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[发明专利]一种立体地形图模型及其成型工艺-CN201210144661.2无效
发明人：崔蕾 -专利权人：苏州育龙科教设备有限公司
申请日： 2012-05-11 - 公布日： 2013-11-13 - 主分类号： G09B25/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种立体地形图模型，包括立体地形图模型和框架，所述立体地形图模型为塑料材质整体成型，且为表面印刷有不同颜色以区分不同海拔高度的立体地形图模型；所述框架为长方形结构，所述立体地形图模型设于所述框架内通过将立体地形图模型采用塑料材质整体成型，且为表面印刷有不同颜色以区分不同海拔高度的立体地形图模型，使其坚固耐用，外形美观。本发明立体地形图模型的成型工艺，根据立体地形图模型形状开模，通过用吸塑机的模具将立体地形图模型整体吸塑成型，代替了人工拼接的方式，增加了其牢靠度，同时提高了生产效率，节约了其制造成本。
一种立体地形图模型及其成型工艺

[发明专利]基于正交稀疏字典与分组稀疏模型的彩色图与深度图增强方法-CN201811624042.7在审
发明人：王瑾;朱青 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于正交稀疏字典与分组稀疏模型的彩色图与深度图增强方法，将数据驱动的正交稀疏字典构造方法扩展到多通道图像；针对每个通道构造离散正交稀疏字典，并假设它们的稀疏系数具有联合稀疏性；将多通道数据驱动的正交稀疏字典构造方案应用于彩色图像和深度图像的联合重建和增强
稀疏正交字典彩色图深度图多通道数据分组彩色图像方案应用深度图像数据驱动通道构造稀疏系数多通道稀疏性联合图像驱动重建

[发明专利]图特征提取、脂水分配系数预测方法及图特征提取模型-CN202011159909.3在审
发明人：周文彪 -专利权人：北京望石智慧科技有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种图特征提取、脂水分配系数预测方法及图特征提取模型，其中，图特征提取方法包括：获取待提取特征图，待提取特征图由多个节点以及连接具有关联关系的节点的边组成；将待提取特征图输入到图特征提取模型进行特征提取，得到每一个节点的特征，图特征提取模型包含多个卷积层和GRU网络层，多个卷积层与GRU网络层间隔设置，通过GRU网络层进行具有关联关系节点的特征融合；将最后一层卷积层输出的每一个节点的特征输入到归并层进行特征融合，得到待提取特征图的特征。
特征提取水分系数预测方法模型

[发明专利]深度图预测模型生成方法和装置、深度图预测方法和装置-CN202010218038.1在审
发明人：顾晓东;王明远;杨永林 -专利权人：贝壳技术有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种深度图预测模型生成方法和装置、深度图预测方法和装置，其中，该方法包括：获取预设数量个训练样本图像对集合；对于预设数量个训练样本图像对集合中的每个训练样本图像对集合，将该训练样本图像对集合中的训练样本图像对包括的全景图作为初始模型的输入，将与输入的全景图对应的深度图作为初始模型的期望输出，训练初始模型，得到该训练样本图像对集合对应的深度图预测模型。本公开实施例可以使用这些深度图预测模型对各种纬度跨度的全景图进行深度图预测，提高模型的泛化能力以及预测的准确性。
深度预测模型生成方法装置

[发明专利]基于图数据库的电动汽车充/放电时空图模型及其应用-CN202211599231.X在审
发明人：武继训;茆美琴;杜燕;施永 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图数据库的电动汽车充/放电时空图模型及其应用，是利用充电桩采集到的电动汽车接入电网的充/放电功率、充/放电时间和充/放电位置，并根据对图模型的要需求建电动汽车充/放电时空图模型；利用充/放电时空图模型储存电动汽车的充/放电历史数据和实时数据，提供电动汽车可调度容量的多时间尺度的时空分布，实现大规模电动汽车集群数据高效存储、查询及分析，大幅提高数据管理和分析效率，为大规模电动汽车集群参与电网不同场景的电力辅助服务提供数据支撑
基于数据库电动汽车放电时空模型及其应用

