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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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文献类型

65 篇 专利

馆藏范围

65 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

5 篇 沈阳雅译网络技术...
3 篇 西安交通大学
3 篇 中国矿业大学
3 篇 杭州电子科技大学
2 篇 江苏师范大学
2 篇 匀熵智能科技有限...
2 篇 南华大学
2 篇 中国人民解放军战...
2 篇 清华大学
2 篇 昆明理工大学
2 篇 电子科技大学
2 篇 华南理工大学
2 篇 本田技研工业株式...
1 篇 苏州思必驰信息科...
1 篇 大连理工大学
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 贵州省分析测试研...
1 篇 上海电享信息科技...
1 篇 暨南大学
1 篇 山东蟠龙信息科技...

作者

4 篇 杜权
3 篇 李磊
2 篇 曹富媛
2 篇 王帅
2 篇 曾毓
2 篇 陈俊熹
2 篇 宋天舒
2 篇 万亚平
2 篇 江鹤
2 篇 李雷达
2 篇 黄继业
2 篇 陈灵娜
2 篇 杜友田
2 篇 高跃
2 篇 金赟
2 篇 董文轩
2 篇 于英
2 篇 姜芳艽
2 篇 戴晨光
2 篇 寇旗旗

语言

65 篇 中文

检索条件"主题词=模型编码器"

共 65 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于辅助表示融合的非自回归神经机器翻译方法

一种基于辅助表示融合的非自回归神经机器翻译方法

引用

作者：杜权刘兴宇 110004 辽宁省沈阳市和平区三好街78号东软电脑城C座11层

本发明公开一种基于辅助表示融合的非自回归神经机器翻译方法，步骤为：构造自回归神经机器翻译模型；构建训练平行语料，训练一个只有一层解码器的模型；构造非自回归神经机器翻译模型；将自回归神经机器翻译模型解码器最顶层的前馈神... 详细信息

标准号: CN113378584B

本发明公开一种基于辅助表示融合的非自回归神经机器翻译方法，步骤为：构造自回归神经机器翻译模型；构建训练平行语料，训练一个只有一层解码器的模型；构造非自回归神经机器翻译模型；将自回归神经机器翻译模型解码器最顶层的前馈神经网络后的输出与非自回归神经机器翻译模型编码器的顶层表示进行加权融合，作为非自回归神经机器翻译模型解码器的输入；编码器提取源语句子信息，解码器根据该源语句子信息来预测对应的目标语句子；完成非自回归神经机器翻译模型的训练；将源语句子送入非自回归神经机器翻译模型中，解码出不同长度的翻译结果。本发明结合自回归模型和非自回归模型的优点，在损失了较小性能的情况下，能够获得7～9倍的速度提升。

关键词：机器翻译自回归神经解码器语句自回归模型子信息前馈神经网络模型编码器翻译结果加权融合目标语句速度提升解码编码器最顶层顶层构建与非语料平行送入融合输出预测

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基于PVT的毫米波雷达手势识别方法

基于PVT的毫米波雷达手势识别方法

引用

作者：王兆成赵朔张广胡广轩 300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院

本发明为一种基于PVT的毫米波雷达手势识别方法，首先利用AWR1642雷达传感器和DCA1000EVM数据采集卡获取手势数据，对雷达原始回波作预处理，构建微多普勒数据集；在PVTv2‑B2模型编码器的前馈网络中引入局部性机制，并添加Seq2Img层和Im... 详细信息

标准号: CN116930902A

本发明为一种基于PVT的毫米波雷达手势识别方法，首先利用AWR1642雷达传感器和DCA1000EVM数据采集卡获取手势数据，对雷达原始回波作预处理，构建微多普勒数据集；在PVTv2‑B2模型编码器的前馈网络中引入局部性机制，并添加Seq2Img层和Img2Seq层进行图像和序列之间的转换，加入DW层建模位置信息并减少计算量；引入DropKey算法抑制过拟合问题，得到手势识别模型。将训练后的手势识别模型用于毫米波雷达手势识别，得到分类结果。本发明具有全局感受野、并行计算、识别率高的优点，适用于毫米波雷达手势识别，解决了深度神经网络在毫米波雷达手势识别领域应用中感受野小且不能并行计算的问题。

关键词：手势识别毫米波雷达并行计算预处理多普勒数据雷达传感器模型编码器数据采集卡分类结果领域应用前馈网络神经网络手势数据引入计算量局部性识别率构建回波建模拟合算法雷达图像转换全局

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一种基于Swin Transformer的小篆识别方法

一种基于Swin Transformer的小篆识别方法

引用

作者：周文晖刘金宇汪启明张瑞天张桦戴国骏 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种基于SwinTransformer的小篆识别方法。本发明选用小篆图片及其对应的繁体字图片作为模型的输入，经过预处理操作后的小篆图片首先被送入到基于SwinTransformer搭建的编码器E中，编码得到图片全局特征；随后网络采用一... 详细信息

