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[发明专利]并行磁共振成像装置及其成像的方法-CN201210527699.8有效
发明人：史彩云;谢国喜;邱本胜;刘新;宋一彪 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2012-12-07 - 公布日： 2013-04-10 - 主分类号： G01R33/56 文献下载
摘要：一种并行磁共振成像装置，包括多个成像通道、采集模块、初始化模块、运算模块以及重建模块。其中：采集模块用于对各个成像通道利用欠采方式根据欠采因子采集欠采矩阵di(i＞0，为成像通道的编号)；初始化模块用于获取初始化图像矩阵ρ以及所述成像通道的初始化灵敏度矩阵si(i＞0，为成像通道的编号)；运算模块用于根据所述欠采矩阵di、初始化图像矩阵ρ以及初始化灵敏度矩阵si利用共轭梯度算法对约束函数进行优化迭代求解，得到重建图像矩阵ρ与灵敏度矩阵si；重建模块用于根据所述重建图像矩阵ρ与所述灵敏度矩阵
并行磁共振成像装置及其方法

[发明专利]有源矩阵有机发光显示器及其初始化电压调整方法-CN201610817861.8在审
发明人：常苗;朱修剑 -专利权人：昆山国显光电有限公司
申请日： 2016-09-12 - 公布日： 2018-03-20 - 主分类号： G09G3/3258 文献下载
摘要：本发明提供了一种有源矩阵有机发光显示器及其初始化电压调整方法，其中，所述有源矩阵有机发光显示器包括显示单元、初始化电压产生及调整电路和多个采样电路；所述显示单元划分为多个区域，所述多个采样电路用于对所述多个区域的初始化电压进行采样，所述初始化电压产生及调整电路用于向所述多个区域输出初始化电压，并根据所述多个采样电路提供的采样信号调整所述初始化电压。在本发明提供的有源矩阵有机发光显示器及其初始化电压调整方法中，采用多路输入以及多点采样反馈方式，控制显示单元中各个区域的初始化电压，使得各个区域的初始化电压保持一致，从而避免初始化电压波动而影响显示质量
有源矩阵有机发光显示器及其初始化电压调整方法

[发明专利]基于属性映射和自动编码神经网络的特征矩阵初始化方法-CN201910416224.3在审
发明人：赵建立;耿夕娇;肖玉;张沁芝 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于属性映射和自动编码神经网络的特征矩阵初始化方法，属于个性化推荐领域，本申请首先获取物品属性并构建物品属性矩阵，然后利用物品属性种类来确定物品特征矩阵的维度，同时使用物品属性矩阵对物品特征矩阵初始化，既避免通过多次实验选择维度，又提高了收敛效率；针对传统矩阵分解利用随机值初始化的方法精度低，效率差且可解释性不强的问题，本申请利用物品属性矩阵的值对特征矩阵进行初始化，通过属性映射机制拟合评分矩阵得到物品特征向量，提高了收敛效率；当属性种类较多时，特征矩阵维度较大，本申请使用自动编码技术对使用物品属性矩阵初始化后的特征矩阵进行降维，降低了算法的复杂度。
物品属性特征矩阵矩阵初始化属性映射物品特征自动编码维度矩阵初始化神经网络收敛申请个性化推荐矩阵分解评分矩阵复杂度解释性构建降维拟合向量算法

[发明专利]一种基于改进型奇异谱分析的捷联惯导升沉测量方法-CN202211669948.7在审
发明人：龚胜;刘利强;李倩;奔粤阳;沈志峰;高倩倩;方时铮;任祐黎;吴磊;周广涛 -专利权人：哈尔滨工程大学;哈尔滨哈船智聚创新科技发展有限公司
申请日： 2022-12-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进型奇异谱分析的捷联惯导升沉测量方法，使用常规奇异谱分析对天向加速度时间序列进行奇异值分解，得到加速度初始化奇异值矩阵和初始化特征向量矩阵，根据奇异值特征进行分组重构得到滤除噪声的加速度对速度时间序列进行SVD分解，得到速度初始化奇异值矩阵和初始化特征向量矩阵，初始化完成。递归更新，利用天向加速度驱动数据进行实时更新，得到当前时刻的加速度奇异值矩阵和特征向量矩阵，分组重构得到滤除噪声的加速度，对加速度积分完成速度更新。利用速度更新递归当前时刻的速度奇异值矩阵和速度特征向量矩阵，分组重构得到滤除噪声的速度，对速度积分完成升沉位移更新。
一种基于改进型奇异谱分析捷联惯导升沉测量方法

