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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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1,102 篇 专利
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84 篇 工学
- 17 篇 计算机科学与技术...
- 16 篇 软件工程
- 12 篇 地质资源与地质工...
- 9 篇 机械工程
- 9 篇 土木工程
- 8 篇 信息与通信工程
- 7 篇 仪器科学与技术
- 7 篇 控制科学与工程
- 7 篇 船舶与海洋工程
- 6 篇 建筑学
- 5 篇 电子科学与技术（可...
- 4 篇 交通运输工程
- 3 篇 动力工程及工程热...
- 3 篇 电气工程
- 3 篇 水利工程
- 3 篇 航空宇航科学与技...
- 2 篇 矿业工程
- 2 篇 石油与天然气工程
- 1 篇 力学（可授工学、理...
- 1 篇 材料科学与工程（可...
9 篇 医学
- 6 篇 临床医学
8 篇 管理学
- 7 篇 管理科学与工程(可...
- 2 篇 工商管理
7 篇 经济学
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4 篇 理学
- 3 篇 数学
- 1 篇 地球物理学
2 篇 教育学
- 2 篇 教育学
2 篇 农学
2 篇 军事学
- 2 篇 军队指挥学
2 篇 艺术学
- 2 篇 设计学（可授艺术学...

主题

104 篇 模型测试
3 篇 cctv
3 篇 模型训练
3 篇 覆盖预测
3 篇 仿真模型
2 篇 定量研究
2 篇 美国西北大学
2 篇 心脏起搏器
2 篇 eagle
2 篇 scdma
2 篇 仿真分析
2 篇 参数优化
2 篇 螺旋桨空泡
2 篇 xgboost算法
2 篇 cdma网络
2 篇 地震数据
2 篇 强反射分离
2 篇 心脏手术
2 篇 稳定性
2 篇 aadl

机构

22 篇 电子科技大学
18 篇 浙江工业大学
17 篇 华南理工大学
13 篇 东南大学
13 篇 南京信息工程大学
13 篇 哈尔滨工业大学
13 篇 北京航空航天大学
12 篇 清华大学
12 篇 郑州大学
11 篇 西安理工大学
11 篇 中南大学
10 篇 北京百度网讯科技...
10 篇 安徽大学
10 篇 浙江大学
10 篇 南京理工大学
9 篇 南京大学
8 篇 西安交通大学
8 篇 上海交通大学
8 篇 中国石油大学
8 篇 燕山大学

作者

10 篇 王念念
9 篇 方宏远
8 篇 徐凯
8 篇 王浩
7 篇 丁娟
7 篇 张杰
7 篇 李刚
7 篇 蔡锦康
7 篇 邓伟文
7 篇 赵蕊
7 篇 王文昕
7 篇 杨鹏
7 篇 山世光
6 篇 李楠
6 篇 张帅
6 篇 张凯
6 篇 李明
6 篇 李响
6 篇 张健
6 篇 王伟

语言

1,206 篇 中文

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一种基于卷积神经网络图像处理的管廊火灾风险评估方法

一种基于卷积神经网络图像处理的管廊火灾风险评估方法

引用

作者：胥天龙黄洪钟李彦锋曾颖黄土地 611731 四川省成都市高新(西)区西源大道2006号

一种基于卷积神经网络图像处理的管廊火灾风险评估方法，涉及火灾风险评估技术领域，构建三维数字空间的管廊信息模型；构建火灾辨析模型，生成异常区域火焰关键点热力图标签数据；基于卷积神经网络构建火灾评估模型，通过测试集对火灾... 详细信息

标准号: CN118015198A

一种基于卷积神经网络图像处理的管廊火灾风险评估方法，涉及火灾风险评估技术领域，构建三维数字空间的管廊信息模型；构建火灾辨析模型，生成异常区域火焰关键点热力图标签数据；基于卷积神经网络构建火灾评估模型，通过测试集对火灾评估模型进行测试，根据测试结果判断进行动态模糊处理，构建动态模糊处理数据库，将火灾评估模型测试过程中样本数据的规格以及样本数据的动态模糊新规格存储至动态模糊处理数据库中；在将火灾辨析模型生成数据输入火灾评估模型前，根据所述连续帧的火焰关键点热力图的规格判断是否对管廊摄像头帧数进行调整；获取摄像头采集区域的火灾风险评级；显著提高模型预测结果的准确性、抗干扰能力以及适应性。

关键词：动态模糊火灾评估构建火灾卷积神经网络风险评估样本数据关键点管廊数据库模型预测结果抗干扰能力摄像头采集摄像头标签数据风险评级规格判断模型测试模型生成数字空间图像处理信息模型异常区域测试集连续帧对管帧数热力三维存储测试

