的脉冲特征图提供给脉冲神经网络学习。
基于颜色拮抗注意力机制脉冲神经网络训练方法

[发明专利]基于深度学习的超分辨率图像重建方法和装置-CN201810937200.8有效
发明人：邹超洋 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的超分辨率图像重建方法和装置，包括：根据图像集和目标放大倍数，建立高分辨率图像和低分辨率图像对应的训练集，根据训练集和预先构建的多尺度网络模型，进行网络训练，得到模型参数，其中，多尺度网络模型包括多个特征提取网络和一个组合网络，多个特征提取网络的网络深度不同，多个特征提取网络分别用于提取图像的特征，组合网络用于对多个特征提取网络提取到的多组特征进行组合，使用训练得到的多尺度网络模型，对输入的低分辨率图像重建得到高分辨率图像。通过多个网络深度不同的特征提取网络对图像进行特征提取，并进行多特征组合，能够获得更好的重建效果。
基于深度学习分辨率图像重建方法装置

[发明专利]尿路上皮癌早筛装置、模型构建方法和设备-CN202211718465.1有效
发明人：曹善柏;张雅风;陈利斌;楼峰 -专利权人：北京橡鑫生物科技有限公司;天津橡鑫医疗器械有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本申请涉及生物技术的技术领域，尤其是涉及尿路上皮癌早筛方法、模型构建方法、装置和设备，方法包括：基于待筛查样本的cfDNA测序结果和多个点突变marker进行过滤筛查，确定待筛查样本的SNV/INDEL特征；基于CNV基线信息和待筛查样本的基因组进行CNV特征获取，得到待筛查样本的CNV特征；将待筛查样本对应的SNP/INDEL特征和CNV特征进行整合，得到特征组合；基于特征组合，利用尿路上皮癌早期筛查模型进行尿路上皮癌筛查利用尿路上皮癌早期筛查模型进行癌症筛查，实现了无创检测，且基于SNP/INDEL特征和CNV特征，使得尿路上皮癌早期筛查的准确性更高。
路上皮癌早筛装置模型构建方法设备

[发明专利]VR交互方法、系统、移动终端及计算机可读存储介质-CN202110726237.8有效
发明人：张韶华;贺波;张波;李放;王杰;郝宗良;赵柏涛;王海涛;杨西银;温炜;汪江;马雯雯;丁旭元 -专利权人：国网宁夏电力有限公司;国网宁夏电力有限公司培训中心
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种VR交互方法、系统、移动终端及计算机可读存储介质，该方法包括：根据VR交互指令确定待交互场景，对待交互场景进行三维图像投影，得到VR交互场景；对VR交互场景内的用户进行动作特征采集，得到动作采集特征，对动作采集特征进行时序同步处理，得到动作时序特征，动作时序特征包括骨架时序特征和力度时序特征；根据骨架时序特征确定用户的体感姿势，根据力度时序特征确定对应体感姿势的姿势力度；根据体感姿势和姿势力度生成
vr 交互方法系统移动终端计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于图像色量分布和矩的融媒体播出一致性检测方法-CN202010095310.1有效
发明人：赵凡;叶魏彬;燕宪文;钱志勇 -专利权人：北京同方凌讯科技有限公司
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明的方法步骤如下：1）图像采集与图像放缩；2）获取色彩量特征与空间分布特征，分别为：2.1）根据原始图像和被检测图像的灰度表示，通过直方图方法获取图像的色彩量特征；2.2）基于图像的灰度表示，通过图像空间矩来描述图像灰度的空间分布特征；3）汇聚原始图像与被检测图像的色彩量和空间特征，作为图像的整体特征，来判断两帧图像的图像相似度。本发明方法从视频图像的全局特征入手，分析图像的色彩量特征和不变矩作为图像的综合特征，具有检测准确性高、漏检率低、计算效率快的特点。
一种基于图像分布媒体播出一致性检测方法

[发明专利]定位无线质量问题的方法和装置-CN201810595738.5有效
发明人：张砚寒;彭陈发;王国治;刘彪 -专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：所述方法包括：根据无线质量问题特征模型提取待办质量问题的指纹特征，所述无线质量问题特征模型包括各无线质量问题对应的指纹特征点；根据提取的指纹特征计算所述待办质量问题对应的每个指纹特征点的根因概率，生成包含每个指纹特征点和对应根因概率的根因表；根据所述根因表中的根因概率以及定位检索表中根因概率区间定位所述待办质量问题的原因，所述定位检索表包括各指纹特征点对应的根因概率区间和原因。本发明实施例通过提取质量问题对应的指纹特征，实现无线质量问题分析的自动化和智能化，能够快速准确地定位出质量问题的原因，提高定位效率。
定位无线质量问题方法装置

[发明专利]对抗样本图像质量评价方法及系统-CN202310121665.7有效
发明人：温文媖;黄明辉;方玉明;张玉书;左一帆 -专利权人：江西财经大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出一种对抗样本图像质量评价方法及系统，该方法包括：通过分类器筛选出置信度大于置信度阈值的原始图像构建对抗样本数据集，利用多种对抗攻击方法攻击对抗样本数据集，通过调节不同攻击方法的参数得到对抗样本；计算对抗样本的残差图像，利用特征编码网络对原始图像、对抗样本和残差图像进行特征预提取，通过拼接将提取到原始图像、对抗样本和残差图像的特征图进行拼接得到新的特征图，利用多尺度特征提取网络对新的特征图和对抗样本的特征图进行处理获取不同尺度的特征图；利用结构相似性度量方法度量不同尺度的特征图
对抗样本图像质量评价方法系统

