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公开(公告)号：CN112435205A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011263181.9
申请日：2020-11-12
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种无监督图像超分辨率模糊核估计方法及终端，所述方法包括：获取原始输入图像，将原始输入图像执行增广操作后输出多张图像；获取多张图像中的任一张图像，经过编码器进行下采样后得到下采样图像；根据下采样图像和所述原始输入图像，通过判别器拉近下采样图像和原始输入图像之间的块分布；将下采样图像经过译码器进行上采样到原始输入图像的尺寸，得到重建图像；通过编码器提取增广操作后多张图像的模糊核，经过平均处理后得到最终模糊核。本发明通过编码器学习图像的内部信息来估计模糊核，通过译码器的反馈对估计出的模糊核进行修正，提高了模糊核估计的准确性，从而提高无监督场景下图像超分辨率的性能。
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公开(公告)号：CN112200254A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011108684.9
申请日：2020-10-16
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵检测模型生成方法、检测方法及电子设备，所述生成方法获取公开数据集和私有数据集；通过公开数据集中的流量数据对公开数据集和私有数据集进行标准化，得到第一训练数据集和第二训练数据集；根据第一训练数据集对父模型进行训练，以及根据第二训练数据集和第一隐含变量对若干子模型进行训练，得到网络入侵检测模型。本发明通过公开数据集和私有数据集分别训练父模型和若干子模型，并通过父模型指导若干子模型的学习，在保证若干子模型学习私有数据集分布的同时提升训练效果，无需在目标网络环境收集异常流量即可检测攻击类型未知的流量数据，降低了数据量收集的需求，提升了异常流量检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111953535A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010757301.4
申请日：2020-07-31
Abstract: 本发明公开了一种网络故障定位方法、终端及存储介质，所述网络故障定位方法包括：获取目标网络对应的目标拓扑图，根据所述目标拓扑图获取目标网络中各个节点对应的嵌入向量，其中，节点对应的嵌入向量反映了节点在所述目标拓扑图中的连接结构；对所述各个节点的嵌入向量进行聚类，根据聚类结果确定所述目标网络中的故障节点。本发明通过将网络连接拓扑图中的每个节点用嵌入向量表示，每个嵌入向量反映了对应节点在拓扑图中的连接结构，将每个节点对应的嵌入向量进行聚类，根据聚类结果来确定网络中的故障节点，大大简化了网络故障定位的流程，耗时少。
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公开(公告)号：CN111950699A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010632236.2
申请日：2020-07-03
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法，所述方法包括：获取待处理特征图的空间相关性矩阵，基于空间相关性矩阵确定第一丢弃掩码矩阵；根据第一丢弃掩码矩阵以及待处理特征图，确定待处理特征图对应的第一特征图；确定所述第一特征图对应的通道相关性向量，并基于通道相关性向量确定待处理特征图对应的第二丢弃掩码矩阵；根据所述第二丢弃掩码矩阵以及所述第一特征图，确定所述待处理特征图对应的丢弃后的特征图。本发明基于空间特征相关性以及通道特征相关性对特征图进行特征丢弃，这样可以有效选择特征图中低相关性的特征进行丢弃，以达到自适应丢弃的目的，可以对CNN网络进行有效的正则，提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111541915B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010643152.9
申请日：2020-07-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N21/2343 , H04N21/262 , H04N21/2662 , H04N21/658
Abstract: 本发明公开了一种移动终端低功耗视频处理方法，包括以下步骤：间隔预设时长获取各个移动终端的电量信息以及设备信息；基于电量信息以及设备信息，通过视频调度器确定各个移动终端中满足视频转码条件的目标移动终端；基于目标移动终端，发送各个移动终端对应的预设时长的待播放视频至边缘服务器，边缘服务器对目标待播放视频进行低功耗转码，并将转码后的目标待播放视频发送至目标移动终端。本发明还公开了一种移动终端低功耗视频处理装置、设备及存储介质。本发明通过将部分移动终端所播放的视频信息转码为低功耗视频，降低移动终端的能耗以减缓用户焦虑的增强，从而减小用户放弃观看视频的概率，为视频服务供应商提高用户留存率和粘性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111541915A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010643152.9