[发明专利]基于点线统一框架的单目SLAM系统初始化算法-CN201910672910.7有效
发明人：朱战霞;马廷宸;王铮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点线统一框架的单目SLAM系统初始化算法，包括以下步骤：步骤一、设置点线特征统一的索引容器，使得获得的点线特征匹配统一于后续的计算F和H矩阵的随机抽样一致性算法中；步骤二、将线特征统一于矩阵计算框架，根据预处理的线特征中点，分线程计算F和H矩阵及对应得分；步骤三、根据得分确定当前有效矩阵，并基于该矩阵恢复相应的3D点线特征，进而完成单目SLAM系统的初始化。本发明提供一种点线特征统一的初始化方法，保证单目SLAM系统能够充分利用图像信息，降低系统初始化难度，并实现较高精度的初始化。
基于点线统一框架 slam 系统初始化算法

[发明专利]一种单目初始化方法及系统-CN202211024887.9在审
发明人：周凯;李可润;欧阳鹏;王博 -专利权人：江苏清微智能科技有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明的提供了一种单目初始化方法，其包括：得到具有视差变化差异的三帧图像。通过三帧图像得到三焦点张量。根据三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵。根据所述第一位姿变换矩阵和所述第二位姿变换矩阵得到初始化结果的图像帧位姿和地图坐标。本发明的单目初始化方法通过三视图完成单目SLAM的初始化，可较好地避免传统二视图方法可能引入错误地图点的问题，使初始化的结果更加可靠。同时本发明还提供了一种单目初始化系统。
一种初始化方法系统

[发明专利]一种RIS辅助的雷达通信一体化系统波形设计方法-CN202110011832.3在审
发明人：费泽松;王维昊;王新奕 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种RIS辅助的雷达通信一体化系统波形设计方法，属于雷达通信一体化波束赋形技术领域。包括1)初始化RIS辅助的DFRC系统架构及输入条件；2)初始化收敛精度、黎曼梯度收敛阈值及最大迭代次数；3)初始化相位变换矩阵；4)基于Cholesky分解和奇异值分解初始化波形样板矩阵；5)固定相位变换矩阵和波形样板矩阵，通过特征值分解和黄金分割搜索计算发射信号矩阵；6)固定发射信号矩阵，基于Cholesky分解和奇异值分解计算波形样板矩阵；7)固定发射信号矩阵，通过黎曼最陡下降计算相位变换矩阵；8)判断优化函数是否收敛或达最大迭代次数
一种 ris 辅助雷达通信一体化系统波形设计方法

[发明专利]一种线缆装配序列规划方法、装置及设备-CN201910389945.X在审
发明人：刘检华;刘少丽;杨啸东;赵瑛峰;夏焕雄;丁晓宇;熊辉;吕乃静 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种线缆装配序列规划方法、装置及设备，该线缆装配序列规划方法包括：根据待装配线缆的装配优先级信息生成装配优先关系矩阵；根据所述装配优先关系矩阵求解，得到初始化线缆装配序列；交换所述初始化线缆装配序列中的部分线缆的位置，生成第一线缆装配序列；根据所述第一线缆装配序列以及所述初始化线缆装配序列的适应度函数值，确定第二线缆装配序列。本发明的实施例，引入装配优先关系矩阵，通过对装配优先关系矩阵求解实现对装配序列初始化的优化；通过确定初始化线缆装配序列中的线缆交换位置，改进了现有技术中的算法的搜索策略，提高了线缆装配质量及效率。
线缆装配装配优先关系矩阵初始化序列规划线缆装置及设备求解适应度函数序列初始化优先级信息交换位置搜索策略算法引入改进交换优化

[发明专利]一种智能的众包任务分配方法与系统-CN202210638266.3在审
发明人：周舰;陈宁 -专利权人：山东京德智汇科技有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能的众包任务分配方法与系统，包括众包系统初始化模块、众包任务需求矩阵建立模块、智能匹配算子初始化模块、智能匹配算子位移计算模块、反馈推荐信息模块和数据库，且众包系统初始化模块、众包任务需求矩阵建立模块、智能匹配算子初始化模块、智能匹配算子位移计算模块和反馈推荐信息模块均与数据库通过网络实现连接。本申请提供了一种智能的众包系统任务匹配方法，通过建立众包平面坐标系、众包任务需求矩阵、智能匹配算子矩阵，实现数据初始化，通过基于转换开关的智能匹配算子位移算法，实现智能匹配算子循环遍历计算，提高了任务与人员的匹配效率
一种智能任务分配方法系统

[发明专利]基于类一致性结构化学习的跨域图像分类方法和相关装置-CN202111530728.1有效
发明人：陆玉武;罗幸萍;林德伟 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：该方法包括：基于使用源域数据训练的第一图像分类器，获得目标域样本的初始化伪标签，并基于初始化伪标签和源域的标签，获得初始化的投影矩阵、图矩阵、类别权重矩阵、源域的拉普拉斯矩阵及目标域的拉普拉斯矩阵，再使用初始化得到的矩阵对投影矩阵进行更新，并使用更新后的投影矩阵进行投影学习，以对初始化伪标签进行更新，最后在循环次数达到预设次数时，将更新后的伪标签作为目标域样本图像的最终分类结果。可见，通过学习同类别中源域到目标域的拉普拉斯矩阵，提高类内样本的一致性和连续性，以提高模型对目标域样本的分类性能。
基于一致性结构化学图像分类方法相关装置

