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[发明专利]触摸传感器中的多个相关-CN201680036880.5有效
发明人： J·韦斯特许斯;T·乔 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-05-18 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：一个示例提供了一种方法，包括建立第一参考序列，从候选参考序列的第一集合开始，其中候选参考序列的所述第一集合中的每一个候选参考序列与第一参考序列不同，通过将规则集应用于所述第一集合来减小所述候选参考序列的第一集合以便导出候选参考序列的相对较小的第二集合，针对所述候选参考序列的第二集合中的每个候选参考序列，计算组合参考序列的触摸检测性能分数，以及将接收电路的至少一部分配置成：通过在与来自所述候选参考序列的第二集合的至少所选候选参考序列的组合相关操作中使用所述第一参考序列
触摸传感器中的相关

[发明专利]确定探针序列的方法和基因组结构变异的检测方法-CN201480080426.0有效
发明人：李剑;王煜;李尉;李金良;赵霞;陈仕平;张现东;刘赛军 -专利权人：深圳华大基因股份有限公司
申请日： 2014-07-04 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： C12Q1/6869 文献下载
摘要：本发明提供了基于参考序列确定探针序列的方法和基因组结构变异的检测方法。其中，基于参考序列确定探针序列的方法包括：基于多个离散高频SNP位点，构建第一候选探针集，第一候选探针集由多个候选探针构成，并且多个候选探针中的每一个均含有至少一个离散高频SNP；将第一候选探针集中的多个候选探针与参考序列进行比对，以便获得比对结果；基于比对结果，对第一候选探针集进行第一筛选，获得第二候选探针集；将参考序列划分为多个具有预定长度的窗口，分别将第二候选探针集中的多个候选探针分配至各自匹配的窗口，以确定多个候选探针各自的位置信息；基于所说的位置信息以及离散高频SNP的等位基因频率，对第二候选探针集进行第二筛选，以便确定所述探针序列。
确定探针序列方法基因组结构变异检测

[发明专利]信息生成方法、装置、终端设备-CN202110448929.0有效
发明人：黄振威 -专利权人：宜宾中星技术智能系统有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取初始信息序列和候选信息集合；生成目标信息集序列；对于目标信息集序列中的每个目标信息集，生成目标信息集的坐标数据对集，以得到坐标数据对集序列；对于坐标数据对集序列中的每个坐标数据对集，生成坐标数据对集的第一标准数据对集合和第二标准数据对集合，以得到第一标准数据对集合序列和第二标准数据对集合序列；对于候选信息集合中的每个候选信息，生成候选信息的标识；对于每个标识，响应于标识为“1”，将标识对应的候选信息确定为结果信息。
信息生成方法装置终端设备

[发明专利]一种针对不均衡数据的算法推荐方法-CN201910013382.4在审
发明人：朱晓燕;樊帅帅;崔巍;贾晓琳 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对不均衡数据的算法推荐方法，使用特征提取方法提取数据集的特征并对每一维特征分别进行标准化，从而得到数据集的元特征。然后使用AUC，Recall以及算法的运行时间来评估候选算法的性能。在收集元目标时，获取候选算法在不均衡数据集上的性能指标，对候选算法排序，并使用得分的方法将三个候选算法序列进行融合，最终得到元目标，即候选算法的排序序列。在给新数据集推荐算法时，通过特征提取方法获取新数据集的特征向量，使用标准化方法，对新数据集的特征向量进行标准化。然后使用KNN方法获取新数据集的K个近邻的候选算法序列，通过将这K个邻居的候选算法序列加和并重新排序，就得到了新数据集的候选算法序列。
候选算法新数据算法不均衡数据集特征提取特征向量标准化方法提取排序序列一维特征重新排序排序邻居评估融合

[发明专利]一种原位DNA微阵列合成系统的合成序列计算方法-CN202211036695.X在审
发明人：李森森;吴灵赟;陈鹭剑;胡学佳;张惠敏;杨朝勇 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种原位DNA微阵列合成系统的合成序列计算方法，包括：得到整数序列集；构建概率数据库，构建概率索引数据库；进入迭代过程，扩增结点中的序列，更新扩增后结点的匹配位置，更新迭代结点集；计算迭代结点集中所有结点的指导值；从迭代结点集中，选出主导结点集，根据主导结点集进行分枝修剪；清空候选结点集，按指导值从大到小从迭代结点集中选取指定个数个候选结点，添加入候选结点集；从迭代结点集中随机选选取指定个数个候选结点，添加入候选结点集中；对扩增完成的整数序列进行检验，若为序列集编码后的整数序列集的公共超序列，则按编码规则进行译码，得到一串字符串。
一种原位 dna 阵列合成系统序列计算方法

