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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

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2,531 篇 专利
135 篇 期刊文献
54 篇 学位论文
7 篇 会议

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2,727 篇 电子文献
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学科分类号

157 篇 工学
- 112 篇 计算机科学与技术...
- 89 篇 软件工程
- 40 篇 控制科学与工程
- 30 篇 机械工程
- 14 篇 交通运输工程
- 13 篇 仪器科学与技术
- 6 篇 信息与通信工程
- 4 篇 生物医学工程（可授...
- 2 篇 农业工程
- 2 篇 环境科学与工程（可...
60 篇 管理学
- 52 篇 管理科学与工程(可...
- 6 篇 图书情报与档案管...
- 4 篇 工商管理
- 4 篇 公共管理
14 篇 医学
- 10 篇 临床医学
- 2 篇 医学技术（可授医学...
7 篇 理学
- 3 篇 系统科学
- 1 篇 数学
- 1 篇 地理学
6 篇 经济学
- 4 篇 理论经济学
- 4 篇 应用经济学
6 篇 教育学
- 5 篇 教育学
- 1 篇 体育学
6 篇 文学
- 5 篇 新闻传播学
4 篇 法学
- 2 篇 法学
- 1 篇 政治学
- 1 篇 公安学
4 篇 艺术学
- 4 篇 设计学（可授艺术学...
3 篇 农学
- 2 篇 植物保护
3 篇 军事学
- 2 篇 军事装备学

主题

196 篇 数据标注
38 篇 人工智能
27 篇 深度学习
10 篇 ai
10 篇 数据采集
8 篇 卷积神经网络
7 篇 数据集
7 篇 众包
6 篇 质量控制
6 篇 主动学习
6 篇 机器学习
5 篇 自然语言处理
5 篇 目标检测
5 篇 模型训练
5 篇 语义分割
4 篇 知识图谱
4 篇 大模型
4 篇 deep web
4 篇 分类目录
3 篇 原始数据

机构

89 篇 北京百度网讯科技...
43 篇 平安科技有限公司
34 篇 浙江大学
33 篇 腾讯科技有限公司
27 篇 清华大学
23 篇 国家电网有限公司
23 篇 华南理工大学
22 篇 华为技术有限公司
18 篇 电子科技大学
15 篇 重庆长安汽车股份...
15 篇 中国移动通信集团...
15 篇 阿里巴巴集团控股...
14 篇 复旦大学
14 篇 上海交通大学
14 篇 北京市商汤科技开...
13 篇 天津大学
13 篇 山西三友和智慧信...
13 篇 四川大学
13 篇 之江实验室
13 篇 哈尔滨工业大学

作者

22 篇 杨雪
13 篇 李斌
13 篇 王磊
11 篇 潘晓光
11 篇 刘鹏
11 篇 王健宗
10 篇 韩旭
10 篇 王小华
10 篇 张发恩
10 篇 李伟
9 篇 王昊
9 篇 张鹏
9 篇 王健
9 篇 张民
9 篇 王少军
9 篇 吴涛
8 篇 王军
8 篇 胡圣
8 篇 张晶
8 篇 王英才

语言

2,727 篇 中文

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一种基于人工智能算法的声纹质量检测方法

一种基于人工智能算法的声纹质量检测方法

引用

作者：胡东明 200333 上海市普陀区云岭西路600弄6号8楼805室

一种基于人工智能算法的声纹质量检测方法，包括PC机内的声纹储存模块、标记模块；实现方法包括如下步骤，第一步：先将空调已知故障的声纹特征经标记模块进行数据标注，并将这些数据按照一定比例分为训练集和测试集；第二步：针对空调... 详细信息

标准号: CN111076960A

一种基于人工智能算法的声纹质量检测方法，包括PC机内的声纹储存模块、标记模块；实现方法包括如下步骤，第一步：先将空调已知故障的声纹特征经标记模块进行数据标注，并将这些数据按照一定比例分为训练集和测试集；第二步：针对空调声纹的特征设计适合的人工智能深度学习类型；第三步：用标注过的声纹数据对模型进行训练；第四步：用测试集对实证模型进行测试其是否正确；第五步：将待检测声纹输入模型中，模型给出检测声纹的数据；第六步：对实证模型进行持续优化。本发明在干扰、多变的情况下，仍旧精确找到空调等各种质量问题，涵盖了空调主要四大类故障问题判别，并设计出合理的软件架构，使系统具备良好扩容、自适应学习能力。

