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公开(公告)号：CN112418261A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010977999.0
申请日：2020-09-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验原型注意力机制的人体图像多属性分类方法，属于图像处理技术领域。本发明的方案为：首先构建属性表和对应的人体图像数据集；然后构建多属性分类的神经网络模型：在惯用的多分类神经网络模型的尾部加入先验原型注意力机制插件，并将多分类神经网络的尾部改为多属性分类网络。接着训练所构建的神经网络模型；最后，基于训练好的神经网络模型对人体图像进行多属性的分类识别。本发明一方面保留了传统注意力机制的做法，用生成的注意力图与最后一个卷积特征进行逐点乘法运算，从而保留了传统注意力机制的强过滤性。另一方面通过先验原型注意力图线性组合的方式，增强了注意力图的集中性。因而极大地提升了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN112380325A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010978007.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于联合知识嵌入模型和事实记忆网络的知识图谱问答系统，属于知识图谱问答技术领域。本发明包括知识嵌入模块和问答推理模块；其中知识嵌入模块用于对知识图谱中的三元组进行向量表示；问答推理模块用于对用户输入的问题进行提取处理，并通过事实记忆网络在知识图谱上进行问题答案推理和输出。在嵌入过程中整合了三元组的结构特征和实体、关系的语义特征，保证了知识嵌入的准确性和合理性；使用事实记忆网络来对问题答案推理，保证了整个推理模型的鲁棒性和推理结果的准确性，同时使用了事实列表来保证整个过程的可解释性。本问答系统能够针对用户的问句给出精确的结果；同时，也方便维护者进行错误回溯，使得整个系统易于维护。
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公开(公告)号：CN111966917A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010661898.2
申请日：2020-07-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/34 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练语言模型的事件检测与摘要方法，该方法基于社交媒体平台，检测热门话题中的关键事件，提升事件检测的效果，同时使用事件摘要提升事件内容的表示效果。该方法包括S1：文本预处理；S2：文本向量化；S3：训练事件检测模型；S4：对挖掘的事件进行展示。本发明使用预训练的语言模型挖掘了输入文本的语义和结构信息，提升了文本的表示效果，同时结合后续的神经网络完成了事件检测和摘要任务，提升了事件检测的精确率和召回率以及事件内容的语义表示效果。
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公开(公告)号：CN111814706A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010673471.4
申请日：2020-07-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术，其公开了一种基于多任务卷积神经网络的人脸识别及属性分类方法，在人脸识别任务和属性分类任务上同时达到较高的精确度。该方法包括以下步骤：S1、对人脸图像样本进行预处理；S2、通过设计的多任务卷积神经网络模型对预处理后的人脸图像样本提取出属性特征和人脸全局特征；S3、基于注意力机制计算不同属性与人脸识别任务的相关度，并根据相关度将属性特征融合进人脸特征中；S4、多任务卷积神经网络模型同时进行人脸识别任务和属性分类任务，并通过计算损失来训练优化模型；S5、利用优化后的模型对输入的人脸图像同时进行属性分类和人脸识别任务。
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公开(公告)号：CN110648344A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910862186.4
申请日：2019-09-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于医疗图像分类领域，涉及深度学习，具体为一种基于局部病灶特征的糖尿病视网膜病变分类装置，用于解决深度模型在眼底图像上分类效果不佳、结果缺乏解释性等问题。本发明通过分别对眼底图像全局特征及局部病灶信息的提取，使得病变程度严重的图像中的信息能够得到充分利用，解决了由于数据量不足且不平衡导致的深度学习在糖网病变分类领域应用效果不佳的问题；并且在局部病灶信息提取过程中，输出了眼底图像中局部病灶信息的标注结果，解决了深度学习模型结果可解释程度低的问题，提高了对眼科医生诊断病情的辅助作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106257441B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610522055.8