[发明专利]一种序列推荐方法及计算机可读存储介质-CN202011182145.X有效
发明人：袁春;鲍维克;李思楠;张可;张徐之 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种序列推荐方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取用户的数据，数据划分为训练集和测试集，训练集用于训练序列推荐模型的参数，测试集用于测试序列推荐模型的效果；构建序列推荐模型；序列推荐模型采用长期短期自注意力序列推荐方法；用训练集训练所述序列推荐模型；用测试集测试序列推荐模型的效果；将用户特征、推荐候选item集合特征、用户的反馈数据输入到训练好的序列推荐模型，得到用户的综合偏好，通过综合偏好估计用户对候选推荐item集中的推荐候选item的偏好程度，将偏好程度排名高的item推荐给用户，完成推荐。通过用户特征、推荐候选item集特征、用户反馈数据，可以得到用户的综合偏好。
一种序列推荐方法计算机可读存储介质

[发明专利]内容推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202010478144.3在审
发明人：张绍亮;王瑞;谢若冰;杨智鸿;夏锋;林乐宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：方法包括：获取目标对象对应的通道偏好特征、内容偏好特征和候选内容集；基于通道偏好特征和候选内容集对应的候选通道集，获取目标通道序列，候选通道集包括候选内容集中各个候选内容对应的候选通道；基于内容偏好特征和候选内容集，获取与目标通道序列对应的目标内容序列；将目标内容序列推荐给目标对象。
内容推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]基于时序数据库的检索匹配方法和装置-CN202211616863.2在审
发明人：王建民;朱妤晴;王一力;安彦哲 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时序数据库的检索匹配方法和装置，包括：获取时间序列元信息和时序数据变化趋势信息；基于所述时间序列元信息从预先创建的时序数据库中筛选出候选序列集；基于所述时序数据变化趋势信息对所述候选序列集进行匹配计算，以便从所述候选序列集的序列中找到每条序列的最匹配子序列。本发明根据时间序列元信息和时序数据变化趋势信息，从时序数据库筛选出候选序列集，再进行匹配计算，查询出数据库中最匹配用户所描述形状的子序列，支持了用户利用混合信息查出所需序列段，实现了时延更短的查询，从而使序列匹配的性能大幅提升
基于时序数据库检索匹配方法装置

[发明专利]一种基于时间卷积和LSTM的时间序列预测方法-CN201810469767.7在审
发明人：李玉华;李瑞轩;辜希武;占旭宽;彭城易;梁天安;龚晶;许武奎 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间卷积和LSTM的时间序列预测方法，包括：获取时间序列预测问题的样本数据，包括时间序列和预测目标序列；采用不同的超参数组合，建立基于TC‑LSTM模型的多个候选模型；对时间序列进行预处理，得到窗口序列和目标集，并通过划分得到训练集和测试集；利用训练集对候选模型进行训练；利用训练好的候选模型对测试集中的窗口序列子集进行预测，并计算每一个候选模型的预测结果与测试集中的目标集子集的均方根误差；选取均方根误差最小的候选模型作为预测模型；对待预测的时间序列进行预处理，得到待预测的窗口序列，然后利用预测模型对待预测的窗口序列进行预测，得到预测目标值。本发明能够提高时间序列预测的准确度。
候选模型时间序列预测窗口序列预测时间序列预处理均方根误差时间卷积预测模型训练集测试准确度参数组合样本数据预测结果预测目标测试集子集

[发明专利]造影图像序列的选取方法、装置及存储介质-CN202211441837.0在审
发明人：陈慧婷;彭成宝;平安;张迪;张霞 -专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种造影图像序列的选取方法、装置及存储介质，方法包括：对CTA造影图像序列集中CTA造影图像的主动脉区域进行分割，得到主动脉二值化掩膜图像序列集；根据主动脉二值化掩膜图像序列集和主动脉长度阈值确定候选主动脉二值化掩膜图像序列集和候选CTA造影图像序列集；根据每个候选主动脉二值化掩膜图像序列和对应的候选CTA造影图像序列确定保留有主动脉造影图像信息的三维矩阵集；确定每个三维矩阵对应的反应组织密度平均值，并根据反应组织密度平均值选取目标CTA造影图像序列。本公开的目的在于从CTA造影图像序列集中自动筛选出造影效果较好的CTA造影图像序列，提高CTA造影图像序列的筛选效率。
造影图像序列选取方法装置存储介质