关键词：声纹空调标记模块测试集人工智能算法自适应学习人工智能储存模块故障问题软件架构声纹数据声纹特征数据标注特征设计质量检测质量问题训练集检测扩容标注测试涵盖优化学习

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一种基于深度学习的带式输送机输送带跑偏监测方法

一种基于深度学习的带式输送机输送带跑偏监测方法

引用

作者：张梦超张媛周满山于岩郝妮妮曹越帅周丹 271000 山东省泰安市高新区创业服务中心

本发明提供一种基于深度学习的带式输送机输送带跑偏监测方法，利用通用目标检测网络进行输送带边缘直线特征的检测并实现跑偏状态的有效判定。本发明采用具有特定标注要求的标注方法对输送带边缘区域进行数据标注得到输送带跑偏数据集... 详细信息

标准号: CN114155494B

本发明提供一种基于深度学习的带式输送机输送带跑偏监测方法，利用通用目标检测网络进行输送带边缘直线特征的检测并实现跑偏状态的有效判定。本发明采用具有特定标注要求的标注方法对输送带边缘区域进行数据标注得到输送带跑偏数据集，进而利用该数据集对通用目标检测网络进行训练，而后将训练完成后的网络用于输送带边缘区域的预测，通过对预测框四个顶点坐标位置的计算，得到输送带边缘区域预测框的对角线位置及其方程，并以此表征输送带边缘直线。通过对比所得输送带左右边缘直线分别距离相机视野边界的距离，实现输送带跑偏状态的有效监测。本发明简化了复杂环境下输送带边缘直线提取流程，有力保障了带式输送机的安全高效运行。

关键词：输送带边缘输送带跑偏带式输送机边缘直线目标检测数据集标注输送带顶点坐标位置对角线位置复杂环境高效运行区域预测数据标注下输送带相机视野有效判定直线特征通用网络监测预测跑偏检测安全学习

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基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法

基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法

引用

作者：辛建波徐波李帆华栋刘穗生刘奕清林谋 330096 江西省南昌市高新区民营科技园民强路88号

本发明公开了一种基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法，包括下述步骤：数据获取，半监督数据标注，数据对齐，主服务器分发公钥给各巡检站，各巡检站构建本地模型，各巡检站上传加密模型梯度信息，主服务器计算巡检站模型梯度信息... 详细信息

标准号: CN114092769B

本发明公开了一种基于联邦学习的变电站多场景巡检分析方法，包括下述步骤：数据获取，半监督数据标注，数据对齐，主服务器分发公钥给各巡检站，各巡检站构建本地模型，各巡检站上传加密模型梯度信息，主服务器计算巡检站模型梯度信息，主服务器使用数据分布动态加权法返回巡检站模型更新参数，各巡检站使用主服务器返回参数更新模型参数，各巡检站共享中间结果，协助彼此计算模型参数，得到联邦学习后的模型，将实时拍摄图像数据输入联邦学习后的模型进行预测，得到实际应用场景预测结果，对增量数据进行训练更新模型。本发明在各个部署网点数据不交换的前提下进行模型之间的协作训练，使得模型在不同电网部署场景具有泛化性。

关键词：巡检主服务器梯度信息计算模型参数图像数据输入场景参数更新分布动态模型参数模型更新实时拍摄使用数据数据标注数据对齐数据获取网点数据应用场景预测结果增量数据中间结果半监督泛化性加权法返回变电站公钥构建上传学习加密部署分发电网共享更新协作预测交换分析

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一种针对QFN芯片中少样本缺陷的检测算法

一种针对QFN芯片中少样本缺陷的检测算法

引用

作者：郭志慧李志伟周婕赵剑光郑照肖新杰 201620 上海市松江区龙腾路333

本发明提供了一种针对QFN芯片中少样本缺陷的检测算法，属于计算机视觉技术领域。该技术方案具体包括：获取框架上下表面图片，选取ROI区域并进行裁剪；使用标注软件进行数据标注；将标注后的图片划分为多样本缺陷数据集和少样本缺陷数... 详细信息

标准号: CN114937005A

本发明提供了一种针对QFN芯片中少样本缺陷的检测算法，属于计算机视觉技术领域。该技术方案具体包括：获取框架上下表面图片，选取ROI区域并进行裁剪；使用标注软件进行数据标注；将标注后的图片划分为多样本缺陷数据集和少样本缺陷数据集；构建孪生Faster‑RCNN网络模型，使用多样本缺陷数据集进行元学习训练；利用训练好的模型对少样本缺陷数据集进行测试，得到图片的缺陷检测结果并进行评估；根据实际生产需求及检测效果重复以上操作，得到最终模型。本发明通过改进现有Faster‑RCNN网络结构和训练流程中数据采样方法，降低了对少样本缺陷数据量的需求。将推理模型转化为相似度计算模型，该算法具有良好的扩展性。

