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[发明专利]一种语义向量提取模型的训练方法、装置及电子设备-CN202011534559.4有效
发明人：杨茵淇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：具体实现方法为：获取预训练文本，基于所述预训练文本，对语义表达提取网络进行训练，以生成预语义表达提取网络；获取敏感文本样本，并将所述敏感文本样本输入所述预语义表达识别网络中进行识别，获取所述敏感文本样本的语义向量；将所述语义向量输入语义匹配网络进行训练，并基于每次训练的损失值，调整所述预语义表达提取网络和所述语义匹配网络，以生成语义向量提取模型，避免了语义向量提取模型在小样本数据训练时易发生的过拟合问题，提高了语义向量提取模型训练过程中的效率和可靠性
一种语义向量提取模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种基于源定位和脑网络的自然动作脑电识别方法-CN202011255263.9有效
发明人：徐宝国;邓乐莹;汪逸飞;王欣;宋爱国 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于源定位和脑网络的自然动作脑电识别方法，包括：（1）对自然动作进行多通道脑电测量；（2）对采集到的EEG信号进行预处理，提取MRCP、θ波、α波、β波和γ波；（3）确定信号的导程场矩阵，利用L1正则化约束求出源的初值解，利用逐次超松弛法迭代求解得到源定位结果；（4）以源为节点，采用短时滑动窗逐时间点计算每对源之间的PLV，构建脑网络；（5）逐时间点计算网络邻接矩阵和5个脑网络指标，将这些特征送入分类器进行训练和测试，对脑网络指标进行统计检验。本发明采用T‑wMNE算法和逐次超松弛法结合的方式对传统源定位方法进行了改进，并以源为节点构建脑网络，有利于提高自然动作脑电的解码精度和揭示人体的神经运作机制。
一种基于定位网络自然动作识别方法

[发明专利]一种基于机器学习的SSH协议登录状态检测方法-CN202111168337.X有效
发明人：徐文勇;田红伟;魏勇 -专利权人：成都数默科技有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的SSH协议登录状态检测方法，属于网络安全技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、构造训练模型所输入的网络流量；b、将登陆成功和登陆失败的流量通过网络流量还原方法进行还原；c、将标记好的SSH特征向量输入SVM算法进行训练，最终建立好SVM预测模型并部署到真实环境中；d、通过网络流量还原方法还原SSH网络流量，抽取真实网络流量中的SSH特征向量，将提取到的SSH特征向量输入到已经训练好的
一种基于机器学习 ssh 协议登录状态检测方法

[发明专利]一种基于弱监督增强的社交网络用户地域识别方法-CN202111035304.8有效
发明人：胥帅 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督增强的社交网络用户地域识别方法，该方法包括如下步骤：步骤1.从原始社交网络用户数据集中筛选出地域标签已知的用户数据集，形成初始训练数据集；步骤2.抽取用户社交关系特征、推文内容特征和静态属性特征；步骤3.利用深层神经网络融合多维特征构建用户地域识别模型；步骤4.对构建的用户地域识别模型进行训练，得到训练后的用户地域识别模型；步骤5.基于弱监督学习强化用户地域识别模型；步骤6.针对社交网络中的目标用户本发明克服了社交网络中用户地域标签的稀疏性问题，能够有效地识别社交网络用户关联的地理区域。
一种基于监督增强社交网络用户地域识别方法

[发明专利]数字货币交易中异常实体的检测方法、存储介质-CN202111067094.0有效
发明人：雷凯;梁予之;吴维晶 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：一种数字货币交易中异常实体的检测方法、存储介质，其中的方法包括：获取实体间的交易记录，根据交易记录构建交易网络图；根据交易网络图生成可达相似度矩阵，根据可达相似度矩阵及图嵌入算法获得交易网络图中节点的图嵌入向量由于基于交易网络图，利用图嵌入算法自动学习得到交易网络图中节点的图嵌入向量作为数字货币交易实体的特征表示，从而无需依赖人工选择特征，提高了检测效率，且能够学习得到潜在的新特征，并有效利用交易网络图的拓扑结构信息
数字货币交易异常实体检测方法存储介质

