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  • 1 篇 教育学
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机构

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作者

  • 14 篇 宣琦
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语言

  • 1,272 篇 中文
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一种尿沉渣基因组DNA的分类方法、装置和用途
一种尿沉渣基因组DNA的分类方法、装置和用途
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作者： 慈维敏 许争争 周利群 100101 北京市朝阳区北辰西路1号院104号楼
本发明属于基因组学和生物信息学领域，涉及一种尿沉渣基因组DNA的分类方法、装置和用途。具体地，本发明涉及一种DNA分类方法，包括：计算目标样本的DNA甲基化单倍型区域的MHL值和/或DNA的拷贝数变异数据；计算目标样本DNA的DNA甲基化... 详细信息
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一种基于多生理信号融合的精神状态检测系统及方法
一种基于多生理信号融合的精神状态检测系统及方法
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作者： 王斐 林季 周杰 王海鸣 王文哲 杨俊 叶小凤 范瑜恺 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
本发明提出一种基于多生理信号融合的精神状态检测系统及方法，属于数字信号处理及可穿戴智能设备领域，系统包括脑电采集单元、生理信号采集单元，处理器单元和提示警告单元，本发明融合多种生理信号，利用各自的特征对人不同的状态进... 详细信息
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多无线体域网环境中基于A3C算法的任务卸载方法及系统
多无线体域网环境中基于A3C算法的任务卸载方法及系统
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作者： 王力立 张戈 奚思遥 肖强 黄成 单梁 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
本发明公开了一种多无线体域网环境中基于A3C算法的任务卸载方法及系统。该方法包括以下步骤：确定多无线体域网的网络架构，初始化网络参数；利用采样的生理数据训练任务分类器，得到稳定的分类器模型；对于网络资源分配问题采用基于... 详细信息
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基于正向-多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法
基于正向-多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法
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作者： 赵仲秋 刘典 黄德双 230009 安徽省合肥市屯溪路193号
本发明公开了一种基于正向‑多反向协作稀疏表示分类器的图像标注方法，该方法包括四个步骤：（1）将无标签图像集分解为多个较小无标签图像集子集，然后在有标签图像集和各个无标签图像子集之间分别执行反向稀疏表示；（2）构建基于无... 详细信息
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文本分类方法和装置
文本分类方法和装置
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作者： 左赛 魏树桂 王丹丹 赵楠 徐祥朕 210000 江苏省南京市玄武区徐庄软件园苏宁大道1-1号
本申请涉及一种文本分类方法和装置，所述方法包括：对文本进行分词处理，提取文本中的分词信息；分别使用第一分类模型和第二分类模型对所述分词信息进行分类预测，分别获得对应的第一分类列表和第二分类列表；将第一分类列表和第二分... 详细信息
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海上风机的故障检测方法及模型训练方法
海上风机的故障检测方法及模型训练方法
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作者： 曾卫东 杨政厚 韩健 陈兆圣 王兵 许庆现 102200 北京市昌平区北七家未来科技城南区华能人才创新创业基地实验楼B座
本申请提出一种海上风机的故障检测方法及模型训练方法，其中，方法包括：获取海上风机中的发电机在预设时间段的振动信号和发电机的主轴在预设时间段内多个时间点的转速值；根据振动信号与卷积神经网络模型，获得振动时频特征矩阵；将... 详细信息
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一种塑封邮件图像地址块定位方法
一种塑封邮件图像地址块定位方法
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作者： 文颖 蒋婷 吕岳 200241 上海市闵行区东川路500号
本发明公开了一种塑封邮件图像地址块定位方法，包括以下步骤：训练阶段中，步骤1：训练产生改进的BING模型；步骤2：标记训练邮件的正负样本；步骤3：采用稠密采样方式提取样本的SIFT特征；步骤4：利用样本SIFT特征构建视觉词典；步骤... 详细信息
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基于自适应加点的飞机着陆风险预测的分类模型构建方法
基于自适应加点的飞机着陆风险预测的分类模型构建方法
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作者： 张斌 谢文俊 许浩楠 刘淏旸 610213 四川省成都市双流区科学城天府菁蓉中心A区10号楼二楼
本发明公开了一种基于自适应加点的飞机着陆风险预测的分类模型构建方法，其包括S1获取样本集，并采用样本集对分类模型进行训练，得到分类器模型；S2判断样本集是否已进行至少一次加点操作，若是，进入步骤S4，否则进入步骤S3；S3基于... 详细信息
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基于主动深度强化学习的滚弯机故障诊断方法
基于主动深度强化学习的滚弯机故障诊断方法
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作者： 吴亚丽 吴学金 周傲然 王梓人 杨延西 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号
本发明公开基于主动深度强化学习的滚弯机故障诊断方法，属于机械故障检测技术领域，获取滚弯机设备数据作为样本集，对样本集进行预处理；将预处理后的样本集输入到分类器模型中，输出不同类别样本的概率分布矩阵；构建双重深度Q网络... 详细信息
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基于半监督联邦学习的多分类器集成训练方法
基于半监督联邦学习的多分类器集成训练方法
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作者： 刘航 李虹金 郭艳卿 付海燕 李祎 王波 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号
本发明提供一种基于半监督联邦学习的多分类器集成训练方法，主要包括：客户端设计分类模型并将得到的个性化本地模型发送至可信中心服务器；中心服务器端收集多方客户端模型形成“模型池”进行有监督训练；多方客户端利用中心服务器发... 详细信息
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