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公开(公告)号：CN114119426B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210090686.2
申请日：2022-01-26
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了非局部低秩转换域与全连接张量分解图像重构方法及装置，包括：S1，输入待修复图像；S2，构建张量分解模型，包括：S2.1，分割输入图像，得到非局部张量块；S2.2，将非局部张量块引入B样条转换域，得到非局部张量块的转换域形式；S2.3，通过非局部张量块，构造非局部相似张量块组；S2.4，联合全连接张量分解，构造全连接张量分解因子；S2.5，构建低秩张量补全模型，并根据S2.1‑2.4进行优化，得到基于非局部低秩转换域与全连接张量分解模型；S3，构建图像修复模型，获取待修复图像，通过张量分解模型得到的修复图像张量块组，得到修复后的图像。使得在光谱图像修复中，图像重构更加精准。
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公开(公告)号：CN114331940A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111677658.2
申请日：2021-12-31
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了联合局部非局部流形和截断算子的高光谱融合方法及装置，将输入高分辨率多光谱图像划分为不同子块并重构为矩阵形式，所有子块分布于多个低维流形附近；对每一个子块，使用最近邻搜索算法寻找非局部相似图像块，构建非局部相似关系，同时构建每个图像块与周围四个相邻块的相似关系，将局部与非局部相似关系整合获得流形映射矩阵L；对L进行特征分解获得特征基并构建截断算子，将L和截断算子并入高分辨率HSI融合模型，获得最终模型。使用交替方向乘子法ADMM算法优化上述模型，并进行解耦操作，最终使用共轭梯度算法PCG逐波段求解。
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公开(公告)号：CN114218929A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202210159700.X
申请日：2022-02-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/253 , G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 一种基于元算子融合的多平台算子智能化开发系统及方法，包括：初始化器、元算子库预处理器、算子模板生成器、融合规则迭代器、算子融合器、调度策略优化器；初始化器：用于获取系统中内置的融合规则库和对应的元算子接口声明，然后将元算子接口声明转发到元算子库预处理器，将融合规则库转发到融合规则迭代器；由于算子融合器能够根据融合规则和对应的目标平台元算子，来生成目标平台的算子代码，和融合规则平台无关且易于描述，元算子的逻辑比较简单而且可以复用于多个算子。因此，本发明降低了算子开发的工程量和开发难度，且用户需要开发的算子越多，需要适配的平台越多，本发明的效果越明显。
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公开(公告)号：CN114049541A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111000756.2
申请日：2021-08-27
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化信息特征解耦与知识迁移的视觉场景识别方法，包括如下步骤：使用Canny边缘检测器提取图像的边缘表示形式，并基于自动编码器将其转换为边缘特征矢量；利用微调后的ResNet‑34提取图像的外观特征表示；对于输入图像，送入特征解耦网络分别生成结构化特征向量与外观特征向量，结构化特征向量的特征分布将会与内容教师模块生成的边缘特征矢量进行对比；解码器整合输入的特征并重构原始图像，用于鼓励所学习的内容特征与外观特征能够形成完整的输入图像的表示，提取结构化特征向量作为最终的场景特征，并利用余弦距离计算优化特征间的相似度，实现视觉场景识别。
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公开(公告)号：CN114022703A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111248733.3
申请日：2021-10-26
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高效车辆细粒度识别方法，它通过构建高效残差结构提取车辆图像特征，然后通过空间通道损失函数提高特征提取网络的细粒度分类能力，使网络更加专注于车辆图像的不同组件区域，保证特征通道的可区分性和可辨别性，并且不增加卷积神经网络推理的计算量。本发明通过深度学习自动提取特征，避免手工设计特征区域的局限性，更能克服车辆图片复杂环境噪音的干扰，并且能通过空间特征损失函数使特征通过关注更丰富的特征区域，提高车辆细粒度识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113836386A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111410689.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/953 , G06F21/64 , H04L9/32