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一种面向临床问诊记录的疾病预测方法与装置

一种面向临床问诊记录的疾病预测方法与装置

引用

作者：杨鹏谢亮亮王超余马卫东 211189 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

本发明公开了一种面向临床问诊记录的疾病预测方法与装置，方法包括以下步骤：临床缩略语的自动识别和资料采集；数据预处理；模型训练；模型测试与疾病预测。本发明借助注意力机制对重要内容的关注，构建了基于分层的双向GRU神经网络... 详细信息

标准号: CN115101198B

本发明公开了一种面向临床问诊记录的疾病预测方法与装置，方法包括以下步骤：临床缩略语的自动识别和资料采集；数据预处理；模型训练；模型测试与疾病预测。本发明借助注意力机制对重要内容的关注，构建了基于分层的双向GRU神经网络训练方法，将人借助外部资料理解缩略语本身含义的方式应用到疾病预测方法中，进而保证预测方法的准确性和可解释性。本发明打破了以往只关注源临床文本的方式，设计了自动识别缩略语和收集资料的装置，以扩展缩略语的知识信息，有效地提高缩略语的信息含量，使临床问诊记录整体的信息得到丰富，进一步提高疾病预测的准确性。

关键词：疾病预测自动识别问诊神经网络训练数据预处理注意力机制模型测试模型训练知识信息重要内容资料采集解释性有效地分层构建记录文本外部预测应用保证

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一种基于深度原型网络的旋转机械齿轮箱故障诊断方法

一种基于深度原型网络的旋转机械齿轮箱故障诊断方法

引用

作者：庄笑葛健周迪汪晓敏陈振龙向家伟 325035 浙江省温州市瓯海经济开发区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器

本发明公开了一种基于深度原型网络的旋转机械齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：数据采集步骤、故障类型标记步骤、数据集划分步骤：将数据划分为训练数据、验证数据和测试数据；特征提取步骤：将划分后的数据分为多分支进行多尺度的... 详细信息

标准号: CN117745668A

本发明公开了一种基于深度原型网络的旋转机械齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：数据采集步骤、故障类型标记步骤、数据集划分步骤：将数据划分为训练数据、验证数据和测试数据；特征提取步骤：将划分后的数据分为多分支进行多尺度的特征提取并最后进行合并；特征权重分配步骤：进行特征权重的分配；模型构建与训练步骤：由多个尺度模块和坐标注意力以及全连接层组成，将训练数据输入构建的CA‑MSPNet模型进行训练，获得训练完成的CA‑MSPNet模型；模型测试步骤：将测试数据输入训练完成的CA‑MSPNet模型，获得模型的每个标签概率分布，得到故障识别结果。本发明利用深度学习良好的特征自学习特性对齿轮存在的故障进行识别，提高设备可靠性，能够减少生产安全事故。

关键词：测试数据特征权重训练数据数据采集步骤特征提取步骤齿轮箱故障设备可靠性标记步骤标签概率故障类型故障识别模型测试模型构建生产安全特征提取旋转机械训练步骤验证数据多尺度多分支连接层数据集自学习齿轮构建分配原型注意力尺度诊断合并网络学习

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一种基于机器学习的真实屈光度预测方法

一种基于机器学习的真实屈光度预测方法

引用

作者：王崇阳尚建慜刘雨佳瞿小妹叶超颖 201100 上海市闵行区三鲁公路3279号明浦二期7号楼1-3楼

本发明属于人工智能医疗数据分析领域，具体涉及一种基于机器学习的真实屈光度预测方法，包括步骤有：搜集3‑12岁儿童的样本数据；进行数据清洗和数据集划分；整体建模；分组和整体合并stacking建模；模型测试、性能评估。本发明纳入睫... 详细信息

标准号: CN118228121A

本发明属于人工智能医疗数据分析领域，具体涉及一种基于机器学习的真实屈光度预测方法，包括步骤有：搜集3‑12岁儿童的样本数据；进行数据清洗和数据集划分；整体建模；分组和整体合并stacking建模；模型测试、性能评估。本发明纳入睫状肌麻痹前的屈光度及眼生物测量数据，将相关生物特征均纳入考虑从而减小误差；并且通过年龄和屈光度分组，考虑到不同人群的差异性，做到分组精准预测；同时结合整体模型预测结果，提出stacking机器学习模型，使机器学习模型能够学习到更多的潜在特征。在测试评估阶段和不用该方法作对比，突显了本发明的方法对真实屈光度预测更准确，临床应用价值高。

关键词：屈光度机器学习模型分组预测生物测量数据人工智能测试评估基于机器临床应用模型测试生物特征数据清洗性能评估样本数据医疗数据预测结果整体建模整体模型差异性睫状肌数据集减小建模突显麻痹搜集合并学习人群分析

