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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

52 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

53 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 医学
- 1 篇 临床医学

主题

1 篇 盲插法
1 篇 引导条件
1 篇 胸科手术
1 篇 定位时间
1 篇 支气管阻塞器

机构

5 篇 浙江大学
4 篇 华为技术有限公司
4 篇 百度在线网络技术...
3 篇 腾讯科技有限公司
2 篇 联想有限公司
2 篇 沈阳美行科技有限...
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 北京猎户星空科技...
2 篇 中国人民解放军火...
2 篇 支付宝信息技术有...
1 篇 淘宝软件有限公司
1 篇 同济大学
1 篇 中国医科大学
1 篇 浙江阿里巴巴机器...
1 篇 广州酷狗计算机科...
1 篇 广东省电信规划设...
1 篇 清华大学
1 篇 网易网络有限公司
1 篇 北京有竹居网络技...
1 篇 中科国力智能技术...

作者

3 篇 孙福清
3 篇 白小飞
3 篇 魏启坤
3 篇 厉向东
3 篇 耿卫东
3 篇 梁秀波
3 篇 包德伟
2 篇 汤永川
2 篇 陈君宇
2 篇 李庆辉
2 篇 郑丹丹
2 篇 徐冉
2 篇 周平
2 篇 张萌萌
2 篇 李爱华
2 篇 苏延召
2 篇 冯国彦
2 篇 姜柯
2 篇 汤程杰
2 篇 刘洪涛

语言

53 篇 中文

检索条件"主题词=引导条件"

共 53 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种带辅助分类器的置信度引导条件生成对抗网络的训练方法

一种带辅助分类器的置信度引导条件生成对抗网络的训练方法

引用

作者：丁虎陈琦 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

本发明公开了一种带辅助分类器的置信度引导条件生成对抗网络的训练方法，首先为条件生成对抗网络cGANs设计新的损失函数，并引入一个超参数解决训练收敛问题；当带辅助分类器的置信度引导条件生成对抗网络，即CG‑GAN的分类器对... 详细信息

标准号: CN117933320A

本发明公开了一种带辅助分类器的置信度引导条件生成对抗网络的训练方法，首先为条件生成对抗网络cGANs设计新的损失函数，并引入一个超参数解决训练收敛问题；当带辅助分类器的置信度引导条件生成对抗网络，即CG‑GAN的分类器对于生成数据的置信度超过所引入的超参数时，所述损失函数将会抑制分类器对生成数据的置信度；自定义一个先验标签分布，通过在CG‑GAN上增加一项反向或正向的KL散度作为正则化项来使优化生成数据输出的分布学习所述先验标签分布，提高CG‑GAN的分类能力。该方法通过设计新的分类损失函数，避免特征表示大的特征范数，解决早期训练崩溃和过度自信问题。

关键词：分类器置信度生成数据损失函数先验引导条件对抗标签分类能力特征表示条件生成训练收敛正则化项网络自定义引入范数散度正向崩溃输出分类优化学习

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一种由模型引导条件对抗网络的水下图像增强方法

一种由模型引导条件对抗网络的水下图像增强方法

引用

作者：常双双高发荣张启忠 310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号

本发明涉及一种由模型引导条件对抗网络的水下图像增强方法，包括以下步骤；步骤一：搭建条件生成对抗网络的生成器U‑Net；步骤二：对U‑Net每层的编码模块和解码模块所提取的特征进行重标定；步骤三：将U‑Net的深层特征与浅层特征进行... 详细信息

标准号: CN117952847A

本发明涉及一种由模型引导条件对抗网络的水下图像增强方法，包括以下步骤；步骤一：搭建条件生成对抗网络的生成器U‑Net；步骤二：对U‑Net每层的编码模块和解码模块所提取的特征进行重标定；步骤三：将U‑Net的深层特征与浅层特征进行特征融合；步骤四：利用物理模型对生成器输出的估计图进行反演得到还原图像；步骤五：构建判别器并判断还原图像与真实参考图像的一致性。本发明通过物理模型引导条件生成对抗网络生成器U‑Net对提取的特征进行重标定并将深层特征和浅层特征进行融合来提高特征利用性能，从而生成准确的估计图保证物理模型的反演效果。

关键词：物理模型还原图像引导条件生成器标定反演浅层对抗网络生成器编码模块参考图像水下图像特征融合条件生成判别器构建网络输出融合保证

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基于指定虚拟机引导条件的确定可能性在存储集群的存储节点中移动虚拟卷

基于指定虚拟机引导条件的确定可能性在存储集群的存储节点中移动...