[发明专利]基于图数据的数据模型转换方法及图数据结构转换器-CN201811118595.5有效
发明人：王海波;史晔翎 -专利权人：智器云南京信息科技有限公司
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图数据的数据模型转换方法及图数据结构转换器，其中，该数据模型转换方法，包括：S1根据数据模型转换需求，读取相应的模型转换配置，模型转换配置中包括实体拆分配置信息和/或实体合并配置信息和/或链接拆分配置信息；S2根据模型转换配置构建至少一个数据转换过滤器；S3根据构建的数据转换过滤器，按照配置顺序对当前图数据进行修改得到新的图数据并输出，实现数据模型的转换。有效避免重复的模型转换开发工作，大大节约了人力物力，同时开发人员能够基于配置信息清晰地推理出经转换后的图数据模型。
基于数据数据模型转换方法数据结构转换器

[发明专利]一种基于关系模型的RDF图和属性图统一存储方法-CN201910748425.3有效
发明人：王鑫;柳鹏凯;张然;郭谢帆 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系模型的RDF图和属性图统一存储方法，根据知识图谱的两种数据模型RDF图模型和属性图模型的定义、特点以及关系表的存储理念，将RDF图和属性图两种逻辑模型在底层以关系表的物理模型存储，包括RDF图的底层存储和属性图的底层存储。即将RDF图和属性图的全部语义信息在底层以关系表形式存储，对于RDF三超图结构，维护一张系统表实现管理RDF图中某些边的边点双份存储。本发明可以解决RDF图和属性图的语义表达能力的差异的问题，实现了大规模的知识图谱数据存储与管理，并有效减少了数据的冗余，实现高效的查询，具有较强的应用价值。
一种基于关系模型 rdf 属性统一存储方法

[发明专利]一种基于图计算系统训练图神经网络模型的方法及系统-CN202011052999.6有效
发明人：黄鑫;宋宪政;王琳;张大龙;胡志洋 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种基于图计算系统训练图神经网络模型的方法及系统，所述图计算系统包括多个计算节点，所述多个计算节点中的每个包括图神经网络模型，应用于每个计算节点，所述方法包括：获取样本图中与所述计算节点匹配的目标样本节点的聚合特征信息；所述聚合特征信息聚合有所述目标样本节点的信息及基于所述多个计算节点的信息传播接收的其邻居样本节点的信息；利用所述图神经网络模型的输出层对所述聚合特征信息进行处理，得到所述目标样本节点的预测结果；基于所述预测结果和所述目标样本节点的标签，构建损失函数；基于所述损失函数进行反向传播，更新所述图神经网络模型；迭代执行上述步骤，直至所述图神经网络模型满足预设条件。
一种基于计算系统训练神经网络模型方法

[发明专利]针对图数据不变特征的图神经网络模型的训练方法和装置-CN202210714507.8有效
发明人：王翔;李思杭;何向南;张岸 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对图数据不变特征的图神经网络模型的训练方法和装置。该方法包括：利用诠释生成器对原图进行特征提取，得到不变本质特征子图概率分布和环境噪声子图概率分布；根据预设采样比例，得到不变本质特征强化视图和环境噪声强化视图；利用骨干图神经网络编码器处理得到第一不变本质特征图向量、第二不变本质特征图向量以及环境噪声图向量；利用多层感知机投影头得到第一不变本质特征隐空间向量、第二不变本质特征隐空间向量和环境噪声隐空间向量；利用损失值优化所述骨干图神经网络编码器；迭代进行特征提取操作、采样操作、处理操作和优化操作，直到损失值收敛于预设条件，得到训练完成的骨干图神经网络编码器。
针对数据不变特征神经网络模型训练方法装置

[发明专利]人体姿态估计模型训练方法、估计方法、装置和设备-CN202110746646.4在审
发明人：叶盛波;郑之杰;方广有 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种人体姿态估计模型训练方法，人体姿态估计模型用于根据雷达信号生成预测关键点热图，该方法包括：构建监督模型和判别模型；将待处理的光学图像输入监督模型，得到监督关键点热图；将与待处理的光学图像对应的雷达信号输入人体姿态估计模型，得到预测关键点热图；将监督关键点热图和预测关键点热图输入判别模型得到判别损失，根据判别损失更新判别模型的参数；将监督关键点热图和预测关键点热图输入人体姿态估计模型得到生成损失，根据生成损失更新人体姿态估计模型；重复执行将待处理的光学图像输入监督模型，得到监督关键点热图的步骤，直至人体姿态估计模型得到的生成损失小于预设的阈值，完成人体姿态估计模型的训练。
人体姿态估计模型训练方法装置设备