[发明专利]图像渲染方法、图像渲染模型生成方法及相关装置-CN202310018529.5有效
发明人：李昱;曹成坤;周天松;周昌印;余飞 -专利权人：粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）;杭州盖视科技有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T15/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像渲染方法、图像渲染模型生成方法及相关装置，通过将构建的目标场景的待渲染视角的3D空间体的每个体素点，投影至各给定视图的几何特征图，以生成各体素点的几何融合特征向量；根据每个体素点的几何融合特征向量，构建待渲染视角的几何特征体；基于几何强度体，对待渲染视角对应的发射光线进行采样，得到若干采样点；将各采样点分别投影至各给定视图对应的纹理特征图，以生成各采样点的纹理融合特征向量；根据各纹理融合特征向量对每个发射光线进行积分，得到每个发射光线的光线特征，以基于光线特征渲染出待渲染视角对应的目标图像。
图像渲染方法模型生成相关装置

[发明专利]一种告警消减方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN202110700500.6有效
发明人：岳巍;裴琦杰 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种告警消减方法、装置、设备和介质，获取初始的攻击流量；提取攻击流量的特征参数；其中，特征参数可以用于表征攻击流量的分布特征。不同分布特征有其对应的消减方式，因此可以依据不同分布特征对应的消减方式设置攻击行为筛选条件。在提取得到攻击流量的特征参数后，可以将特征参数与攻击行为筛选条件进行比较，从而基于设定的攻击行为筛选条件对特征参数对应的告警信息进行消减，以降低误报。在该技术方案中，在传统检测攻击行为得到攻击流量的基础上，进一步对攻击流量的分布特征进行分析，可以有效的识别出并非包含真正的攻击行为的攻击流量，通过对告警信息进行消减可以降低错误告警的产生。
一种告警消减方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]智能招标管理系统及其管理方法-CN202211080316.7有效
发明人：魏建华;王胜昱;闫红林;袁广辰 -专利权人：西安启玥华辰软件咨询开发有限公司;西安医学院第一附属医院
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及智能管理技术领域，其具体地公开了一种智能招标管理系统及其管理方法，其使用上下文编码器分别对同类型的采购申请的历史数据和待校验的采购申请进行上下文语义编码，然后，使用卷积神经网络模型对采购申请特征向量排列的二维特征矩阵进行局部特征提取，并使用位置提议局部推理对历史采购申请特征矩阵中各个元素的特征值进行校正，最后，以待校验采购申请特征向量作为查询特征向量与校正后历史采购申请特征矩阵进行相乘以得到分类特征向量，并通过分类器以获得用于表示待校验的采购申请是否合理的分类结果
智能招标管理系统及其方法

[发明专利]一种基于栓母对知识图谱的螺栓缺陷分类方法-CN202010316196.0有效
发明人：孔英会;段记坤;赵振兵;翟永杰;赵文清 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于栓母对知识图谱的螺栓缺陷分类方法，包括以下步骤：构建栓母对缺陷数据集；提取栓母对联合区域特征；提取语义对象区域特征；构建基于GGNN模型的栓母对知识图谱；采用由完全连接层实现的输出网络来计算节点级特征，计算缺陷节点和语义对象节点的特征，对于缺陷类别，连接其自身节点的特征和涉及的节点的特征作为其最终特征向量；将最终特征向量馈送到完全连接层，计算各类缺陷的得分向量，取分数最大的缺陷类别即为螺栓缺陷的缺陷类别本发明提供的基于栓母对知识图谱的螺栓缺陷分类方法，充分考虑螺栓和螺母关系，提出使用卷积神经网络提取栓母对特征并结合先验知识构建栓母对知识图谱，高效完成螺栓缺陷分类。
一种基于知识图谱螺栓缺陷分类方法

[发明专利]乳腺X线图像局部质量异常区域的分割方法、装置及介质-CN202210363792.3有效
发明人：王雅倩;王子腾;邹明甫;李新娟;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种乳腺X线图像局部质量异常区域的分割方法、装置及介质，所述方法包括：对所述待分割图像进行标准化处理，获得标准化图像；通过挤压激励残差网络对所述标准化图像进行特征提取，获得第一特征信息；通过空间金字塔池化对所述第一特征信息进行特征提取，获得第二特征信息；对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，获得第一分割结果；利用边缘细化网络对所述第一分割结果进行优化，获得与所述待分割图像对应的目标分割结果，应用本申请实施例提供的方法，更好地结合了图像中全局特征与局部特征
乳腺线图局部质量异常区域分割方法装置介质

[发明专利]一种基于异构卷积网络的跨域行人再识别方法-CN202010546086.3有效
发明人：张重;王亚楠;刘爽 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于异构卷积网络的跨域行人再识别方法，该方法包括：构建特征提取模块，利用有标签的源数据库样本对特征提取模块进行预训练；利用预训练的特征提取模块提取无标签的目标数据库训练样本的第一特征；基于第一特征构建图，并构建图卷积模块，得到目标数据库训练样本的第二特征；对第二特征进行聚类，得到目标数据库训练样本的伪标签；构建异构卷积网络，基于损失值对其进行优化，利用优化后的异构卷积网络进行行人识别本发明利用卷积神经网络和图卷积网络来提取行人样本特征，能够充分学习行人样本的外观特征、结构信息和行人样本间的关联信息，提高了跨域场景下行人再识别模型的准确率。
一种基于卷积网络行人识别方法