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公开(公告)号：CN114283051A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111500426.X
申请日：2021-12-09
Abstract: 本申请涉及一种上述人脸图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取原始图片以及与所述原始图片对应的化妆目标图片；将所述原始图片输入至预设已训练的第一网络模型，得到彩色图片；将所述彩色图片以及化妆目标图片输入至预设已训练的第二网络模型，得到面部化妆迁移后的彩色图片。整个过程中，采用第一网络模型(老化模型)和第二网络模型(化妆模型)来分别进行彩色图片的获取以及面部化妆迁移后的彩色图片获取，无需依赖人工标注，可以实现高效的面部化妆迁移。
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公开(公告)号：CN119670748A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411691714.1
申请日：2024-11-25
IPC: G06F40/295 , G06F40/126 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06F17/16 , G06F40/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种实体关系联合抽取方法和装置。该方法包括：首先识别文本中的所有可能主语；之后设定阈值K，抽取文本中最可能出现的K个关系；然后对每个主语应用关系特定标记器，同时识别这K个关系所对应的宾语，最后构建出完整的三元组。本申请实施例的方法和装置，能够提高模型的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118245206A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410089254.9
申请日：2024-01-23
Abstract: 本申请涉及一种稀疏稠密矩阵数据的并行处理方法与系统，其中，方法包括：获取待划分的稀疏矩阵，并根据GPU的线程块参数计算密集矩阵划分的边界值；对所述稀疏矩阵的长行进行行细分；将行细分后所述稀疏矩阵中第一存储格式的数组压缩形成第二存储格式的数组；根据所述边界值将所述第二存储格式的数组划分为多个矩阵块，并将所述多个矩阵块分配给GPU中不同的线程块和线程，由所述线程块循环执行直至所有矩阵块完成计算。整个过程中，针对待划分的稀疏矩阵进行行细分和数据压缩处理，再利用GPU对划分得到的矩阵块进行并行处理，可以显著提升数据处理效率，最终实现高效的稀疏稠密矩阵数据的并行处理。
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公开(公告)号：CN117978474A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410080192.5
申请日：2024-01-19
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种基于蜜网的异常流量处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：基于主动防御模型识别访问流量的类别；若所述访问流量为异常流量，提取所述异常流量的攻击信息；根据所述攻击信息识别所述异常流量的攻击类型；从蜜网中预先创建的、且处于关闭状态的蜜罐容器中，启动运行与所述攻击类型匹配的目标蜜罐容器；将所述异常流量引流至处于运行状态的所述目标蜜罐容器。采用本方法能够提高网络安全性。
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公开(公告)号：CN116258706A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310255776.7
申请日：2023-03-15
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种医学图像数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取胎儿超声切面图像；基于目标检测模型，对胎儿超声切面图像进行目标检测，得到目标结构特征；目标结构特征包括目标结构图像、目标结构类别以及目标结构位置信息；基于分割模型，对胎儿超声切面图像进行分割，得到胎儿轮廓图像；根据目标结构特征和胎儿轮廓图像进行特征提取，得到头臀长数据。整个方案，一方面提取胎儿的目标结构特征，另一方面，提取胎儿轮廓图像，基于目标结构特征和胎儿轮廓图像两个维度的数据进行特征提取，得到的头臀长数据更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119719911A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411881025.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , H04L43/026 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种加密流量分类方法、装置、计算机设备及介质，其中，方法包括：对原始流量进行预处理，分别得到数据包包头的会话图像和有效载荷的会话图像；根据数据包包头的会话图像和有效载荷的会话图像，提取头部和负载的全局特征与时空特征；将头部和负载的全局特征与时空特征通过自适应加权融合在一起，得到初始融合的头部特征和负载特征；将初始融合的头部特征和负载特征通过自适应加权融合在一起，得到最终的特征向量；根据最终的特征向量对原始流量进行分类。整个过程中，充分考虑在实际应用中，相同的字节值在头部和有效负载中具有不同的含义的情况，可以实现准确的加密流量分类。
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公开(公告)号：CN114842271B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210615163.5
申请日：2022-06-01
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本申请涉及一种监考视频的分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取监考视频，并对所述监考视频进行分解，获得分解图像，所述分解图像包括所述监考视频中每帧图像；将所有所述分解图像输入预设的第一网络模型，获得各所述分解图像对应的特征向量；将所述特征向量输入预设的第二网络模型，获得所述监考视频的分类结果。采用本方法能够提高了监考视频的分类速度和准确性。
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公开(公告)号：CN117892764A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311817973.X
申请日：2023-12-26
Abstract: 本申请涉及一种图神经网络生成方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。包括：在图神经网络的训练过程中，通过图神经网络获取图拓扑数据的平均度数，并确定图拓扑数据的邻接矩阵；在平均度数满足度数条件的情况下，基于平均度数确定图拓扑数据的图划分力度；基于按图划分力度对邻接矩阵进行划分确定的各顶点的邻接点数量，对各顶点进行排序，得到各顶点的排序结果；基于通过排序结果确定的动态邻居划分表，将图拓扑数据的多个子特征分别与邻接矩阵依次进行聚合，得到各子特征的子聚合结果；将各子聚合结果进行整合处理，输出图拓扑数据对应的聚合结果，基于聚合结果，生成训练后的图神经网络。采用本方法可加速图神经网络的训练速度。
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公开(公告)号：CN117710432A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311650043.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种超声图像的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取多个超声切面图像，自动对各超声切面图像进行抓取，并按照超声切面图像中每一解剖结构各自的评分结果，从各超声切面图像中筛选出标准切面图像，无需医生手动对超声切面图像进行保存，提高了目标结构的厚度测量效率的同时，得到准确的标准切面图像。按照标准切面图像中目标解剖结构的轮廓特征，对目标解剖结构的轮廓进行腐蚀处理，得到目标解剖结构的骨架线，遍历骨架线上的各目标点，并根据通过目标点的法线和目标解剖结构的轮廓之间的相交点，确定目标解剖结构的厚度值，无需手动对厚度值进行标注，节省人工处理时间。
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公开(公告)号：CN113568987B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110862705.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/28
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱嵌入模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取作为训练样本的知识图谱输入图，对知识图谱输入图进行初步分区，得到两个分区，根据分区结果确定切边顶点；根据关键边和一般边，计算各切边顶点的增益值；当切边顶点的增益值大于预设值时，确定切边顶点位于关键路径上且切边顶点与关键路径不在同一分区，将切边顶点从原分区移动至另一分区，得到最终分区结果；对最终分区结果进行参数化处理，得到知识图谱的实体嵌入参数和关系嵌入参数的训练样本集；使工作节点根据训练样本集对知识图谱嵌入模型进行模型训练，得到训练后的知识图谱嵌入模型。采用本方法能够完善知识图谱嵌入模型推理组合关系能力。
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