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[发明专利]一种用于执行模拟的方法及系统-CN202210093727.3在审
发明人：图尔加伊·伊斯克·阿斯兰德里;爱德华多·佩雷斯古兹曼;弗雷德里克·德斯梅特;丹尼尔·勒特格 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种模拟包括在训练阶段，向循环生成对抗网络(CycleGAN)的第一生成器加载模型数据集，以便与已经分配给第一生成器的CycleGAN的第一鉴别器合作训练第一生成器，以及向CycleGAN的第二生成器加载硬件数据集，以便与已经分配给第二生成器的CycleGAN的第二鉴别器合作训练第二生成器，以及在运行阶段，向第一生成器加载输入数据集，以提供输出数据集。
一种用于执行模拟方法系统

[实用新型]一种太阳能激光标线标志仪-CN201520605125.7有效
发明人：马培琴 -专利权人：马培琴
申请日： 2015-08-13 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G09F13/22 文献下载
摘要：本实用新型采用的技术方案为：一种太阳能激光标线标志仪，包括激光生成器、投影图像生成器和太阳能板。所述太阳能板设在激光生成器上方通过支架与之相连，并且为激光生成器提供电力。所述投影图像生成器位于所述激光生成器光束出射口前方，所述激光生成器生成的激光光束射入到投影图像生成器中，处理后最终投射到路面或者空中。本实用新型提供一种安全、节能、识别度高的标线标志仪。
一种太阳能激光标线标志

[发明专利]一种旋向可调的多工况涡旋动能碎浆设备-CN201510380417.X有效
发明人：安延涛;赵东;杨玉娥;刘鲁宁 -专利权人：济南大学
申请日： 2015-07-02 - 公布日： 2015-09-23 - 主分类号： D21B1/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种旋向可调的多工况涡旋动能碎浆设备，主要包括工况调节装置、气体输送装置、涡旋生成装置和液浆生成装置。其特点是通过4个2种类型的涡旋生成器、4个内管孔的不同配合生成3种工况。本发明逆时针涡旋生成器A和内管孔A、逆时针涡旋生成器B和内管孔D的接通配合生成双逆时针涡旋工况；通过顺时针涡旋生成器A、顺时针涡旋生成器B和内管孔C的分别接通配合生成双顺时针涡旋工况；通过顺时针涡旋生成器A、逆时针涡旋生成器A、顺时针涡旋生成器B和内管孔B、逆时针涡旋生成器B和内管孔C的分别接通配合生成为双顺、双逆时针对冲涡旋工况；通过8个周向均布的液浆筒盖支撑梁增强整个液浆筒盖的结构强度。
一种可调工况涡旋动能设备

[发明专利]一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法-CN202211060340.4在审
发明人：张智泓;龙佳宁;赖庆辉;何灏;杨乐 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法，属于温室植物点云补全技术领域，本发明利用GAN逆映射的思想，将输入的残缺温室植物点云映射到预训练GAN生成器隐空间中，经过预训练GAN的生成器从隐空间中获取先验知识，生成粗略的补全形状，在利用多层退化机制、多阶段损失补全和多尺度特征匹配损失对生成器进行微调，使生成器不断优化，使生成的温室作物完整点云即注重整体补全的效果，也兼顾细节部分的生成，明显提高植物不规则边缘的生成精度
一种基于生成对抗网络映射尺度温室植物点云补全方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络模型改变图像风格的方法-CN201810101716.9在审
发明人：周智恒;李立军 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络模型改变图像风格的方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤：S1、构造原始生成对抗网络模型，通过生成器生成图像并输入至判别器进行网络训练；S2、构造神经网络充当生成器与判别器的功能；S3、初始化随机噪声，输入生成器中；S4、利用卷积神经网络获取图像数据集中的风格数据分布；S5、在生成器每次迭代的过程中加入风格数据分布，进行训练。本方法构建的基于改变图像风格的原始生成对抗网络模型，通过学习图像数据集的风格特征，得到图像风格的数据分布，在生成器的训练过程中加入图像风格的数据分布，从而达到了改变图像风格信息的效果。
图像风格生成器网络模型对抗风格数据数据分布原始生成判别器获取图像数据卷积神经网络学习神经网络学习图像数据风格特征神经网络生成图像随机噪声网络训练训练过程初始化迭代构建