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洞口类临边防护检测系统及方法

洞口类临边防护检测系统及方法

引用

作者：赵璐向颖刚马飞操春兵乐建建陈卓吴天栋石瑞宇杨帆刘萧 430014 湖北省武汉市经济技术开发区蔷薇路668号华中中交城A区17层

本发明公开了洞口类临边防护检测系统，它的数据预处理模块对洞口场景数据进行预处理；数据集划分模块将预处理后的洞口场景数据划分为训练集和测试集；标注模块标注出训练集和测试集中的洞口和围栏；训练模块将标注了洞口和围栏的训练... 详细信息

标准号: CN117649636A

本发明公开了洞口类临边防护检测系统，它的数据预处理模块对洞口场景数据进行预处理；数据集划分模块将预处理后的洞口场景数据划分为训练集和测试集；标注模块标注出训练集和测试集中的洞口和围栏；训练模块将标注了洞口和围栏的训练集和测试集输送到深度神经网络模型，当相邻两轮深度神经网络模型的损失值的变化绝对值小于预设值时停止训练，并通过控制变量法确定此时的超参数，得到训练模型；模型测试模块将训练模型输送到所述测试集上进行验证，确定训练模型在验证过程中目标检测mAP值最大时对应的训练模型权重为最优权重，采用此最优权重的训练模型成为洞口类临边防护检测模型。本发明实时监控施工现场洞口风险，助力工地安全施工。

关键词：洞口训练模型测试集训练集标注预处理神经网络模型场景数据临边防护优权围栏数据预处理模块安全施工划分模块检测系统控制变量模型测试目标检测施工现场实时监控训练模块验证过程数据集权重预设验证测试工地检测

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剪切散斑干涉的材料近表面缺陷动态检测方法及装置

剪切散斑干涉的材料近表面缺陷动态检测方法及装置

引用

作者：胡摇李冠霖郝群 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开剪切散斑干涉的材料近表面缺陷动态检测方法及装置，依次通过制作时序仿真数据集、搭建模型、模型训练、模型测试的步骤，使用剪切散斑干涉相位差图时间序列作为缺陷检测对象，能在动态加载的情况下充分利用时间维度信息，更... 详细信息

标准号: CN117993245A

本发明公开剪切散斑干涉的材料近表面缺陷动态检测方法及装置，依次通过制作时序仿真数据集、搭建模型、模型训练、模型测试的步骤，使用剪切散斑干涉相位差图时间序列作为缺陷检测对象，能在动态加载的情况下充分利用时间维度信息，更有利材料近表面缺陷检测，相较单帧检测更具鲁棒性；在训练时序目标检测模型时完全使用有限元分析法制作时序仿真数据集，时序仿真数据集制作的时间成本和物质成本均远远低于实物采集数据；虚拟数据集训练出的时序目标检测模型也能较为准确的检测实际被测件的缺陷信息，检测精度足以在工业上进行器件的缺陷分析，在保障基本检测精度的前提下大幅降低材料近表面缺陷检测系统搭建的物质和时间成本。

关键词：材料近表面时序仿真数据集时序剪切散斑目标检测时间成本检测缺陷检测对象缺陷检测系统采集数据单帧检测动态加载动态检测模型测试模型训练缺陷分析缺陷检测缺陷信息时间维度时间序列物质成本虚拟数据被测件鲁棒性相位差干涉制作实物分析

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多层次特征集成和脑电与人脸特征融合的情感识别方法

多层次特征集成和脑电与人脸特征融合的情感识别方法

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作者：孙强陈远 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

本发明公开了多层次特征集成和脑电与人脸特征融合的情感识别方法，步骤包括：获取样本集，并将样本集中的每个样本划分为多个1s长的数据片段，并划分为测试集和训练集；搭建MSTFAI‑SCFF模型并训练；用测试集进行模型测试，得到情感识... 详细信息

标准号: CN117763497A

本发明公开了多层次特征集成和脑电与人脸特征融合的情感识别方法，步骤包括：获取样本集，并将样本集中的每个样本划分为多个1s长的数据片段，并划分为测试集和训练集；搭建MSTFAI‑SCFF模型并训练；用测试集进行模型测试，得到情感识别模型；用情感识别模型进行情感识别。该方法引入了多层次时空特征自适应集成与特有‑共享特征融合模型，设计了多层次时空特征自适应集成模块和特有‑共享特征融合模块，可捕获更完备的EEG特征，为后续的特征融合提供更有效的EEG情感特征表示，可学习到各模态内部的特有及共享情感语义信息，使模型在保证单模态特征学习能力的同时完成对模态间情感语义关系的捕捉。

