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公开(公告)号：CN118014847A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311761948.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开一种基于区域细节强化的偏振去散射方法，结合对比度和Stokes矢量来确定两幅待复原的偏振子图，通过频域处理估计模型的关键参量，然后利用散射退化模型反解出未退化图像，最终融合形成去散射图。结果表明，本方法在不同种类散射环境(雾霾或浑浊水体)和不同散射强度下均具有良好的复原效果，提高了偏振算法的适用性；同时，算法充分利用了偏振图像的强度分布特点，能够突出原图中的强偏振区域，可同时复原高低偏振目标物体，增强图像的细节信息。
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公开(公告)号：CN114780696A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210374446.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 天津大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于对话系统的以会话内容驱动的问题生成方法，步骤一：从包含“问题+答案”的数据集中标注和提取答案部分的关键词作为命名实体；步骤二：利用约束语言模型CLM将命名实体生成带有关键词的句子的序列；步骤三：使用端到端模型框架进行问题生成，端到端框架模型包含编码器模块、解码器模块以及连接两者的中间状态向量，编码器模块通过学习输入的名实体，将其编码成一个固定大小的状态向量，继而将该向量传递给解码器模块，解码器模块再通过对这个状态向量的学习来进行输出一个问句；步骤四：利用门控自注意力机制进行对话流建模。与现有技术相比，本发明流程简单，自动生成符合预期的并且有意义的问题的效率更高。
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公开(公告)号：CN114780696B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210374446.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 天津大学
IPC: G06F16/3329 , G06F40/35 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种适用于对话系统的以会话内容驱动的问题生成方法，步骤一：从包含“问题+答案”的数据集中标注和提取答案部分的关键词作为命名实体；步骤二：利用约束语言模型CLM将命名实体生成带有关键词的句子的序列；步骤三：使用端到端模型框架进行问题生成，端到端框架模型包含编码器模块、解码器模块以及连接两者的中间状态向量，编码器模块通过学习输入的名实体，将其编码成一个固定大小的状态向量，继而将该向量传递给解码器模块，解码器模块再通过对这个状态向量的学习来进行输出一个问句；步骤四：利用门控自注意力机制进行对话流建模。与现有技术相比，本发明流程简单，自动生成符合预期的并且有意义的问题的效率更高。
