视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116634245A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310610681.2

    申请日:2023-05-26

    Abstract: 本发明涉及一种视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取载体视频和秘密视频,并基于载体视频和秘密视频进行正反向过程处理用以分别得到载密视频和重建秘密视频;基于载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频进行自训练,以获取载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频之间的映射关系;基于载体视频和秘密视频得到最优重建秘密视频。通过载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频以获取四者之间的映射关系,可有效的减少秘密视频隐藏及提取过程中产生的损失。相对于现有视频信息处理方法中存在的因大量信息损失导致生成载密视频和重建秘密视频失真度大的问题。

    一种大容量文本内容检索方法和系统

    公开(公告)号:CN114218373B

    公开(公告)日:2025-05-27

    申请号:CN202111555700.3

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明涉及数据检索技术领域,具体公开了一种大容量文本内容检索方法和系统,所述方法包括根据预设的间隔字长截取已存储的文本信息,得到待检文本;提取所述待检文本的关键词,并向所述关键词插入所述待检文本的标号;统计含有标号的关键词,得到基于标号排序的查询表;其中,所述查询表中包括关键词项以及对应的次数项;其中,所述关键词还包括相对于待检文本头部字节的偏移量。本发明通过提取文本信息的含有偏移量的关键词,生成以关键词为内容的检索表,当含有检索词条的检索请求时,根据检索词条中的关键字匹配,找到对应的偏移量,确定目标信息并显示,无需对文本信息进行遍历,检索速度极快。

    一种基于全局资源效用率优化的资源分配方法

    公开(公告)号:CN114040425B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202111359293.9

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本发明属于无线通信领域,具体公开了一种基于全局资源效用率优化的资源分配方法,包括:构建全局模型收益函数与全局更新成本因子;构建端到端时延函数;构建误码因子,构建能量消耗函数;基于所述全局模型收益函数和信道误码因子,获得全局滤码收益函数;基于所述全局滤码收益函数和全局更新成本因子,获得全局模型效用函数;基于所述全局模型效用函数和端到端时延函数,获得优化目标函数;对所述优化目标函数进行求解,获得各个边端设备本地模型的最佳更新次数以及无线信道资源分配策略;对中央服务器与边端设备进行联邦学习训练。本方法能够实现在不同计算资源与无线资源定价场景下,找到最优的资源分配方式,实现全局资源效用率优化。

    一种基于多任务学习的车辆检索方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN116501909A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310607631.9

    申请日:2023-05-26

    Abstract: 本申请提出一种基于多任务学习的车辆检索方法,包括如下步骤:获取包含车辆图像标注信息的训练数据集合、验证数据集合和测试数据集合,将所述训练数据集合的数据按照图像序号输入基于多任务学习的初始车辆检索模型中以训练得到车辆检索模型;将所述验证数据集合中的数据输入训练后的车辆检索模型,得到初步排序结果;采用多任务检索策略对所述初步排序结果进行重排序,得到最终排序结果。本申请通过多任务学习的方式指导车辆图像特征的提取,设计相机视角检索、车辆朝向检索作为辅助任务,消除检索时背景及视角不同带来的偏差,从而有效解决相机视角、车辆朝向变换导致的问题,以实现强可解释性、高效率、高检索精度的车辆检索。

    一种基于组件的软件开发系统

    公开(公告)号:CN114217775B

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202111540951.4

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 本发明属于软件研发技术领域,提供了一种基于组件的软件开发系统,包括:需求信息获取模块,用于获取用户需求信息,对用户需求信息进行分析得到可用需求关键词;开发组件提供模块,用于根据可用需求关键词从开发组件库中选取相匹配的软件开发组件,将选取的软件开发组件发送至任务管理模块;以及任务管理模块,用于接收选取的软件开发组件,发布软件研发任务信息,以使得研发人员能够根据软件开发组件快速完成软件的研发工作。本发明通过需求信息获取模块和开发组件提供模块的设置,软件开发过程中,能够根据用户提出的需求信息自动选取一些软件开发组件进行使用,大幅度降低了软件开发的工作量,提升了软件整体研发效能。

    一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置

    公开(公告)号:CN114077836B

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202111373470.9

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置,所述方法包括:步骤S1,结合训练数据集合中的实际分类体系的树形结构,构建与该树形结构对应的N层文本分类多叉树,并根据N层文本分类多叉树的结构,将训练数据集合中的训练数据分别写入到各层级对应的分类文件中,对各分类文件的中文文本进行分词,并进行特征选择保存到对应的特征文件中;步骤S2,构建与该树形结构对应的文本异构神经网络;步骤S3,设定异构神经网络算法参数,及参数调整,迭代生成训练数据的每个分类与子分类模型并保存,用验证数据集进行准确率判定,本方法将类别及类别间层级关系也加入异构神经网络中,对类别显示地学习向量表示,环节数据稀疏性问题。

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