引用

作者：樊慧娟陈驰美国德克萨斯州

一种设备，所述设备包括处理装置，所述处理装置被配置为获得表征与托管在包括多个存储节点的存储集群上的虚拟卷相关联的虚拟机的历史引导时间的信息，并且至少部分地基于所获得的信息来确定所述存储节点中的任一者是否具有在给定时间... 详细信息

标准号: CN115617256A

一种设备，所述设备包括处理装置，所述处理装置被配置为获得表征与托管在包括多个存储节点的存储集群上的虚拟卷相关联的虚拟机的历史引导时间的信息，并且至少部分地基于所获得的信息来确定所述存储节点中的任一者是否具有在给定时间段期间经历指定虚拟机引导条件的至少阈值可能性。所述处理装置还被配置为响应于确定所述存储节点中的第一存储节点具有在所述给定时间段期间经历所述指定虚拟机引导条件的至少所述阈值可能性，识别与托管在所述第一存储节点上的所述虚拟卷的子集相关联的所述虚拟机的子集并将所述虚拟卷的所述子集中的至少一者移动到所述存储节点中的第二存储节点。

关键词：存储节点虚拟机处理装置虚拟卷子集给定时间段引导条件托管关联集群配置存储响应移动

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基于先验知识引导条件生成对抗网络的单张图像去雾方法

基于先验知识引导条件生成对抗网络的单张图像去雾方法

引用

作者：苏延召崔智高李爱华王涛姜柯蔡艳平冯国彦李庆辉 710025 陕西省西安市灞桥区洪庆街道同心路二号

本发明公开了一种基于先验知识引导条件生成对抗网络的单张图像去雾方法，包括步骤：一、建立雾化图像训练集；二、单张随机有雾图像的初步去雾；三、初步去雾图像的去雾训练；四、计算参考真值图像和初步去雾图像的去雾训练图像的真伪... 详细信息

标准号: CN110288550B

本发明公开了一种基于先验知识引导条件生成对抗网络的单张图像去雾方法，包括步骤：一、建立雾化图像训练集；二、单张随机有雾图像的初步去雾；三、初步去雾图像的去雾训练；四、计算参考真值图像和初步去雾图像的去雾训练图像的真伪值；五、计算图像损失目标函数；六、更新权重参数集合；七、调取新的单张随机有雾图像，循环步骤二至步骤六，直至真伪值达到设定值；八、单张实际有雾图像去雾。本发明利用了先验知识来指导编码网络进行无雾结果生成，利用了先验知识得到的部分有用信息，同时又利用了深度神经网络的特征建模能力弥补了先验知识的不足，不需要在深度神经网络中显示建立大气散射模型，而是将其视为图像的条件生成，去雾效果好。

关键词：先验知识去雾图像初步去雾图像神经网络图像去雾真伪编码网络结果生成目标函数权重参数散射模型特征建模条件生成图像损失雾化图像循环步骤训练图像引导条件训练集调取集合参考对抗更新网络

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基于先验知识引导条件生成对抗网络的单张图像去雾方法

基于先验知识引导条件生成对抗网络的单张图像去雾方法

引用

作者：苏延召崔智高李爱华王涛姜柯蔡艳平冯国彦李庆辉 710025 陕西省西安市灞桥区洪庆街道同心路二号

标准号: CN110288550A

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一种基于条件扩散模型的草图引导图像编辑方法

一种基于条件扩散模型的草图引导图像编辑方法

引用

作者：耿卫东蒋寅峰毛卫航厉向东梁秀波 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于条件扩散模型的草图引导图像编辑方法，包括：获取待修复图像和草图，并随机生成掩码图；利用两个编码器分别对待修复图像和草图进行降维编码得到两个低维向量，同时对掩码图采样得到掩码向量；将两个低维向量和掩... 详细信息

标准号: CN116503513A

本发明公开了一种基于条件扩散模型的草图引导图像编辑方法，包括：获取待修复图像和草图，并随机生成掩码图；利用两个编码器分别对待修复图像和草图进行降维编码得到两个低维向量，同时对掩码图采样得到掩码向量；将两个低维向量和掩码向量作为引导条件，利用条件扩散模型基于引导条件的逆扩散生成修复向量；利用解码器对修复向量进行解码重构回图像像素空间得到图像编辑结果。该方法由于整体过程引入草图作为引导，实现对图像中目标区域的有效编辑并且保证图像的全局一致性。

关键词：向量图像修复掩码向量引导条件低维掩码解码器扩散基于条件解码重构利用条件目标区域随机生成图像编辑图像像素引导图像有效编辑整体过程编码器逆扩散采样降维引入全局保证

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盲插法置入支气管阻塞器在胸科手术患者中的应用

盲插法置入支气管阻塞器在胸科手术患者中的应用

引用

作者：包文朝中国医科大学

学位级别：硕士

目的： 　　探讨盲插法置入支气管阻塞器在胸科手术患者中临床应用的可行性。 　　方法： 　　对28例需要行单肺通气的患者先插入普通单腔气管导管,然后在无纤维支气管镜引导... 详细信息

