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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

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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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日期分布

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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一种基于图网络注意力机制的无监督缺陷提取方法及装置

一种基于图网络注意力机制的无监督缺陷提取方法及装置

引用

作者：王洪元欣子豪殷雨昌徐志晨吴琳钰刘乾张继 213164 江苏省常州市武进区滆湖路1号

本发明公开了一种基于图网络注意力机制的缺陷提取方法及装置，通过将两张图片进行关键点提取，得到的关键点在编码后输入至图网络，在图网络中使用多次自注意力方法和跨越注意力算法后，得到两张匹配描述符矩阵，之后将两个匹配描述符... 详细信息

标准号: CN112884732A

本发明公开了一种基于图网络注意力机制的缺陷提取方法及装置，通过将两张图片进行关键点提取，得到的关键点在编码后输入至图网络，在图网络中使用多次自注意力方法和跨越注意力算法后，得到两张匹配描述符矩阵，之后将两个匹配描述符矩阵内积得到匹配得分矩阵，之后对匹配得分矩阵进行阈值筛选，得到最终的匹配点。将匹配后的两张图片做残差，差异较大的则为缺陷。与传统的缺陷提取方法相比，该方法只需要一张无缺陷的样品图片作为标准图片，不需要花费大量人力进行数据标注。

关键词：匹配矩阵匹配描述符得分矩阵缺陷提取关键点注意力注意力机制网络标准图片数据标注样品图片阈值筛选传统的匹配点残差内积算法图片

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一种复杂场景下的安全帽识别方法及装置

一种复杂场景下的安全帽识别方法及装置

引用

作者：邹祥波秦士伟饶睦敏叶骥王群 510630 广东省广州市南沙区丰泽东路106号(自编1号楼)X1301-G9752

本发明公开一种复杂场景下的安全帽识别方法及装置，方法包括：采集复杂场景下的安全帽佩戴状态图片，对安全帽佩戴状态图片进行数据标注得到标注图片；采用光照均衡化的图片处理方法对标注图片进行预处理，得到预处理图片；采用预处理... 详细信息

标准号: CN113408365A

本发明公开一种复杂场景下的安全帽识别方法及装置，方法包括：采集复杂场景下的安全帽佩戴状态图片，对安全帽佩戴状态图片进行数据标注得到标注图片；采用光照均衡化的图片处理方法对标注图片进行预处理，得到预处理图片；采用预处理图片对神经网络模型进行训练，通过改变神经网络模型的网络结构并加入注意力机制，得到安全帽识别模型；采集复杂场景下的待识别图片，将待识别图片输入到安全帽识别模型中，采用TTA方法识别待识别图片中工人的安全帽佩戴状态。本发明实施例能够有效降低复杂场景下实际环境因素对识别结果的影响，且通过修改Yo l ov神经网络的网络结构以及融合注意力机制，能够提高安全帽识别的准确性。

关键词：安全帽复杂场景预处理神经网络模型佩戴注意力机制网络结构状态图片图片标注采集方法识别神经网络实际环境数据标注图片处理图片输入均衡化光照融合

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一种基于深度学习的非自然地震分类方法

一种基于深度学习的非自然地震分类方法

引用

作者：潘晓光李宇刘剑超王小华 030000 山西省太原市高新区科技街15号A118室

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于深度学习的非自然地震分类方法，包括下列步骤：数据读取；数据分段；数据标注：对不同类型的非自然地震进行标注，供之后网络训练使用；数据降噪：非自然地震往往包含大量的随机噪声，过... 详细信息

标准号: CN112686315A

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于深度学习的非自然地震分类方法，包括下列步骤：数据读取；数据分段；数据标注：对不同类型的非自然地震进行标注，供之后网络训练使用；数据降噪：非自然地震往往包含大量的随机噪声，过多的噪声会极大的影响数据质量，导致模型识别效果差，因此需对数据进行降噪处理，提高数据信噪比；数据增强：扩充数据量以避免模型欠拟合导致的分类效果不佳；归一化；识别模型；模型训练。本发明使用人工智能方法，对非自然地震进行自动智能分类，分类准确率高、速度快，且全过程无需人工参与。本发明用于非自然地震的分类。

关键词：非自然地震人工智能技术分类准确率人工智能地震分类分类效果降噪处理模型识别模型训练人工参与数据标注数据读取数据分段数据降噪数据增强随机噪声网络训练影响数据自动智能归一化数据量信噪比分类拟合标注噪声学习

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语音信号分割模型的训练方法、装置和计算机设备

语音信号分割模型的训练方法、装置和计算机设备

引用

作者：马坤刘微微赵之砚 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请揭示了一种语音信号分割模型的训练方法、装置，声音信号的处理方法和装置，以及计算机设备和存储介质，其中训练方法将各语音信号样本的第一梅尔频谱图进行上采样和下采样处理，得到多张不同级别的衍生梅尔频谱图，然后进行数据... 详细信息