[发明专利]一种套筒扳手施扭控制方法及手动套筒扳手智能转换接头-CN202110464723.7有效
发明人：王留军;刘明;万里瑞;刘芳 -专利权人：中国铁路郑州局集团有限公司科学技术研究所;郑州时享电子技术有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： B25B13/06 文献下载
摘要：一种套筒扳手施扭扭矩、转角监测及控制方法，控制器根据作业现场的网络环境，实现多种模式下的施扭扭矩和转角检测、控制和校准操作，包括：无网络时的不联网模式，为普通扭矩和转角监测控制模式；有网络时的联网模式，包括扭矩和转角校准模式；有网络时的联网模式，还包括按扭矩法作业的扭矩监测控制模式；有网络时的联网模式，还包括按扭矩‑转角法作业的扭矩和转角监测控制模式。网络环境下，根据上位机指令可进入按扭矩法或扭矩‑转角法控制模式或扭矩和转角校准模式，进行实时扭矩和转角的数字显示、操作过程的灯光指示和语音提示，提高了螺纹副作业质量和作业效率。
一种套筒扳手控制方法手动智能转换接头

[发明专利]基于多特征增强的光学遥感图像分割方法及装置-CN202110789120.4有效
发明人：许乐乐;李叶;徐金中;郭丽丽 -专利权人：中国科学院空间应用工程与技术中心
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：该方法包括：建立基于多特征增强的分割模型，分割模型包括：小尺度特征提取网络、大尺度特征提取网络、多特征生成网络、多特征增强网络和分割网络；对分割模型进行训练；将待分割图像输入到训练后的分割模型中，依次通过5个子神经网络对待分割图像进行处理，得到待分割图像的分割结果。
基于特征增强光学遥感图像分割方法装置

[发明专利]基于自步学习卷积神经网络的极化SAR地物分类方法-CN201810254575.4有效
发明人：缑水平;陈文帅;王秀秀;张晓鹏;刘波;焦李成;白静;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自步学习卷积神经网络的极化SAR地物分类方法，主要解决现有技术对复杂地物场景分类正确率低和受噪声影响大的问题。其实现方案为：1.从原始全极化SAR数据中获取极化散射矩阵S和Pauli基下的伪彩色RGB图；2.对每个像素构造三维矩阵组成样本集，并构造训练样本和测试样本集；3.构造卷积神经网络并基于自步学习对该卷积神经网络进行训练以加速网络收敛提升网络的泛化能力；4.利用训练好的卷积神经网络对测试样本进行分类，得到最终的全极化SAR地物分类结果。
基于学习卷积神经网络极化 sar 地物分类方法

[发明专利]基于卷积神经网络的变压器监控方法、装置、系统及介质-CN202111141460.2有效
发明人：谢旭琛;王祥东;邓月辉;田明明;肖伟强;王军玉;王慧豪;陈伟君;夏寒;唐龙城;朱筠;郭磊;钟鑫;杜桉安;高翔;李悦;石珂凡 -专利权人：广东电网有限责任公司惠州供电局;惠州市鸿业电力信息科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的变压器监控方法、装置、系统及介质，通过获取变压器上监控对象的待识别图像，监控对象包括瓦斯继电器、套管油位计和油枕油位计；通过预训练完成的多分支目标检测网络对待识别图像进行识别，得到状态识别结果，其中预训练完成的多分支目标检测网络包括主干网络和至少两个分支网络；基于状态识别结果对变压器进行安全评估，得到安全评估结果。采用预训练完成的多分支目标检测网络对待识别图像进行准确的状态识别后对变压器进行多方位的安全评估，以并行识别的方式实现了对变压器上多个部件的自动状态监控，确保覆盖多个监控对象的同时也能实时评估设备状态，有效提高了变压器安全监控的效率和可靠性
基于卷积神经网络变压器监控方法装置系统介质