[发明专利]一种基于文本‑图像生成对抗网络模型的可变形卷积方法-CN201711124688.4在审
发明人：周智恒;李立军;黄俊楚 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-11-14 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本‑图像生成对抗网络模型的可变形卷积方法，属于深度学习神经网络领域，包括以下步骤S1、构造文本‑图像生成对抗网络模型；S2、利用深度卷积神经网络充当生成器、判别器的功能；S3、对文本进行编码之后与随机噪声结合，输入至生成器中；S4、在文本‑图像生成对抗网络模型中利用可变形卷积核对图像进行卷积操作；S5、将可变形卷积操作得到的损失函数输入生成器进行后续训练。本方法构建的基于可变形卷积的文本‑图像生成对抗网络模型，改变了判别器、生成器接收图片后的卷积方式，让判别器、生成器能够以更大的范围对图像的特征进行学习，从而能够提高整个网络训练模型的鲁棒性。
一种基于文本图像生成对抗网络模型变形卷积方法

[发明专利]一种基于多任务生成对抗网络的字体风格迁移方法和系统-CN202110738148.5有效
发明人：田辉;刘其开 -专利权人：合肥高维数据技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多任务生成对抗网络的字体风格迁移方法和系统，其原理在于：将跨领域的迁移条件附加为生成器的输入，同时输入多种字体样本，实现支持来自不同字体风格之间的转换，解决了一对一字体风格迁移的问题，从而实现多个字体风格之间的迁移；且在本发明中，在构建生成对抗网络模型时，在生成对抗网络的生成器中加入了特征注意力模块，提高对抗网络中生成器特征学习能力，通过提高对字体图片局部细节特征的捕捉能力，从而提高图像生成质量
一种基于任务生成对抗网络字体风格迁移方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗神经网络的梁桥分跨智能设计方法-CN202211596994.9在审
发明人：熊文;张旭阳;朱彦洁 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提出一种基于生成对抗神经网络的梁桥分跨智能设计方法，该方法包括：(1)基于参数化建模的自动建模绘制器；(2)桥型选择网络：网络接受地质草图以及由预定跨径等设计信息构成的条件向量，输出适合当前地质的若干个梁桥桥型选择方案，(3)由生成器与判别器构成的生成对抗网络：生成器包含地质草图的特征提取网络，条件向量的构建网络，桥涵设计状况的特征融合网络和生成绘制网络，生成器接收地质草图特征以及由设计桥型等构成的条件向量作为输入，将条件向量和地质草图特征融合，基于融合图像生成分跨设计图。判别器判断梁桥分跨设计图是源于自动设计还是真实设计，在生成器与判别器的对抗训练中实现因地制宜的自动分跨设计。
一种基于生成对抗神经网络梁桥分跨智能设计方法

[发明专利]一种图对齐方法、装置和存储介质-CN201910667549.9有效
发明人：徐挺洋;陈超奇;谢伟平;荣钰;黄文炳;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图对齐方法、装置和存储介质，其中，通过获取需要对齐的源域图和目标域图；对源域图进行无监督学习得到源域节点特征集合，以及对目标域图进行无监督学习得到目标域节点特征集合；构建生成对抗网络，生成对抗网络，并对生成对抗网络进行训练；根据训练后的生成对抗网络中的生成器预测源域图和目标域图之间的锚链接，并根据锚链接所对应的源域节点特征和目标域节点特征优化训练后的生成器，得到优化后的生成器；根据优化后的生成器将源域图中的源域节点与目标域图中的目标域节点对齐
一种对齐方法装置存储介质

[发明专利]一种基于Transformer的相机域适应行人重识别方法-CN202111463655.9在审
发明人：路小波;冉智丹 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的相机域适应行人重识别方法，包括：用交叉补丁编码器将输入图像编码为向量序列；将向量序列输入到Transformer编码器中学习图像特征，利用图像特征构造身份信息损失来优化网络；把交叉补丁编码器和Transformer编码器共同视为一个特征生成器，将生成器生成的特征输入到鉴别器中判断相机类别，在此基础上构造相机分类损失和相机域适应损失来分别优化鉴别器和生成器；用生成器提取行人图像的特征向量，计算待查询图像的特征向量与每张图像的特征向量之间的欧式距离，按照距离由小到大进行排序，选择排序最靠前的图像的行人身份作为识别结果。
一种基于 transformer 相机适应行人识别方法