标准号: CN111243619A

本申请揭示了一种语音信号分割模型的训练方法、装置，声音信号的处理方法和装置，以及计算机设备和存储介质，其中训练方法将各语音信号样本的第一梅尔频谱图进行上采样和下采样处理，得到多张不同级别的衍生梅尔频谱图，然后进行数据标注，得到具有多个梅尔频谱图的训练用的样本集，利用样本集中的样本对预设的深度神经网络模型进行训练，得到语音信号分割模型，利用该语音信号分割模型即可以将待处理的语音信号中的人声和背景音准确的分离。即，进行不同细节级别的梅尔频谱图生成及数据的标注，基于图像语义分割的深度神经网络模型训练，从而可以对各类场景的背景噪声进行有效分离，提取出更纯净的人声信号，进而提高声纹识别的准确率和鲁棒性。

关键词：梅尔频谱语音信号分割模型神经网络模型样本语音信号样本方法和装置计算机设备背景噪声存储介质人声信号声纹识别数据标注图像语义细节级别有效分离背景音鲁棒性上采样图生成下采样样本集准确率预设标注场景分割申请

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一种基于深度语义感知图卷积网络的粤语谣言检测方法

一种基于深度语义感知图卷积网络的粤语谣言检测方法

引用

作者：王海舟陈欣雨柯亮方怡萱王森蔡易成王文贤 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

本发明涉及谣言检测技术领域，具体公开了一种基于深度语义感知图卷积网络的粤语谣言检测方法，首先构造多组健康类粤语谣言关键词，并构建Web爬虫对相关的推文、用户、转发及评论信息进行获取，在完成数据标注后构造出数据集Net‑CR‑Dat... 详细信息

标准号: CN114444516A

本发明涉及谣言检测技术领域，具体公开了一种基于深度语义感知图卷积网络的粤语谣言检测方法，首先构造多组健康类粤语谣言关键词，并构建Web爬虫对相关的推文、用户、转发及评论信息进行获取，在完成数据标注后构造出数据集Net‑CR‑Dataset；其次，设计一个深度语义感知图卷积神经网络模型SA‑GCN；根据粤语独特的语言特征对BERT中文预训练模型进行优化，同时运用收集的大量粤语语料对BERT预训练模型进行进一步预训练和微调，从而提取出推文的语义特征向量；并运用改进的GCN网络，从而提取出推文的结构特征，生成结构特征向量；最终，SA‑GCN模型将结构特征向量和语义特征向量进行融合，获得最终的分类结果。本发明在检测效果与早期检测能力方面都优于其他常用的检测方法。

关键词：粤语结构特征向量语义训练模型语义特征向量感知检测检测技术领域神经网络模型分类结果评论信息数据标注语言特征早期检测健康类数据集构建语料微调网络转发融合中文优化改进

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一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法

一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法

引用

作者：黎晨阳陆易何鹏飞徐晓刚王军 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸... 详细信息

标准号: CN112597979B

本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸图像数据集；（3）初始化余弦夹角损失函数的的余弦值放大尺度和余弦夹角间隔；（4）将图像数据集送入卷积神经网络，实时计算更新余弦值放大尺度和余弦夹角间隔，直至完成对卷积神经网络的训练，（5）将需要进行比对判断的人脸图像输入训练好的卷积神经网络中，输出人脸特征向量，用于进行人脸识别匹配。本发明的人脸识别方法具有训练收敛速度快，识别准确率高的特点。

关键词：余弦人脸图像人脸识别卷积神经网络损失函数尺度放大人脸特征向量人脸图像数据计算机视觉图像数据集图像预处理比对判断个体分类实时更新实时计算数据标注训练收敛初始化准确率匹配送入输出更新

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基于一致性训练的半监督三维形状识别方法

基于一致性训练的半监督三维形状识别方法

引用

作者：陈伶俐雷蕴奇王其聪黄宇楠蔡珊珊 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

基于一致性训练的半监督三维形状识别方法，涉及计算机视觉技术。包括步骤：A.准备三维形状数据集，包括有标签数据集和无标签数据集。B.对无标签数据添加微小扰动得到扰动版本的无标签数据集。C.设计一致性约束分支鼓励模型对相似样本... 详细信息

标准号: CN113408650A

基于一致性训练的半监督三维形状识别方法，涉及计算机视觉技术。包括步骤：A.准备三维形状数据集，包括有标签数据集和无标签数据集。B.对无标签数据添加微小扰动得到扰动版本的无标签数据集。C.设计一致性约束分支鼓励模型对相似样本预测一致,提高模型的泛化能力。D.设计伪标签生成分支为无标签数据生成伪标签，并提出一致性过滤机制过滤掉模型不确定的伪标签，实现对有标签数据集的扩充。E.结合有标签数据和无标签数据训练模型，得到训练好的模型。F.使用训练好的模型进行三维形状识别，将模型的预测作为最终的识别结果。在公开数据集上取得较好的结果，更好利用无标签数据的信息，有效减少数据标注需要的成本。