[发明专利]分布式计算系统、方法及存储介质-CN201710327494.8有效
发明人：谭蕴琨;余乐;刘煜宏;蒋杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-05-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式计算系统、方法及存储介质；分布式计算系统包括至少两个计算节点和至少两个参数服务节点；计算节点根据训练数据的子集包括的用户，初始化用户矩阵中对应用户的向量，得到由所初始化的向量构成的用户子矩阵；计算节点根据训练数据的子集、从参数服务节点获取的项目子矩阵迭代计算用户子矩阵以及项目子矩阵，将每次迭代计算后得到项目子矩阵传输至相应的参数服务节点；参数服务节点初始化部分项目对应的向量，得到由所初始化的向量构成的项目子矩阵；参数服务节点根据计算节点传输的项目子矩阵，更新参数服务节点所存储的项目子矩阵。
分布式计算系统方法存储介质

[发明专利]一种改进的时序多重稀疏贝叶斯学习水声信道估计方法-CN202110495181.X有效
发明人：王巍;肖蛰水;洪丹阳;钱斌;毕坤 -专利权人：苏州桑泰海洋仪器研发有限责任公司
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种改进的时序多重稀疏贝叶斯学习水声信道估计方法，包括：根据已知导频矩阵和信道时域脉冲响应，构建接收导频矩阵和感知矩阵；对接收导频矩阵进行奇异值分解，生成接收导频重构矩阵，并结合已知导频矩阵，确定初始超参数矩阵，并对感知矩阵进行初始化，记作初始化感知矩阵；根据初始超参数矩阵、接收导频重构矩阵以及初始化感知矩阵，计算信道抽头系数、第一中间参数矩阵和迭代均值；更新初始超参数矩阵及对应的噪声方差
一种改进时序多重稀疏贝叶斯学习水信道估计方法

[发明专利]一种三维成像数据拼接方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010919195.5在审
发明人：丁亮;黄俊杰;吕广志 -专利权人：深圳市菲森科技有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及三维成像技术领域，提供一种三维成像数据拼接方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取初始数据构建高斯图像金字塔最底层的坐标数据，计算出所述高斯图像金字塔中所有层的坐标数据；初始化迭代参数及所述高斯图像金字塔中的迭代层，对所述迭代层进行步进计算，得到初始迭代层的坐标转换矩阵，初始化所述迭代层包括初始化最高迭代层依次到初始化最低迭代层；判断所述坐标转换矩阵是否满足预设结束条件；若所述坐标转换矩阵满足所述预设结束条件，则将所述坐标转换矩阵作为目标转换矩阵对第一数据组进行坐标转换
一种三维成像数据拼接方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于DPPs的O2O场景教师推荐方法-CN202111381482.6在审
发明人：席逸凡;王帅;顾南;左维;刘绪杰;王玲;赵颉;周腾威;陶梁 -专利权人：南京积微信息科技有限公司
申请日： 2021-11-21 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：场景教师推荐方法，一、构建教师特征向量库：构建每个教师的特征向量Ti，所有现有教师的特征向量Ti形成教师特征向量库；二、生成初始教师推荐列表：设定新注册用户的初始系数特征矩阵U0；以用户初始系数特征矩阵U0以及教师特征向量Ti，构建出初始化阶段的行列式点过程正定核矩阵L0，生成初始化推荐教师表；三、训练用户DPP核矩阵；四、线子模块近似求解算法，采用近似求解策略子模优化算法本申请在模型初始化过程中，由于尚未采集到用户信息，可在模型中设置初始化的用户特征矩阵，并对已有的个人老师构建特征向量，计算得出初始化推荐采样集合进行推荐，有效避免数据稀疏性和冷启动问题。
基于 dpps o2o 场景教师推荐方法

[发明专利]基于局部邻域约束的深度非负矩阵图像解混方法和设备-CN202111445170.7在审
发明人：刘钰龙;李杏梅 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部邻域约束的深度非负矩阵图像解混方法和设备，深度非负矩阵图像解混方法包括：输入图像的原始数据至NMF模型；将原始数据拆分为三层，初始化每一层原始数据，得到初始化数据；对初始化数据进行预训练；将预训练后的初始化数据再输入NMF模型进行优化迭代，直至收敛；输出收敛后的解混结果。本方法利用局部邻域约束对丰度矩阵进行约束，同时借助深度学习的思想，将单层的NMF模型扩展到深度NMF模型，降低误差累积。
基于局部邻域约束深度矩阵图像方法设备

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