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公开(公告)号:CN114723009A
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN202210379153.6
申请日:2022-04-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于异步事件流的数据表示方法及系统,属于深度学习特征工程技术领域。本方法通过对事件大小(MOE)信息以及事件密度(DOE)信息的拼接,以获得异步事件数据更丰富的表示,包括以下步骤:S1、将异步事件流作为事件数据输入;S2、获取事件大小MOE;S3、获取事件密度DOE;S4、拼接MOE与DOE获取MDOE表示,所获取的MDOE同时包含了事件数据的大小信息以及事件的密度信息。与现有的基于事件的表示方法相比,本发明提出的MDOE方法包含了更丰富的关于事件极性、时间以及密度的信息,该方法有两个方面的好处:1)它是一种概念简单的通用表示,与任务无关。2)相对于各种基于事件的数据集上的现有表示,本方法实现了优异的性能。
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公开(公告)号:CN116704520A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310674144.4
申请日:2023-06-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/413
Abstract: 本发明公开了一种海关随附单据信息提取系统,其包括OCR提取服务端和OCR提取客户端;所述OCR提取服务端包括信息提取设置前台、信息提取设置后台、提取设置数据库、心跳检测及提取设置更新模块、数据接收模块、历史数据管理模块和单据提取结果数据库;所述OCR提取客户端包括心跳上报及提取设置更新模块、原始单据获取模块、模板匹配模块、OCR处理模块和校正结果发送模块。本发明能将随附单据中的字符信息自动提取出来,并能有效应对海关随附单据表格样式多样、图像质量不高、单据图像倾斜、键值对分布无规律等缺点,提取结果具有较高的准确率,可用于海关风险甄别和决策,有利于提高海关风险防控的智能化水平和监管效率。
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公开(公告)号:CN114723009B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202210379153.6
申请日:2022-04-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于异步事件流的数据表示方法及系统,属于深度学习特征工程技术领域。本方法通过对事件大小(MOE)信息以及事件密度(DOE)信息的拼接,以获得异步事件数据更丰富的表示,包括以下步骤:S1、将异步事件流作为事件数据输入;S2、获取事件大小MOE;S3、获取事件密度DOE;S4、拼接MOE与DOE获取MDOE表示,所获取的MDOE同时包含了事件数据的大小信息以及事件的密度信息。与现有的基于事件的表示方法相比,本发明提出的MDOE方法包含了更丰富的关于事件极性、时间以及密度的信息,该方法有两个方面的好处:1)它是一种概念简单的通用表示,与任务无关。2)相对于各种基于事件的数据集上的现有表示,本方法实现了优异的性能。
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公开(公告)号:CN87211127U
公开(公告)日:1988-10-05
申请号:CN87211127
申请日:1987-08-05
Applicant: 重庆大学生物工程研究所
IPC: A61M5/20
Abstract: 本实用新型是一种可携式微型微量注射仪,属医疗器械领域。其空心活塞内壁加工有螺纹或嵌有螺母,活塞在注射筒中的推进和抽吸通过与微型直流伺服电机、减速器同心相接的丝杆驱动而实现;还设有电池电压监测、电机稳速和注射状态指示电路。结构紧凑、性能可靠、操作方便、制造容易且成本较低。临床用于下丘脑性闭经患者促性腺释放激素(LHRH)脉冲式给药治疗,效果良好。
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