目的： 　　探讨盲插法置入支气管阻塞器在胸科手术患者中临床应用的可行性。 　　方法： 　　对28例需要行单肺通气的患者先插入普通单腔气管导管,然后在无纤维支气管镜引导下,盲插支气管阻塞器至主支气管中,向阻塞器套囊充3～5ml空气,阻塞目标侧肺通气,以听诊器听诊确定阻塞器位置。观察支气管阻塞器定位时间,置入成功率,持续监测患者脉搏氧饱和度(SpO2)、心率(HR)、平均动脉压(MBP)、气道压(Paw)、双肺通气和单肺通气30分钟时动脉血PH值、氧分压(PaO2)和动脉血二氧化碳分压(PaCO2),肺萎陷程度和术野暴露情况。 　　结果： 　　 28例单腔气管导管插管成功率为100%,盲插支气管阻塞器一次插入目标侧支气管插管成功率为89.3%(25/28),2次插入目标侧支气管成功率为10.7%(3/28),盲探插管成功率100%.术中肺隔离不全2例。无一例改为双腔支气管导管。PH、SpO2、PaO2、PaCO2、Paw、MBP、HR单肺通气与双肺通气差异无显著性P＞0.05。 　　结论： 　　盲插法置入支气管阻塞器行单肺通气可获得良好的肺隔离性,具有安全、可靠的特性,无纤维支气管镜引导条件下都可实施。

关键词：盲插法胸科手术引导条件定位时间支气管阻塞器

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有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质

有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质

引用

作者：陆文凯金松柏 100084 北京市海淀区清华园1号

本发明实施例提供了一有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质，该方法中，通过获取预先训练得到的扩散模型以及辅助分割网络；获取目标掩膜图像，并基于目标掩膜图像以及辅助分割网络确定引导条件；基于引导条件，通过扩散模... 详细信息

标准号: CN117218077A

本发明实施例提供了一有标签超声样本图像的生成方法、装置、设备及介质，该方法中，通过获取预先训练得到的扩散模型以及辅助分割网络；获取目标掩膜图像，并基于目标掩膜图像以及辅助分割网络确定引导条件；基于引导条件，通过扩散模型生成与目标掩膜图像对应的目标样本图像；目标掩膜图像用于表征所述目标样本图像包含的目标对象。这样，可以基于辅助分割网络以及目标掩膜图像作为引导条件，可以为扩散模型提供有方向的指导，以提高扩散模型的去噪效果，进而基于扩散模型生成的目标样本图像的样本质量得到相应的提升，同时降低获取目标样本图像的难度以及获取成本。

关键词：图像目标掩膜扩散目标样本引导条件获取目标模型生成样本图像分割模型提供目标对象网络确定掩膜图像超声去噪样本标签网络

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基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑方法及系统

基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑方法及系统

引用

作者：任坤范春奇黄泷陶清扬冯波韩红桂 100022 北京市朝阳区平乐园100号

本发明提供一种基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑方法及系统。该方法包括：获取待编辑的人脸图像和引导图；将待编辑的人脸图像和引导图输入至经训练的基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑模型中，得到基于跳跃连接注意力的... 详细信息

标准号: CN113724340A

本发明提供一种基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑方法及系统。该方法包括：获取待编辑的人脸图像和引导图；将待编辑的人脸图像和引导图输入至经训练的基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑模型中，得到基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑模型输出的经编辑的人脸图像，其中基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑模型是通过对样本人脸图像随机提取边线和颜色两方面的引导条件，采用对抗方式从边线和颜色两方面进行引导式人脸图像编辑训练得到的，其中，基于跳跃连接注意力的引导式人脸图像编辑模型用于至少基于加权多尺度损失函数和嵌入跳跃连接注意力机制的残差上采样模块，对待编辑的人脸图像进行引导式编辑以得到经编辑的人脸图像。

关键词：人脸图像引导式跳跃注意力边线上采样模块注意力机制随机提取损失函数引导条件多尺度残差加权嵌入样本对抗输出

来源：评论

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一种图像处理的方法以及装置

一种图像处理的方法以及装置

引用

作者：王宪汪涛郑卓然任文琦操晓春 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请提供人工智能领域中一种图像处理的方法以及装置，通过从输入图像中的多个通道中分别提取特征，来对双边网格数据进行上采样引导，从而在图像的各个通道都可以实现更好的图像增强效果，如去雾效果，且可以实现轻量化的图像去雾，... 详细信息

标准号: CN113284055A

本申请提供人工智能领域中一种图像处理的方法以及装置，通过从输入图像中的多个通道中分别提取特征，来对双边网格数据进行上采样引导，从而在图像的各个通道都可以实现更好的图像增强效果，如去雾效果，且可以实现轻量化的图像去雾，提高用户体验。该方法包括：获取输入图像，输入图像包括多个通道的信息；分别从输入图像的多个通道的信息中提取特征，得到多个引导图；获取输入图像对应的双边网格数据，双边网格数据包括在空间维度中排列的亮度维度的信息形成的数据，双边网格数据的分辨率低于输入图像的分辨率；分别以多个引导图中的每个引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，得到多个特征图；融合多个特征图，得到输出图像。

关键词：输入图像双边网格提取特征上采样特征图分辨率人工智能领域空间维度输出图像数据包括图像处理图像去雾图像增强信息形成引导条件用户体验轻量化去雾维度图像融合申请

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