申请日：2020-07-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N21/2343 , H04N21/262 , H04N21/2662 , H04N21/658
Abstract: 本发明公开了一种移动终端低功耗视频处理方法，包括以下步骤：间隔预设时长获取各个移动终端的电量信息以及设备信息；基于电量信息以及设备信息，通过视频调度器确定各个移动终端中满足视频转码条件的目标移动终端；基于目标移动终端，发送各个移动终端对应的预设时长的待播放视频至边缘服务器，边缘服务器对目标待播放视频进行低功耗转码，并将转码后的目标待播放视频发送至目标移动终端。本发明还公开了一种移动终端低功耗视频处理装置、设备及存储介质。本发明通过将部分移动终端所播放的视频信息转码为低功耗视频，降低移动终端的能耗以减缓用户焦虑的增强，从而减小用户放弃观看视频的概率，为视频服务供应商提高用户留存率和粘性。
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公开(公告)号：CN111416747A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010230857.8
申请日：2020-03-27
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L12/24
Abstract: 本申请提供了一种网络分片控制方法及网络分片系统，方法应用于网络拓扑结构，该网络拓扑结构包括若干网络站点，每一所述网络站点内包含至少一链路分片交换机，且至少一所述链路分片交换机连接有至少一节点分片交换机，各所述网络站点内的所述链路分片交换机通过物理链路连接；该方法包括：接收网络分片的配置请求；按照所述配置请求，对所述网络站点内的所述链路分片交换机及所述节点分片交换机进行配置。显然本案的网络拓扑可以基于现有商用网络搭建，只需在现有商用网络的网络站点内添加与链路分片交换机连接的节点分片交换机即可。相比于现有技术单独搭建实验网，其构建及维护成本大大降低。
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公开(公告)号：CN110888900A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911157740.5
申请日：2019-11-22
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种基于去均值乘积量化的检索方法、存储介质及终端设备，所述方法包括计算目标检索样本的均值，并根据所述均值在预设数据库内查找所述目标检索样本对应的目标量化均值；根据所述目标量化均值计算所述目标检索样本对应的残差向量，并根据所述残差向量以及所述目标量化均值在预设数据库内检索预设数量的检索样本。本发明通过在预设数据库查找目标检索样本对应的目标量化均值，并根据所述量化均值确定目标检索样本的残差向量，通过残差向量以及目标量化均值来确定目标检索样本对应的检索样本，这样通过残差向量进行量化受到样本均值分布的影响将减小，提高了检索的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110177335A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910456391.0
申请日：2019-05-29
Abstract: 本发明提供一种导航定位方法及系统，该方法为：根据获取到的移动终端的加速度，确定移动终端是否处于移动状态。若移动终端处于静止状态，获取前一次移动终端的定位位置。若移动终端处于移动状态，确定移动终端的定位场景为空旷环境或非空旷环境。确定当前环境下移动终端的定位源。利用定位源，获取移动终端的定位位置。在本方案中，通过获取到的移动终端的加速度，判断移动终端是否处于运动状态。当移动终端处于移动状态时，确定移动终端的定位场景为空旷环境或非空旷环境，以及已确定的定位场景下所使用的定位源。利用定位源获取移动终端的定位位置，不需要人为判断移动终端的定位场景和手动切换定位源，提高定位可靠性、准确性和降低功耗。
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公开(公告)号：CN112446869B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202011377532.9
申请日：2020-11-27
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无监督工业品缺陷检测方法及装置、计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：使用训练样本对第一自编码器进行训练，并在训练过程中得到训练样本的隐含表达；对训练样本的隐含表达进行降维处理，得到正常样本的隐含表达；使用正常样本的隐含表达对第二自编码器中的记忆模块进行初始化，并使用训练样本对第二自编码器进行训练；将测试样本输入至已训练的第二自编码器，得到重建后的样本；使用测试样本及重建后的样本进行计算得到缺陷掩模，并根据缺陷掩模判断所述测试样本是否存在缺陷。本发明实现了在仅使用无缺陷的图像样本对模型进行训练的情况下对缺陷的有效检测，提升了缺陷检测的效果。
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