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]基于正实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备-CN202310061910.X在审
  • 鲍其卫;韩华;黄丽 - 上海工程技术大学
  • 2023-01-18 - 2023-04-28 - G06V10/774
  • 本发明涉及一种基于正实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备,所述方法包括如下步骤:针对预处理后的医学影像数据集,划分为正子集和负子集,针对负子集中的各个特征,设置特征的最大值上限和特征最小值下限作为特征边界;通过为每个特征随机生成介于最大值上限和特征最小值下限间的值,在特征边界内合成实例,对新合成的正实例进行更新使其分布在正实例空间中;将更新后的正实例转换到原始空间中,完成过采样。与现有技术相比,本发明可以对高不平衡、极端不平衡和绝对不平衡数据进行适当的处理,使用具有正和负合成过采样来生成多样且适应性强的合成实例,对于多不平衡问题也有良好的表现。
  • 基于实例合成医学影像数据采样方法设备
  • [发明专利]一种融合成对约束和关键词的半监督文本聚方法及装置-CN201010247627.9无效
  • 王金龙;吴舜尧;李刚 - 青岛理工大学
  • 2010-08-01 - 2012-02-08 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种融合成对约束和关键词的半监督文本聚方法及装置。本发明的方法包括:融合成对约束辅助文本聚并得到初始特征词权重;基于所获得的初始特征词权重,同时融合成对约束和关键词进行半监督聚;依据用户满意度评估并选择聚结果。本发明的装置包括预处理模块、融合成对约束的文本聚模块、融合成对约束和关键词两种信息的半监督文本聚模块和评价及选择结果模块。由于本发明所提供的半监督文本聚方法在融合成对约束信息的基础上,继续添加关键词信息,在运用成对约束学习特征词权重的同时,利用关键词信息对相应的特征词权重进行调整,使两种先验信息相互影响,相互促进,所以可获得更准确的聚结果
  • 一种融合成对约束关键词监督文本方法装置
  • [发明专利]基于存储库鲁棒区域特征合成器的零样本目标检测方法-CN202310254266.8在审
  • 张鼎文;黄培亮;韩军伟;程德;杨乐;刘念;郭广宇 - 西北工业大学
  • 2023-03-16 - 2023-07-11 - G06V20/70
  • 本发明提供了一种基于存储库鲁棒区域特征合成器的零样本目标检测方法。构建目标检测网络,输入语义描述子和随机噪音,在训练的第一阶段,在可见视觉特征上训练特征生成器,为获得内多样和间可区分性特征,加入内语义发散模块和间结构保持模块来约束学习过程,训练结束后用此特征生成器合成不可见视觉特征;在训练的第二阶段,构造一个存储库来保存真实的可见存储单元和第一阶段合成的不可见存储单元,基于该存储库构建的跨模态对比增强损失使得特征合成器可以同时在可见和不可数据上进行优化,生成器可以合成内多样性、间可区性以及跨域可区分的视觉特征用于训练鲁棒的目标检测器,最终得到准确的零样本目标检测结果。
  • 基于存储库鲁棒区域特征合成器样本目标检测方法

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