关键词：缺陷数据样本标注计算机视觉技术缺陷检测结果相似度计算扩展性检测算法上下表面生产需求数据标注数据采样推理模型网络结构网络模型学习训练最终模型构建算法裁剪图片测试检测重复评估转化改进

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一种基于深度学习的岩石孔-裂隙及杂质特征评价方法

一种基于深度学习的岩石孔-裂隙及杂质特征评价方法

引用

作者：种照辉苏逢生岳腾泷魏敬杨姚强岭李学华刘嘉 221000 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区矿业学院

本发明涉及一种基于深度学习的岩石孔‑裂隙及杂质特征评价方法，首先构建岩样CT扫描图像样本库，并分为训练集和测试集，对训练集进行实例人工分割标注，构建Mask R‑CNN实例分割模型，使用训练集对模型进行训练及参数调整，使用训练后... 详细信息

标准号: CN114037693A

本发明涉及一种基于深度学习的岩石孔‑裂隙及杂质特征评价方法，首先构建岩样CT扫描图像样本库，并分为训练集和测试集，对训练集进行实例人工分割标注，构建Mask R‑CNN实例分割模型，使用训练集对模型进行训练及参数调整，使用训练后的实例分割模型对测试集进行实例分割，利用Python函数对岩样的孔‑裂隙及杂质特征进行评价。本发明创造性地将卷积神经网络Mask R‑CNN实例分割应用于岩石的CT扫描图像识别上，并将其与Python函数相融合。模型采用端到端的学习方法，省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注，解决了岩样两端CT扫描图像灰度异常区域的分割问题，且无需人工参与中间过程，分析更加快速、准确，且所需成本更低。

关键词：训练集岩样分割分割模型裂隙测试集构建岩石卷积神经网络参数调整人工参与任务执行数据标注特征评价异常区域中间过程样本库灰度学习标注融合应用分析

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一种基于有向图的无监督P2P流量识别方法及系统

一种基于有向图的无监督P2P流量识别方法及系统

引用

作者：余顺争黄海宇 510275 广东省广州市新港西路135号

本发明公开了一种基于有向图的无监督P2P流量识别方法，该方法首先使用原始网络流量，统计网络会话信息，对节点之间的连接信息进行统计，得到有向特征图；然后利用P2P连接模式的不同点，使用经过修改的无监督GraphSAGE算法，训练得到... 详细信息

标准号: CN114398938A

本发明公开了一种基于有向图的无监督P2P流量识别方法，该方法首先使用原始网络流量，统计网络会话信息，对节点之间的连接信息进行统计，得到有向特征图；然后利用P2P连接模式的不同点，使用经过修改的无监督GraphSAGE算法，训练得到节点的特征表示；训练时使用无监督的机器学习算法对节点进行分类得到聚类中心，识别时使用节点特征与聚类中心的距离判断节点类别；最后利用节点类别达到识别P2P流量的目的。本发明不需要对网络流量样本进行标注，属于无监督算法，解决了流量识别领域对数据标注的依赖问题，提出了P2P网络流量识别的创新方法，可广泛应用于网络流量分析技术领域。

关键词：无监督节点类别聚类中心算法机器学习算法网络会话信息网络流量分析网络流量样本节点特征距离判断连接信息流量识别数据标注特征表示原始网络特征图有向图有向标注统计分类应用

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一种城市容貌乱贴乱画行为识别方法，存储装置及服务器

一种城市容貌乱贴乱画行为识别方法，存储装置及服务器

引用

作者：孙德亮陈雷 401329 重庆市九龙坡区兴谷路39号9幢8-8楼

本发明提供一种城市容貌乱贴乱画行为识别方法，该方法包括以下步骤：S1:获取城市容貌乱贴乱画行为图像；S2:对所述行为图像中具有城市容貌乱贴乱画行为的部分使用labelImg数据标注，并转换生成COCO格式数据集；S3:采用零‑均值规范化数... 详细信息