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于词频的skip语言模型的训练方法，涉及机器翻译技术领域，解决现有技术中由于语料缺乏引起统计语言模型的OOV的问题。本发明为收集中文句子；中文句子分词；生成学习集corpus；统计学习集corpus中的词汇和词频，生成中文词汇表wt；统计语料中短语和短语出现的次数，生成1‑n元中文短语表pt0；设定选择性跳过标准k，根据中文词汇表wt中的词频统计结果进行k的判断，出现次数k不大于i的所有词汇数量之和占全部词汇数量的60％以上时，取k＝i；根据k对中文句子进行选择性跳过处理，生成skip短语表pt1；将skip短语表pt1和中文短语表pt0合并，生成新的1‑n元中文短语表pt2；根据中文短语表pt2进行语言模型的训练，得到skip‑ngram语言模型。本发明用于得到语言模型概率表。
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公开(公告)号：CN106156013B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610522056.2
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明涉及一种通过优先翻译由一个或多个短语嵌套组成的固定搭配型短语达到整句翻译目的的机器翻译方法。本发明的实施方式，包括以下步骤：标记固定搭配，将源语言句子中的固定搭配标记出来；翻译固定搭配，将固定搭配分为两部分分别翻译，再重组译文；短语划分，将原句子剩余部分划分为所有可能的短语，固定搭配部分作为已翻译部分；构造候选短语表，仅仅将存在于短语翻译概率表中的短语筛选出来，并加入候选短语表；句子翻译，对于由固定搭配译文及其他未翻译部分组成的局部翻译的源语言句子，利用现有启发式解码器和候选短语表为其生成最优译文。本发明的第一阶段为翻译固定搭配型短语，第二阶段为翻译句子剩余部分。
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公开(公告)号：CN106202891B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610505712.8
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种面向医疗质量评价的大数据挖掘方法，本发明涉及大数据挖掘在医疗质量评价领域，其旨在解决现有技术中数据采样值选取过于经验化、数据处理结构中冗余数据过多且医疗质量评定模型与病例数据关联度过低等技术问题。本发明方法主要包括预处理，使处理后的数据满足后续步骤的要求；模型聚类分级，将数据挖掘中的聚类思想应用到医疗质量评价中各个因素的打分中；模型病例质量计算，针对每一条的病例，进行基于病例质量模型的分数计算；模型结果输出，根据每一条的病例质量分数，计算出医疗单位最终的医疗质量分数，进而得到最终的结果。本发明用于提供医疗质量评价方法。
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公开(公告)号：CN107979606A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711292594.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于数据安全领域，具体涉及一种具有自适应的分布式智能决策方法。本发明针对实时监控日志及操作请求日志的生成模式进行发掘，检测可能存在的异常，将神经网络在模式识别中的优势与知识的推理理论结合起来，在综合多个相邻节点信息的基础上，引入自适应的机制，以分布式的方式进行入侵检测，同时将决策过程放入分布的节点而不是中央控制台，减少了网络传输，提高了分布式决策的速度。本发明综合相邻节点的信息反馈，进行自适应调整，并且不依赖全局信息，减少了数据传输，能有效检测出单一节点难以检测出入侵的数据。
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公开(公告)号：CN104065568A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410321120.1
申请日：2014-07-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/701 , H04L12/803 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种Web服务器集群的路由方法，通过设置缓存服务器，由缓存服务器生成并维护热点请求记录，由解析服务器生成并维护普通请求记录，根据普通请求记录对热点请求记录进行更新管理；请求到达时，首先由缓存服务器在热点请求记录中进行匹配，若查找到匹配项，则将该web请求转到记录的目的响应服务器；若未查找到匹配项，则将请求转发到解析服务器集群进行解析并路由到的目的响应服务器。本发明通过将热点请求和普通请求进行区分处理，合理分配请求，能极大的增强对热点请求的处理能力和响应速度；同时，对热点请求记录进行更新管理，保持有效性，能适应于负载多变、确定性低的访问环境。本发明适用于Web服务器集群的路由管理。
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