关键词：标签数据三维形状过滤计算机视觉技术标签三维形状数据一致性约束标签生成数据标注微小扰动训练模型有效减少半监督数据集扰动预测样本

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一种端到端的行人结构化信息及其从属关系的检测方法

一种端到端的行人结构化信息及其从属关系的检测方法

引用

作者：区英杰符桂铭谭焯康董万里 510663 广东省广州市黄埔区高新技术产业开发区科学城科研路3号自编A2栋321房

本发明公开了一种端到端的行人结构化信息及其从属关系的检测方法，包括以下步骤：首先开发通用的结构化标注工具并进行数据标注，同步设计好网络结构，训练过程中需要对从属关系进行增强，并为预测框分配标签，然后模型执行推理，利用... 详细信息

标准号: CN115311690A

本发明公开了一种端到端的行人结构化信息及其从属关系的检测方法，包括以下步骤：首先开发通用的结构化标注工具并进行数据标注，同步设计好网络结构，训练过程中需要对从属关系进行增强，并为预测框分配标签，然后模型执行推理，利用模型输出信息回归行人结构化信息矩形框的坐标，最后计算损失函数loss，用于更新模型。本发明适用于边缘设备；在边缘设备的计算资源有限的情况下，本发明通过端到端实现有效资源下的效果最大化，可以在检测行人矩形框和行人结构化信息矩形框的同时，直接输出从属关系，避免了后续的逻辑判断，准确率更高；同时开发了通用的属性标注工具，再标注检测框的同时，可标注框与框之间的从属关系，有效提高标注效率。

关键词：从属关系结构化信息矩形框标注边缘设备通用的计算损失函数效果最大化计算资源逻辑判断输出信息属性标注数据标注网络结构训练过程有效资源标注框端到端检测框结构化检测准确率推理标签开发输出回归预测分配更新

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一种在物联网边缘设备中构建语义模型的优化方法

一种在物联网边缘设备中构建语义模型的优化方法

引用

作者：耿道渠刘畅王平兰兴川何汉文赵阳春周雷李海洋耿记雷 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明请求保护一种在物联网边缘设备中构建语义模型的优化方法，其包括以下步骤：物联网领域本体的构建步骤、数据标注步骤、RDF数据存储步骤及RDF数据推理步骤；其中，物联网领域本体的构建步骤是构建表示物联网中传感器节点信息、执... 详细信息

标准号: CN112464672A

本发明请求保护一种在物联网边缘设备中构建语义模型的优化方法，其包括以下步骤：物联网领域本体的构建步骤、数据标注步骤、RDF数据存储步骤及RDF数据推理步骤；其中，物联网领域本体的构建步骤是构建表示物联网中传感器节点信息、执行设备信息、环境状态在内的概念和数据以及他们的属性、关系；数据标注步骤是将传感器网络节点的数据流，执行设备的数据流转换成RDF格式数据；RDF数据存储步骤是将数据标注之后的数据进行持久化的本地存储；RDF数据推理是利用推理机将标注后的RDF数据进行前项链推理，得到知识间的隐含关系，同时利用规则推理实现对特定事件的策略生成。同时提出了一种适用于物联网设备的本体构建方法和优化语义推理过程的模式选择算法。

关键词：构建数据标注物联网推理存储步骤领域本体传感器节点信息传感器网络节点模式选择算法物联网设备语义边缘设备策略生成规则推理环境状态设备信息数据流转推理过程语义模型数据流表示物持久化推理机隐含标注项链优化存储联网

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一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法

一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法

引用

作者：范彬彬陈金水丁启元李莹杨颖 310026 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道科技园路57号17幢1213-1218室9号工位

本发明属于图像识别和检测技术领域，具体公开了一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法。本发明检测方法的步骤包括数据标注、图像预处理、图像裁剪、搭建FPN(特征金字塔网络)融合Faster R‑CNN网络模型、初始化模型、将图像数据集分为训练集... 详细信息

标准号: CN110120036A

本发明属于图像识别和检测技术领域，具体公开了一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法。本发明检测方法的步骤包括数据标注、图像预处理、图像裁剪、搭建FPN(特征金字塔网络)融合Faster R‑CNN网络模型、初始化模型、将图像数据集分为训练集、验证集和测试集、基于所述测试集进行测试，得到测试结果。其与传统方法相比优势如下：本发明采用多尺度的轮胎X光病疵检测方法，通过提取图像多层的特征，进行多尺度的融合，可以提高检测轮胎X光病疵的准确度；采用FPN融合Faster R‑CNN的网络模型进行目标识别的，大大提高多尺度检测的准确性，从而对轮胎质量进行准确监督，非常具有实用意义。

关键词：轮胎多尺度病疵检测网络模型测试集融合检测技术领域多尺度检测金字塔网络图像数据集图像预处理准确度目标识别数据标注提取图像图像裁剪图像识别初始化训练集验证集多层测试监督

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