[发明专利]一种基于推荐候选框融合的用于目标检测的数据增强方法-CN202010053409.5有效
发明人：李革;林威宏;钟家兴 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：一种基于推荐候选框融合的用于目标检测的数据增强方法，包括：输入一个待检测的图片序列；对输入的图片序列进行深度空间特征提取，每一个卷积层都会产生一个特征图；在最后一层特征图上提取大量可能包含前景目标的区域；得到推荐候选框集；取推荐候选框与融合对象，按照融合比例进行线性叠加，获得融合推荐候选框集；以及将融合推荐候选框集更新到原图片序列上推荐候选框集的位置上生成新图片序列，然后用新图片序列替换原图片序列来训练目标检测器该方法基于推荐候选框的融合生成新的训练样本以替代原训练数据，能够训练出更稳定，更具鲁棒性的目标检测器，提高模型对复杂样本的检测能力。
一种基于推荐候选融合用于目标检测数据增强方法

[发明专利]一种序列周期的计算方法、装置、设备及存储介质-CN202210500370.6在审
发明人：孟曦东;洪于祥 -专利权人：北京博睿宏远数据科技股份有限公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种序列周期的计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取原始时间序列，对所述原始时间序列进行小波变换，得到所述原始时间序列在不同频率区间下的小波序列；对各小波序列进行傅里叶变换处理，获取多个候选频率集；根据各候选频率集，计算与每个候选频率集中每个候选频率分别对应的候选周期区间；遍历各候选周期区间中的每个整数值，通过线性拟合的方式，获取与所述原始时间序列匹配的候选周期列表。本发明实施例的技术方案提供一种序列周期的计算新方式，满足自动化需求以及提高了计算准确率。
一种序列周期计算方法装置设备存储介质

[发明专利]一种对话推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110308759.6有效
发明人：赵朋朋;田鑫涛;郝永静 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种对话推荐方法，装置、电子设备及介质，采用历史序列提升推荐效率，方法包括：获取用户与项目之间的历史交互序列，并将历史交互序列输入至包含嵌入层、自注意块及预测层的推荐网络模型中进行训练，生成项目偏好值；其中，项目包含项目属性；利用项目偏好值及用户未交互过的项目生成候选项目集；当接收到用户发送的偏好项目属性时，利用偏好项目属性更新候选项目集，并利用项目相关值计算更新后的候选项目集中各候选项目的交互预测值；利用交互预测值及候选项目生成候选属性集，并利用交互预测值计算候选属性集中各候选项目属性的偏好预测值；将完成计算后的候选项目集及候选属性集输入策略网络中进行强化学习，向用户进行对话推荐。
一种对话推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]行人重识别方法、系统、电子装置及存储介质-CN202110509840.0在审
发明人：裴继红;倪子阳;赵阳;杨烜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人重识别方法、系统、电子装置及存储介质，方法包括：数据准备，数据包括用于特征提取网络的训练数据集和测试数据集，训练数据集和测试数据集具有不同的查询集及候选集，查询集包括查询行人序列，候选集包括候选行人序列；利用训练数据集对特征提取网络进行预训练及微调；利用特征提取网络对测试数据集内的测试数据进行特征提取，并对提取的特征进行维数简约，得到图像特征；对测试数据的图像特征进行相似性度量，得到最匹配的候选行人；输出最匹配的候选行人。本申请能够充分利用序列中所有的图像信息，避免特征融合带来的问题，在行人序列重识别任务中性能取得显著的提升。
行人识别方法系统电子装置存储介质

[发明专利]挖掘全局高效用序列模式的方法、装置及计算机存储介质-CN201910692048.6在审
发明人：林浚玮;李圆法;陈伟;王巨宏 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本公开提供了一种挖掘全局高效用序列模式的方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：确定序列数据库中的第一类项，其中第一类项是全局序列权重效用值高于第一阈值的项；确定序列数据库中各个序列的效用值链表；根据所确定的第一类项，从序列数据库挖掘至少一个候选的全局高效用序列模式并确定第一集合，其中第一集合包括至少一个候选的全局高效用序列模式、包括各个候选的全局高效用序列模式的序列的标识以及各个候选的全局高效用序列模式在相应序列中的效用值；以及根据各个序列的效用值链表和第一集合，从至少一个候选的全局高效用序列模式中挖掘全局高效用序列模式
序列模式全局序列数据库挖掘集合链表计算机可读存储介质计算机存储介质全局序列权重

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