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]一种社交媒体视觉内容情感分类方法-CN201911260595.3有效
  • 田二林;杨学冬;姚妮;张永霞;于源 - 郑州轻工业大学
  • 2019-12-10 - 2023-04-07 - G06V20/40
  • 本发明公开一种社交媒体视觉内容情感分类方法,包括如下步骤:层次化视觉情感本体建模:建立情感本体概念,完成对社交媒体中的视觉内容的规范性描述;对社交媒体中的视觉内容进行本体概念检测:基于深度学习建立社交媒体中视觉内容和情感本体概念之间的映射关系;基于情感本体概念响应的情感倾向识别:利用社交媒体中视觉内容的情感本体概念,识别社交媒体视觉内容的情感倾向。本发明对视觉内容进行多角度和多层次立体描述,同时,在进行概念检测过程中,充分考虑了视觉感知过程,能够准确地对视觉内容进行情感分类;本发明在对社交媒体视觉内容进行情感分类过程中,无需人工情感标注,有效避免了情感倾向标签不可靠造成的情感分类不准确
  • 一种社交媒体视觉内容情感分类方法
  • [发明专利]一种基于背景知识的层次语义模型图像检索方法-CN201510588932.7在审
  • 张树坤 - 展视网(北京)科技有限公司
  • 2015-09-16 - 2016-10-12 - G06F17/30
  • 本发明公开了信息检索技术领域中的一种基于背景知识的层次语义模型图像检索方法。其步骤主要包括:利用FCA方法将通用领域的背景知识构建为概念格模型;提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇;利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,构造层次语义模型;完成基于内容的语义图像检索算法,输出检索关键词;分析作为检索属性的搜索关键词与原有形式背景属性集的关系;利用概念结构完成基于检索属性集的语义检索。本发明通过基于背景知识的层次语义模型图像检索方法,能够确保检索结果满足用户的检索要求。
  • 一种基于背景知识层次语义模型图像检索方法
  • [发明专利]一种基于本体的架构模式建模方法-CN201711143493.4有效
  • 熊壬浩;李必信 - 东南大学
  • 2017-11-17 - 2020-10-23 - G06F8/74
  • 本发明公开了一种基于本体的架构模式建模方法,使用描述逻辑进行架构模式的概念建模,并进一步引入领域知识模型,最终建立高层抽象概念到系统实现的映射关系,从而将模型应用于架构模式的识别。考虑到领域知识的扩展及复用问题,建模时将领域知识组织为网状的分层结构。在该结构中,高层为概念模型,下级各层逐步结合了更多的领域知识对高层概念进行阐释。任何层次的中的任何节点都可以增量的加入新的知识,也可以选择性的复用以建立新的概念。基于本体的架构模式建模,既拥有概念建模的抽象能力,又能够利用领域知识服务于架构模式识别,提升了架构模式识别的自动化程度及精度。
  • 一种基于本体架构模式建模方法
  • [发明专利]基于事件链结构对法律信息进行分析的方法和装置-CN202010540456.2有效
  • 刘昌鑫;王毅;杜向阳 - 南京擎盾信息科技有限公司
  • 2020-06-12 - 2021-02-23 - G06F16/33
  • 本发明提供一种基于事件链结构对法律信息进行分析的方法和装置,该方法包括:获取完整的事件链结构;根据完整的事件链结构,分析各个事件节点的法律信息和法律概念,得到各个事件节点对应的文本答案;将每个当前事件节点信息与下一个事件节点信息相结合,确定结合后的文本答案;将结合后的文本答案、每个事件节点相关的法律概念和相关问题发送至用户。本发明根据完整的事件链结构对各个节点的法律信息和法律概念进行解析,并与下一个事件节点信息相结合得到文本答案,能够达到更深层次的自然语言理解,得到的法律概念和相关问题更贴近用户意图,具备更智能的理解能力和推理能力
  • 基于事件链结法律信息进行分析方法装置
  • [发明专利]一种基于复杂网络分析方法的视觉问答问题解决方法-CN201811134007.7有效
  • 李群;肖甫;徐鼎;周剑 - 南京邮电大学
  • 2018-09-27 - 2021-11-12 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种基于复杂网络分析方法的视觉问答问题解决方法,包括语义概念网络构建、非随机深度游走、图像和文本特征融合及分类器,语义概念网络构建旨在挖掘概念的共现模式以增强语义表达,非随机深度游走实现复杂网络关系到低维特征的映射,在构建图像语义概念网络的基础上,应用深度游走算法学习语义概念网络中节点的潜在关系,并将复杂网络中的节点映射成一个低维特征向量,多项式逻辑回归融合图像和文本特征以解决视觉问答问题。本发明深入挖掘了概念共生模式和集群概念层次结构,有效地集成了图像的视觉和语义特征,以及自然语言特征,为解决视觉问答问题提供了一种可行途径。
  • 一种基于复杂网络分析方法视觉问答问题解决方法

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