[发明专利]三维模型的贴图处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210033682.0在审
发明人：徐祖亮;燕翔 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种三维模型的贴图处理方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：对组成合并模型的多个子模型进行UV展开得到UV区间中的UV图；根据组成所述合并模型时各所述子模型的大小，调整各所述UV图的大小，形成调整后UV图；在所述UV区间对各所述调整后UV图的位置进行排布，获取排布后的各所述调整后UV图形成的目标UV图，其中，所述目标UV图的长宽相等；基于所述目标UV图生成所述合并模型对应的模型贴图。各子模型进行UV展开后对应的UV图没有改变，可以使得合并前子模型生成的贴图能较大程度的还原出合并模型的细节，保留贴图在合并模型上的精度。
三维模型贴图处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图模型数据的处理方法、装置和终端设备-CN201910997829.6有效
发明人：尚书;刘柏;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F16/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种图模型数据的处理方法、装置和终端设备；该方法包括：根据图模型数据的图属性，从图模型数据中提取可作为图维度和/或图度量的候选图属性信息；其中，图模型数据的图属性为：与图模型数据中的点和/或边相关联的属性；根据预设的统计规则和机器学习模型筛选候选图属性信息，得到目标图属性信息；根据目标图属性信息生成预设维度的数据立方体。通过该方式可以自动化地对图模型数据进行联机分析处理，处理过程中融入统计规则和机器学习模型，以对属性信息进行高效地筛选，该方式生成的数据立方体也有利于后续对数据立方体的筛选；该方式可以提高图模型数据的分析处理效率和准确率
模型数据处理方法装置终端设备

[发明专利]基于对抗学习的户型图识别方法和装置-CN201911283893.4有效
发明人：陈旋;吕成云;张玉立 -专利权人：江苏艾佳家居用品有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V30/422 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗学习的户型图识别方法，采用卷积神经网络建立的模型降维部分，采用反卷积神经网络建立的模型升维部分，以确定初始户型图识别模型，更新初始户型图识别模型的模型参数，更新对抗模型的模型参数，进行两者之间的对抗训练，在总代价函数达到第一设定标准时，根据初始户型图识别模型当前的参数确定最终户型图识别模型，采用最终户型图识别模型识别待识别户型图，在针对待识别户型图的识别过程中，根据生成对抗网络的特性，引入对抗性，利用判别器来判断模型识别出的户型图在整体结构上的合理性，并进行对抗学习，以此解决目前户型图识别方法只关注局部信息而忽视整体结构的问题，从而提高户型图识别的精度。
基于对抗学习户型识别方法装置

[发明专利]一种基于多教师模型的特征图蒸馏方法、系统和存储介质-CN202211598032.7在审
发明人：王少将 -专利权人：北京数美时代科技有限公司;数美天下（北京）科技有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多教师模型的特征图蒸馏方法、系统和存储介质，包括：利用多个教师模型对学生模型进行多阶段的特征图蒸馏，得到所述学生模型的目标损失函数；将任一训练样本分别输入每个教师模型中，得到该训练样本在每个教师模型中所对应的所有阶段的阶段特征图，直至得到每个训练样本在每个教师模型中所对应的所有阶段的阶段特征图；基于所述目标损失函数、每个训练样本以及每个训练样本在每个教师模型中所对应的所有阶段的阶段特征图，对所述学生模型进行迭代训练，得到训练好的学生模型本发明通过多个教师模型对学生模型进行特征图蒸馏，在提高学生模型对于图像内容识别效果的同时，避免了因单个教师模型的特征图蒸馏所造成的偏差。
一种基于教师模型特征蒸馏方法系统存储介质

[发明专利]基于图数据库的主网公共信息拓扑模型构建方法和装置-CN202310770891.8在审
发明人：李鹏;黄文琦;戴珍;林全郴;冯勤宇;习伟;侯佳萱;李轩昂 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于图数据库的主网公共信息拓扑模型构建方法和装置。所述方法包括：获取目标电力系统的电力系统模型文件，获取电力系统模型文件中各设备模型文件对应的设备信息，根据设备信息，构建目标电力系统对应的电力系统图数据库模型，根据电力系统图数据库模型，确定目标电力系统的电力系统拓扑模型采用本方法能够将公共信息拓扑模型中的设备模型转化为图数据库基础单元，进而根据图数据库基础单元构建的图数据库模型，确定目标电力系统的电力系统拓扑模型，实现解析公共信息拓扑模型，基于图数据库模型，将公共信息拓扑模型解析结果转化为图数据库基础单元进行数据存储
基于数据库公共信息拓扑模型构建方法装置

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