Abstract: 本发明提供了一种并行模式搜索空间构造系统和方法，该方法为：初始化输入逻辑张量；计算并输出逻辑张量真值；构造所有候选并行模式，确定输入和输出张量并行模式迭代内容；结合输入张量并行模式迭代内容，切分输入逻辑张量为物理张量；判断物理张量计算合法性，若合法，计算物理张量结果并输出；若非法，继续输入张量并行模式迭代过程；结合输出张量并行模式迭代内容，合并物理张量运算结果为逻辑张量；对比逻辑张量真值和逻辑张量，若相等，将该并行模式添加到合法并行模式搜索空间中，并直接继续输入张量并行模式迭代过程；若不相等，继续输出张量并行模式迭代过程，直到迭代完成后，重复所述以上步骤，直到所述输入张量并行模式迭代过程完成。
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公开(公告)号：CN113673242B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110960433.1
申请日：2021-08-20
IPC: G06F40/289 , G06F40/211 , G06F18/2415 , G06F18/23 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于K邻近结点算法和对比学习的文本分类方法，该方法在训练阶段使用对比学习拉进类内距离，拉远类间距离，并且结合交叉熵损失，辅助对比学习进行联合训练，在推理过程中，通过联合训练好的模型，结合最邻近结点算法，进行联合预测，计算待推断文本的分类；本发明不仅能够在文本分类的准确率上取得比目前业内使用的文本分类方式更高的结果，而且在模型的鲁棒性上也取得了极大的提升。
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公开(公告)号：CN117573359B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311604252.0
申请日：2023-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/50
Abstract: 本说明书提供的一种基于异构集群的计算框架管理系统及方法，客户端向用户展示可供用户选择不同计算框架的第一页面，并响应于用户的选择操作，确定出目标框架以及目标计算任务，并生成资源请求，以发送至服务器。服务器接收资源请求并从预设的数据库中查询出目标集群资源信息，并根据目标集群资源信息，生成调度请求，进而确定出调度请求对应的目标计算节点，并向目标计算节点发送执行指令，以使目标计算节点释放相应的资源，以执行计算任务。
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公开(公告)号：CN117555644B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410043653.1
申请日：2024-01-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/451 , G06F16/332 , G06F40/279 , G06F18/214 , G06F9/445
Abstract: 本说明书公开了一种基于自然语言交互的前端页面构建方法及装置，响应于创建的对话流程，将目标文本和第一指令信息，输入训练完成的语言模型，确定目标文本包含的组件实体和该组件实体的嵌入向量。将嵌入向量和标准向量进行匹配，确定匹配向量，以及匹配向量对应的组件用途和组件代码，根据该组件用途、该组件代码和目标文本，生成第二指令信息，将第二指令信息，输入语言模型，确定页面代码，根据页面代码，构建前端页面。这样，在构建前端页面时，通过人机对话的方式，输入包含前端页面构建的需求的文本，明确对构成前端页面的组件实体的操作，即可得到满足构建需求的前端页面，不需再重复编写各组件的代码，提高了软件开发的效率。
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公开(公告)号：CN114021629B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111248749.4
申请日：2021-10-26
IPC: G06V10/762 , G06F17/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于均值动态时间规整的车辆轨迹运动模式提取方法。该方法先对原始轨迹进行初始化和重采样，获取重采样轨迹集合；根据重采样轨迹，计算基于均值动态时间规整的轨迹间距离；基于均值动态时间规整的轨迹间距离度量方法，并运用聚类算法进行聚类，得到聚类簇集合；最后为每个簇分别提取特征运动模式，得到特征运动模式集合。本发明通过采用限定的技术，可以准确地度量相似轨迹间距离，对长序列轨迹间距离度量更精准，适用于长序列轨迹的车辆行为分析，还可以从车辆轨迹数据集中提取特征运动模式；每一条提取的特征运动模式轨迹都可以直观地反映车辆的运动模式，更易于赋予运动模式语义赋予和可视化展示。
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