[发明专利]一种基于计算机视觉的电动爬楼担架车辅助控制方法-CN202111033903.6有效
发明人：龙园;陈贤勇 -专利权人：南通林德安全设备科技有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于计算机视觉的电动爬楼担架车辅助控制方法，其是通过构建网络模型，包括网络模型一和网络模型二；对所述网络模型进行训练，得到训练好的网络模型；将实时获取的担架车的晃动特征向量输入训练好的网络模型
一种基于计算机视觉电动担架辅助控制方法

[发明专利]一种网络部署方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111187080.2有效
发明人：刘俊;赵洪鹏 -专利权人：武汉慧联无限科技有限公司
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络部署方法，方法包括：获取待部署空间的待部署范围；根据待部署空间的当前应用场景，确定至少一个目标类型的候选网关设备；根据各个候选网关设备的工作频点，从至少一个候选网关设备中确定出待部署网关设备；确定工作频点与待部署网关设备的工作频点对应的待部署终端设备；根据待部署范围和各个待部署网关设备的网络覆盖范围，确定各个待部署网关设备的安装位置；根据待部署网关设备的网络覆盖范围，确定待部署终端设备的安装位置按照上述方案实现网络部署，能够在保证各个网关设备与终端设备之间的网络通信更加稳定的基础上，减少网络中频段之间的相互干扰。
一种网络部署方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种网络系统及基于所述网络系统的数据传送方法-CN201611247214.4有效
发明人：张满;赵炜;王晓义;彭鹏;洪威;陈辉 -专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种网络系统及基于所述网络系统的数据传送方法，所述网络系统包括：基站、承载网和核心网；所述核心网中至少设置有MME和SGW；所述基站配置有第一IP地址和第二IP地址，所述MME配置有第三本发明实施例提供的网络系统及基于所述网络系统的数据传送方法，能够提高网络的可靠性，保证基站数据传送的正常进行。
一种网络系统基于数据传送方法

[发明专利]基于卷积自注意力模块的孪生网络目标跟踪方法与系统-CN202111261942.1有效
发明人：王军;孟晨晨 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提出一种基于卷积自注意力模块的孪生网络目标跟踪方法与系统，该方法包括：构建特征融合网络模型；通过卷积神经网络模型对模板分支上的目标图像特征以及搜索区域目标图像特征中的局部区域进行学习，以得到对应的局部语义信息，对局部语义信息进行聚合得到全局上下文相关信息；对特征融合网络模型进行预训练；利用预训练后的特征融合网络模型，在模板分支中提取目标图像特征以及搜索区域目标图像特征，并引入到带有锚点的区域建议网络的分类分支与回归分支中
基于卷积注意力模块孪生网络目标跟踪方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的面部动画绑定加速方法-CN202111310642.8有效
发明人：赵锐;侯志迎;徐正浩 -专利权人：江苏原力数字科技股份有限公司
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络的面部动画绑定加速方法，包括以下步骤：S1.训练数据生成，以原始绑定文件中的基本面部表情库为基础随机生成训练数据；S2.神经网络搭建，神经网络包括多层依次连接的全连接层和PCA层，PCA层用于计算训练数据的主成分值，得到多个混合变形器，多个全连接层输入为控制器的值，输出为多个混合变形器的系数组成的多维向量；S3.训练网络模型，用于通过建立回归任务，得到损失最小化时的神经网络模型；S4.通过动画软件编写插件，将所述插件与原始绑定文件中的控制器相结合，并利用训练好的网络模型，组合形成新的绑定文件。
一种基于神经网络面部动画绑定加速方法

[发明专利]报文转发方法和装置-CN201811339842.4有效
发明人：李国帅;朱路 -专利权人：杭州数梦工场科技有限公司
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： H04L29/12 文献下载
摘要：本申请提供一种报文转发方法和装置，所述方法应用于客户端所在的网络设备中的转发进程，所述网络设备为包括多个网络设备的报文转发系统中的任一网络设备，所述多个网络设备中的转发进程对应的虚拟IP地址相同，所述方法包括：获取客户端发送的请求报文；其中，所述请求报文的目的IP地址为所述转发进程对应的虚拟IP地址；基于预设的转发策略，对所述请求报文进行网络地址转换；将转换后的请求报文转发给服务端，以使所述服务端返回所述转换后的请求报文对应的响应报文
报文转发方法装置