[发明专利]一种基于眼科超广角图像的病灶区域分割系统-CN202310343380.8在审
发明人：白艳苗;张炯;郝晋奎;岳星宇;马韶东;赵一天 -专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于眼科超广角图像的病灶区域分割系统，包括：生成器训练模块，用于将带有像素级病灶标注的常规彩色眼底图像作为源域，将无标注的眼科超广角图像作为目标域，训练得到第一病灶生成器；生成器调整模块，用于将多个卷积调制特征融合块添加至第一病灶生成器内中，形成第二病灶生成器；第一图像分析模块，用于将待检测图像输入至第二病灶生成器内得到初步分割病灶区域的第一分割图像；第二图像分析模块，用于将第一分割图像输入至对抗性域判别器中得到进一步分割病灶区域的第二分割图像
一种基于眼科广角图像病灶区域分割系统

[实用新型]木鱼石保健水生成器-CN200820078161.2无效
发明人：刘淑芳 -专利权人：刘淑芳
申请日： 2008-08-01 - 公布日： 2009-06-03 - 主分类号： C02F1/68 文献下载
摘要：本实用新型属于保健用品技术领域，公开了一种木鱼石保健水生成器。其主要技术特征为：包括生成器主体，所述的生成器主体设置有入水口和出水口，生成器主体内部设置有木鱼石过滤层。本实用新型木鱼石保健水生成器使用时，将其安装在纯净水生产线灌装设备前。由于木鱼石是泰山特有的石头，科学证明用水浸泡能溢出矿物质元素和弱碱性水，所以将生产好的纯净水在灌装前先通入保健水生成器，使得纯净水浸泡木鱼石过滤层或木鱼石内胆后，纯净水便富含丰富的矿物质元素，并且pH值达到
木鱼石保健水生成器

[发明专利]一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法-CN202310622716.4在审
发明人：吉根林;戚小莎;赵斌;谈超 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法，包括如下步骤：拆分视频集，得到多个帧级别的序列，划分为正常训练视频帧和测试视频帧；利用正常训练视频帧和鉴别器对噪声生成器进行训练，通过训练好的噪声生成器生成伪异常帧；利用伪异常帧和正常训练视频帧训练重构生成器，得到训练好的重构生成器；将测试视频帧输入到训练好的重构生成器中，得到重构帧，计算重构帧与真实帧的重构误差，根据重构误差对视频帧进行异常分类。本发明提出了以双生成器和通道注意力机制的生成对抗网络为核心的视频异常事件检测方法，通过噪声生成器和重构生成器，同时在生成器中引入二阶通道注意力模块，提升了视频异常事件检测的检测准确率。
一种基于双生成器通道注意力机制视频异常检测方法

[发明专利]数据输入设备及其方法-CN200580026173.X无效
发明人：金成洙 -专利权人：金成洙;林成昊
申请日： 2005-07-30 - 公布日： 2007-07-04 - 主分类号： H04M1/23 文献下载
摘要：该数据输入设备包括：各自具有两种操作状态的一个或多个字符输入按钮和字符指定按钮、分别对应于多个按钮并且在按压按钮时生成输入信号的输入信号生成器、以及用于基于来自输入信号生成器的输入信号生成输入数据信息的输入数据信息生成器，它的特征是，所述输入数据信息生成器包括存储器，用于存储示出每个按钮与每个相应的输入信号生成器之间的连接关系的按钮生成器连接列表、示出每个字符输入按钮与分配给每个字符输入按钮的字符之间的关系的字符分配列表、以及示出每个字符指定按钮与由每个字符指定按钮指定为输入状态的字符之间的关系的字符指定按钮列表，且所述输入数据信息生成器根据生成顺序将从输入信号生成器生成的输入信号每两个地进行分组，并基于存储器中所存储的三个列表将分配给对应于每个输入信号组中一个信号的字符输入按钮的字符之中的由对应于每个输入信号组的另一个信号的字符指定按钮指定的一个字符确定为输入字符
数据输入设备及其方法

[发明专利]图像生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310264679.4在审
发明人：刘颖璐;张紫程;姚霆;梅涛 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本公开提供一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述图像生成方法包括：获取待处理数据信息，其中，所述待处理数据信息包括待处理噪声信息或待处理图像信息；将所述待处理数据信息输入至目标生成模型，得到所述目标生成模型输出所述待处理数据信息的迁移图像，其中，所述迁移图像包括目标域图像中的目标特征，所述目标特征包括目标域图像的风格特征和实体特征；其中，所述目标生成模型包括生成器和辅助网络层，所述生成器为预先训练好的源生成模型中的生成器，所述目标生成模型通过训练得到。通过本公开实现了对目标域图像中实体特征和风格特征的有效迁移。
图像生成方法装置电子设备存储介质