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公开(公告)号：CN118887409B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN118918445A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411405238.2
申请日：2024-10-10
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V10/22 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及异常决策技术领域，公开了一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法，包括选取多个正常图像作为记忆样本；获取待检测图像；获取每个记忆样本与待检测图像的多个具有不同分辨率的阶段特征，组成每个记忆样本的样本存储信息与待检测图像的实时存储信息；计算实时存储信息与每个样本存储信息之间的欧几里得距离，获取距离最小的作为目标样本存储信息与目标记忆样本；获取目标记忆样本与待检测图像在各个分辨率下的x轴、y轴卷积阶段特征，计算各个分辨率下目标记忆样本与待检测图像之间的差分信息；获取基于金字塔结构的多尺度特征差分中每一层的差分输出，进行通道拼接后，输入解码器中，获取待检测图像中的缺陷定位结果。
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公开(公告)号：CN118918445B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411405238.2
申请日：2024-10-10
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V10/22 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及异常决策技术领域，公开了一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法，包括选取多个正常图像作为记忆样本；获取待检测图像；获取每个记忆样本与待检测图像的多个具有不同分辨率的阶段特征，组成每个记忆样本的样本存储信息与待检测图像的实时存储信息；计算实时存储信息与每个样本存储信息之间的欧几里得距离，获取距离最小的作为目标样本存储信息与目标记忆样本；获取目标记忆样本与待检测图像在各个分辨率下的x轴、y轴卷积阶段特征，计算各个分辨率下目标记忆样本与待检测图像之间的差分信息；获取基于金字塔结构的多尺度特征差分中每一层的差分输出，进行通道拼接后，输入解码器中，获取待检测图像中的缺陷定位结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118887409A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN109499464A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811294666.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种高浓度臭氧水的制备装置，包括储液罐，其输出管路上安装有离心泵，离心泵的出口连接至文丘里管，文丘里管顶部的输入端通过管道连接至臭氧发生器，文丘里管的输出端连接有一个或多个串联连接的静态螺旋切割器，静态螺旋切割器的输出端连接至储液罐的输入端形成回路。本发明在文丘里管和储液罐之间设置一个或多个串联连接的静态螺旋切割器，实现臭氧气泡的微纳米化，显著提高了臭氧在水中的传质效果和臭氧利用率，从而解决臭氧水制备过程中，传质效果差、利用率低，难以满足高效杀菌浓度要求的技术问题。
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公开(公告)号：CN118940763A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411377901.2
申请日：2024-09-30
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了一种基于大模型的掩码增强命名实体识别方法，该方法包括：采集待识别文本数据；预处理得到输入序列，输入训练好的识别模型得到识别结果；识别模型训练过程包括：基于设定掩码策略对训练输入序列进行掩码处理得到掩码输入序列，送入BERT模型得到实体、掩码上下文表示特征；执行命名实体识别任务和预测掩码任务且共享参数，得到实体预测值和掩码预测值；基于实体上下文表示特征和实体预测值计算第一损失函数，基于掩码预测值计算第二损失函数；更新模型参数；评估模型性能，重复训练直至性能达到设定要求。本发明能够充分理解语义，泛化能力较强，语境依赖性捕捉能力较强，误识别和漏识别情况较少。
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公开(公告)号：CN109173633B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201811294349.5
申请日：2018-11-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种强化气液传质反应的湿法烟气脱硫装置及方法，包括气体压缩机，其入口端连接有烟气输送管道，出口端依次连接储气罐和文丘里射流器，文丘里射流器上端入口与脱硫剂储液罐下端的放料口连接，文丘里射流器的出口端连接有静态螺旋切割器，静态螺旋切割器的出口与气液分离罐中部的气液两相流入口相连，位于气液分离罐下部的脱硫剂回流口与脱硫剂储液罐顶端连接实现脱硫剂循环，气液分离罐上部的排气口通过管道连接至尾气吸收池；还包括烟气分析仪。本发明高效节能，能够在较小的液气比下实现脱硫剂雾滴的微纳米化和高度分散混合，完成对烟气脱硫的超净处理，并实现烟气脱硫设备的小型化、经济化。
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公开(公告)号：CN109173633A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811294349.5
申请日：2018-11-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种强化气液传质反应的湿法烟气脱硫装置及方法，包括气体压缩机，其入口端连接有烟气输送管道，出口端依次连接储气罐和文丘里射流器，文丘里射流器上端入口与脱硫剂储液罐下端的放料口连接，文丘里射流器的出口端连接有静态螺旋切割器，静态螺旋切割器的出口与气液分离罐中部的气液两相流入口相连，位于气液分离罐下部的脱硫剂回流口与脱硫剂储液罐顶端连接实现脱硫剂循环，气液分离罐上部的排气口通过管道连接至尾气吸收池；还包括烟气分析仪。本发明高效节能，能够在较小的液气比下实现脱硫剂雾滴的微纳米化和高度分散混合，完成对烟气脱硫的超净处理，并实现烟气脱硫设备的小型化、经济化。
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