关键词：情感识别时空特征特征融合测试集自适应共享样本特征融合模块集成模块模型测试情感特征人脸特征数据片段特征集成特征学习语义关系语义信息单模态训练集样本集对模模态脑电捕获捕捉融合引入保证学习

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一种基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测方法

一种基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测方法

引用

作者：徐凯王文昕赵靖齐袁明宇魏薇汪安铃鞠薇 230039 安徽省合肥市蜀山区肥西路3号

本发明涉及一种基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测方法，所述方法包括以下步骤：基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测准备工作、构建条带卷积模块、构建与训练基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测模型、对基于场景... 详细信息

标准号: CN118247681A

本发明涉及一种基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测方法，所述方法包括以下步骤：基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测准备工作、构建条带卷积模块、构建与训练基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测模型、对基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测模型测试和求解。与现有技术相比，通过场景级语义引导模块不仅提供了长程上下文信息，还能捕捉局部细节，从而更好地理解图像中的场景信息，而块级边界解混模块专注于提取细节特征以识别边界信息。本发明的云检测方法相比传统方法能够更准确地区分云和云阴影区域，避免误检和漏检的问题，并且能够实现对边界更精细的分割，为云检测任务带来了重大的性能提升。

关键词：云检测语义边界解场景构建上下文信息边界信息场景信息局部细节模型测试细节特征性能提升阴影区域引导模块条带卷长程漏检求解误检捕捉精细图像分割

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一种基于无源雾密度分割的雾天图像能见度等级分类方法

一种基于无源雾密度分割的雾天图像能见度等级分类方法

引用

作者：陈赞伍星梁卓然冯远静胡德云王志磊 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

一种基于无源雾密度分割的雾天图像能见度等级分类方法，包括如下步骤：步骤1、从气象区域站和社会站的视频监控采集图像数据，标注能见度数据以及剔除无效图像，构建数据集；步骤2、划分能见度等级区间，排序图像数据集得到一个能见度... 详细信息

标准号: CN117830722A

一种基于无源雾密度分割的雾天图像能见度等级分类方法，包括如下步骤：步骤1、从气象区域站和社会站的视频监控采集图像数据，标注能见度数据以及剔除无效图像，构建数据集；步骤2、划分能见度等级区间，排序图像数据集得到一个能见度由低到高的图像序列；步骤3、选取合适的参考图像；步骤4、图像分割，去除天空区域以及选取中远景区域；步骤5、训练模型直至收敛；步骤6、利用训练好的模型测试图像的能见度等级。本发明具有更高的分类精度和更强的适应性，能够更好地满足实际应用的需求，可广泛应用于交通管理、自动驾驶系统、监控系统等领域，为提高在雾天条件下的视觉感知和决策提供有效手段。

关键词：能见度雾天采集图像数据自动驾驶系统能见度数据图像能见度图像数据集参考图像等级分类监控系统密度分割模型测试视觉感知视频监控天空区域图像分割图像序列无效图像训练模型有效手段远景区域数据集构建无源去除交通管理剔除标注排序收敛应用图像分类气象决策

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一种基于深度学习的CT造影剂外渗预测模型及其构建方法

一种基于深度学习的CT造影剂外渗预测模型及其构建方法

引用

作者：鲍竹青朱熹王超陈月莉左霞朱庆强 225000 江苏省扬州市广陵区南通西路98号

本发明提供了一种基于深度学习的CT造影剂外渗预测模型及其构建方法，该方法包括：S101，定义研发CAE三分类预测深度学习模型的用例；S103，回顾性搜集CAE数据建立三分类模型研发队列；S105，样本数据的处理；S107，在处理完的CAE数据... 详细信息

标准号: CN117877729A

本发明提供了一种基于深度学习的CT造影剂外渗预测模型及其构建方法，该方法包括：S101，定义研发CAE三分类预测深度学习模型的用例；S103，回顾性搜集CAE数据建立三分类模型研发队列；S105，样本数据的处理；S107，在处理完的CAE数据集上进行开发和训练；S109，量化风险因素权重；S111，模型测试与调优。本发明具有以下效果：(1)本发明进一步验证影响CAE的各项风险因素，并将各因素定量化，为完善行业指南提供理论依据。(2)将人工智能预测模型引入影像护理流程，通过数字化、智能化手段减少了CAE评估中护理工作经验的依赖以及受主观性判断的影响。(3)在降低护理负担、提升护理效率的同时，减少了不良事件的发生，提升了患者临床安全。

关键词：风险因素预测模型三分类研发人工智能不良事件工作经验护理负担护理流程护理效率临床安全模型测试数据建立样本数据指南提供定量化数据集智能化主观性构建权重队列影像数字化护理搜集验证量化学习引入评估预测开发

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