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公开(公告)号：CN114037879A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111237748.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/772 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 公开一种面向零样本识别的字典学习方法及装置，可以从类别层面和图像层面分别建立视觉空间和语义空间之间的对齐，从而实现高精度的零样本图像识别。方法包括：(1)基于跨域字典学习方法训练类别层的跨域字典；(2)基于步骤(1)学习的类别层跨域字典生成图像的语义属性；(3)基于步骤(2)生成的图像语义属性训练图像层的跨域字典；(4)基于步骤(3)学习的图像层跨域字典完成对不可见类别图像的识别任务。
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公开(公告)号：CN109858546B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910081619.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 公开一种基于稀疏表示的图像识别方法，其能够通过自适应地选择训练样本进行多轮训练，学习多个字典，每个字典有针对性地学习其他字典表示精度欠佳的样本，每个字典对应一个有针对性的弱分类器，对多个弱分类器的分类结果进行加权组合，提升传统稀疏表示应用于分类问题的识别精度。该方法包括以下步骤：(1)基于自适应增强字典学习过程学习多个字典及相应的弱分类器，并计算分类器权值系数；(2)基于步骤(1)学习的多个字典计算待分类数据的稀疏表示向量，再利用相应的弱分类器进行分类，加权组合各弱分类器识别结果而得到最终识别结果。
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公开(公告)号：CN111709442B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202010377838.8
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 一种面向图像分类任务的多层字典学习方法，其能够解除多个字典之间关系定义的局限性，提升字典学习应用于分类问题的精度。这种面向图像分类任务的多层字典学习方法，用于提取图像样本中的类别信息，包括：(1)将多层字典之间的依赖关系定义为残差学习，基于多层残差判别字典学习框架来学习多层字典及分类器；(2)基于步骤(1)学习的多层字典依次计算待分类数据的多轮编码向量，再利用相应的分类器进行分类，加和各分类器预测值得到最终识别结果。
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公开(公告)号：CN109858546A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910081619.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 公开一种基于稀疏表示的图像识别方法，其能够通过自适应地选择训练样本进行多轮训练，学习多个字典，每个字典有针对性地学习其他字典表示精度欠佳的样本，每个字典对应一个有针对性的弱分类器，对多个弱分类器的分类结果进行加权组合，提升传统稀疏表示应用于分类问题的识别精度。该方法包括以下步骤：(1)基于自适应增强字典学习过程学习多个字典及相应的弱分类器，并计算分类器权值系数；(2)基于步骤(1)学习的多个字典计算待分类数据的稀疏表示向量，再利用相应的弱分类器进行分类，加权组合各弱分类器识别结果而得到最终识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310109A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310251851.9
申请日：2013-06-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于医学信息处理技术领域，公开了一种患者随访提醒周期自适应调整方法，包括：步骤一，采集患者随访数据；步骤二，建立患者随访系统；步骤三，更新随访管理系统数据。本发明以多维纵向检测指标为输入，以生存质量评分为输出，建立变系数模型，对生存质量评分进行预测，根据生存质量评分的变化情况来相应调整随访周期的长短，最终输出患者下次应到访的时间。与仅利用单次诊疗数据的方案对比，本发明能更好地利用随访数据间的互相关性对患者随访时间进行预测，并为医生提供诊疗辅助。本发明能够根据患者病情的发展情况，通过自适应算法动态地调整随访方案，降低不必要的医疗成本，同时可为患者及医生提供病情跟踪等服务。
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公开(公告)号：CN111709442A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010377838.8
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种面向图像分类任务的多层字典学习方法，其能够解除多个字典之间关系定义的局限性，提升字典学习应用于分类问题的精度。这种面向图像分类任务的多层字典学习方法，用于提取图像样本中的类别信息，包括：(1)将多层字典之间的依赖关系定义为残差学习，基于多层残差判别字典学习框架来学习多层字典及分类器；(2)基于步骤(1)学习的多层字典依次计算待分类数据的多轮编码向量，再利用相应的分类器进行分类，加和各分类器预测值得到最终识别结果。
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公开(公告)号：CN108718307A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810443572.5
申请日：2018-05-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1425
Abstract: 本发明公开一种面向内部威胁的行为追溯检测方法，解决现有技术中存在的对IaaS云环境中恶意调用云服务内部威胁无法判断来源以及无法应对未知威胁的现象，该方法采用行为追溯的检测思想，对云环境中用户访问数据的流程进行多节点关联分析，得出用户各种合法操作的正常行为树，接着与采集到的行为信息进行行为追溯匹配，通过对行为树的完整性分析检测出恶意威胁。
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公开(公告)号：CN103310109B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310251851.9
申请日：2013-06-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于医学信息处理技术领域，公开了一种患者随访提醒周期自适应调整方法，包括：步骤一，采集患者随访数据；步骤二，建立患者随访系统；步骤三，更新随访管理系统数据。本发明以多维纵向检测指标为输入，以生存质量评分为输出，建立变系数模型，对生存质量评分进行预测，根据生存质量评分的变化情况来相应调整随访周期的长短，最终输出患者下次应到访的时间。与仅利用单次诊疗数据的方案对比，本发明能更好地利用随访数据间的互相关性对患者随访时间进行预测，并为医生提供诊疗辅助。本发明能够根据患者病情的发展情况，通过自适应算法动态地调整随访方案，降低不必要的医疗成本，同时可为患者及医生提供病情跟踪等服务。
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公开(公告)号：CN101157539A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710175249.6
申请日：2007-09-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: C04B28/04
Abstract: 非压实回填土属于土木工程领域。本发明在细粒土中掺入普通硅酸盐水泥，普通硅酸盐水泥的掺入量按照0.10～0.20的灰土比计算，按照2.0～3.5的水灰比计算掺水量，掺水拌合后浇筑流平，并经过养护，水泥颗粒水化并与土粒产生理化反应，逐渐硬化形成的材料；上述的细粒土是指粉质土或粘质土，其中粒径小于0.074mm颗粒的质量多于总质量的75％。适用于桥涵台背回填，道路加宽路基回填，地下工程和管线工程回填及狭小建筑基坑回填，具有经济、高流动性、施工简单的优点，同时能够利用工程弃土，有利于环境保护和降低工程造价。
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