标准号: CN112329605B

本发明提供一种城市容貌乱贴乱画行为识别方法，该方法包括以下步骤：S1:获取城市容貌乱贴乱画行为图像；S2:对所述行为图像中具有城市容貌乱贴乱画行为的部分使用labelImg数据标注，并转换生成COCO格式数据集；S3:采用零‑均值规范化数据预处理；S4:基于PP‑YOLO训练城市容貌乱贴乱画行为数据集得到训练模型，在测试集上选取训练模型，对模型剪裁优化模型后转化成推理模型，得到城市容貌乱贴乱画行为识别模型；S5:通过所述城市容貌乱贴乱画行为识别模型对城市场景图片进行识别，判断其是否存在乱贴乱画行为。本发明采用目标检测方式检测识别乱贴乱画行为，使得城市乱贴乱画行为得到监控监管，城市市容市貌得到有效监督规范，在迈进智能化文明城市上更进一步。

关键词：行为识别训练模型预处理图像规范化数据城市场景城市市容方式检测格式数据目标检测数据标注推理模型文明城市优化模型测试集数据集智能化剪裁监控转换监管转化监督图片

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一种动态调整呼叫频率的外呼算法

一种动态调整呼叫频率的外呼算法

引用

作者：沈刚 214028 江苏省无锡市新吴区震泽路18号无锡软件园双子座B610

本发明公开了一种动态调整呼叫频率的外呼算法，包括以下步骤：提取多个不同时间段的历史通话数据样本，并对数据是否接通进行数据标注；对标注的数据进行二次处理，计算接通数据单位时间内外呼接通率和呼损率，并作为期望输入值；构建... 详细信息

标准号: CN111246029B

本发明公开了一种动态调整呼叫频率的外呼算法，包括以下步骤：提取多个不同时间段的历史通话数据样本，并对数据是否接通进行数据标注；对标注的数据进行二次处理，计算接通数据单位时间内外呼接通率和呼损率，并作为期望输入值；构建一个三层神经网络，将历史通话数据样本和期望输入值输入神经网络，计算每分钟实际呼叫值；将实际呼叫值和期望输入值进行比较，反向调整优化接通率和呼损率，将调整优化后的接通率和呼损率作为新的期望输入值输入神经网络单元，计算得到每分钟最优呼叫值；预测外呼机获取每分钟最优呼叫值，根据当前在线坐席量和当前空闲坐席量，发起测式批量外呼，根据不同的项目模型，动态调整外呼频次。

关键词：呼叫接通率呼损率输入神经网络期望动态调整通话数据接通样本三层神经网络二次处理反向调整空闲坐席数据标注数据单位项目模型坐席时间段构建算法标注优化预测

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图像特征学习方法及装置

图像特征学习方法及装置

引用

作者：武智融熊元骏俞星星林达华 100084 北京市海淀区中关村东路1号院3号楼7层710-712房间

本公开涉及图像特征学习方法及装置。该方法包括：通过神经网络获取各个训练图像的特征向量；根据各个训练图像的特征向量与各个记忆单元记录的特征向量的匹配度，确定目标函数值；根据各个训练图像的特征向量更新相应的记忆单元记录的... 详细信息

标准号: CN110443363B

本公开涉及图像特征学习方法及装置。该方法包括：通过神经网络获取各个训练图像的特征向量；根据各个训练图像的特征向量与各个记忆单元记录的特征向量的匹配度，确定目标函数值；根据各个训练图像的特征向量更新相应的记忆单元记录的特征向量；若目标函数值不满足训练目标，则根据目标函数值与训练目标的差距，优化该神经网络的参数。本公开无需进行数据标注，无需假设输入数据服从某种概率分布，因此灵活性较高，且计算过程较简单，实现起来较方便，学习效果能够得到保证。

关键词：特征向量目标函数训练图像记忆单元神经网络训练目标概率分布计算过程数据标注图像特征学习效果匹配度记录更新优化保证学习

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一种二分类网络的非监督训练方法

一种二分类网络的非监督训练方法

引用

作者：师君王琛周泽南周远远杨夏青 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明提供了一种二分类网络的非监督训练方法，属于图像处理、深度学习、模式识别领域。本发明通过对样本数据的一系列处理，对聚类网络进行不同阶段的训练，使用训练好的聚类网络对图像进行分类，避免了监督样本的缺乏，数据标注所需... 详细信息

标准号: CN109934281A

本发明提供了一种二分类网络的非监督训练方法，属于图像处理、深度学习、模式识别领域。本发明通过对样本数据的一系列处理，对聚类网络进行不同阶段的训练，使用训练好的聚类网络对图像进行分类，避免了监督样本的缺乏，数据标注所需数据获取难度过大、成本过高的问题，使聚类网络的训练及分类结果的实现更为简单、高效。

关键词：聚类网络模式识别领域分类结果数据标注数据获取图像处理样本数据二分类样本图像监督分类学习

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