标准号: CN116311268A

本发明公开了一种基于SwinTransformer的小篆识别方法。本发明选用小篆图片及其对应的繁体字图片作为模型的输入，经过预处理操作后的小篆图片首先被送入到基于SwinTransformer搭建的编码器E中，编码得到图片全局特征；随后网络采用一种并行三分支结构：繁体图片生成分支、小篆图片生成分支、小篆预测分支。本发明使用Swin‑Transformer模块取代传统识别模型编码器，Swin‑Transformer的W‑MSA机制以及SW‑MSA机制提高了图片全局特征提取能力，使得模块能够完成小篆识别这样的高难度任务，并且能够实现将小篆图片转换为繁体字图片的功能。

关键词：全局特征图片生成繁体字图片模型编码器三分支结构预处理操作图片转换编码器繁体并行送入预测网络

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候选实体生成方法、装置、存储介质及电子设备

候选实体生成方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：孙俊龙斌 214000 江苏省无锡市经济开发区金融二街8号1603-12室

本发明涉及实体链接技术领域，具体公开了一种候选实体生成方法、装置、存储介质及电子设备，包括：根据训练好的孪生BERT模型编码器将知识库中的所有实体均编码为向量，获得知识库实体向量空间；获取待生成候选实体的实体指称项及其上... 详细信息

标准号: CN116306504A

本发明涉及实体链接技术领域，具体公开了一种候选实体生成方法、装置、存储介质及电子设备，包括：根据训练好的孪生BERT模型编码器将知识库中的所有实体均编码为向量，获得知识库实体向量空间；获取待生成候选实体的实体指称项及其上下文文本，并根据训练好的孪生BERT模型编码器对待生成候选实体的实体指称项及其上下文文本均进行编码获得目标向量；在知识库实体向量空间中检索获得与目标向量近邻的k个向量；将知识库实体向量空间中的k个向量所对应的实体作为候选实体；其中所述孪生BERT模型编码器为根据正样本数据集、负样本数据集和知识库进行训练获得。本发明提供的候选实体生成方法获得的实体链接结果准确性高。

关键词：知识库候选实体模型编码器向量空间向量目标向量数据集文本结果准确性存储介质电子设备链接技术负样本正样本链接检索

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深度图像视频生成方法、装置、电子设备及存储介质

深度图像视频生成方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：高跃周致宽 100084 北京市海淀区清华园1号

本申请涉及一种深度图像视频生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取预设帧率的视频和事件流数据；以视频的曝光间隔对事件流数据进行划分，得到事件数据包；在训练分支，将事件数据包输入至预先构建的卷积神经网络... 详细信息

标准号: CN117152227A

本申请涉及一种深度图像视频生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取预设帧率的视频和事件流数据；以视频的曝光间隔对事件流数据进行划分，得到事件数据包；在训练分支，将事件数据包输入至预先构建的卷积神经网络的模型编码器部分进行前向传播；在推理分支，将事件数据包输入至优化后的卷积神经网络的模型编码器部分进行前向传播。由此，解决了相关技术中，难以从现实场景中采集与事件流对应的深度图像标注数据以训练卷积神经网络，难以从事件流数据中获得与视频帧同步的深度图，难以实现深度图视频生成的效果，在问题求解上高度依赖超参数和优化求解工具，稳定性较差，难以更好地起到事件流数据去噪的效果等问题。

关键词：事件流卷积神经网络事件数据包模型编码器前向传播深度图像视频生成深度图视频存储介质电子设备曝光间隔数据去噪问题求解现实场景优化求解视频帧同步的构建推理预设帧率标注采集申请优化

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一种基于多注意力融合的医学图像分割模型构建方法

一种基于多注意力融合的医学图像分割模型构建方法

引用

作者：王莉莉赵嘉宇 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号哈尔滨理工大学

本发明公开了一种轻量化的ECA‑Residual模块用来构建医学图像分割模型编码器，目前已经提出的医学图像分割模型集中在关注模型性能的提升，忽略模型可训练参数的数量，该模块在降低模型参数量的同时可以有效的进行特征的提取；设计空间... 详细信息

标准号: CN116309648A

本发明公开了一种轻量化的ECA‑Residual模块用来构建医学图像分割模型编码器，目前已经提出的医学图像分割模型集中在关注模型性能的提升，忽略模型可训练参数的数量，该模块在降低模型参数量的同时可以有效的进行特征的提取；设计空间注意力门控模块集成在编码器‑解码器模型的跳跃连接处，避免编码器和解码器特征融合时产生语义差异，该模块抑制图像不相关区域，在保证计算效率的同时提高模型的性能；使用级联上采样器接收来自编码器和不同阶段空间注意力门控模块的输出，通过多次上采样解码隐藏特征，逐像素输出分割掩码，最终获得医学图像分割模型。

关键词：医学图像分割编码器门控模块注意力解码器解码器模型模型编码器解码计算效率阶段空间上采样器设计空间特征融合像素输出语义差异可训练轻量化上采样构建级联掩码跳跃图像输出分割保证

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一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法

一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法

引用

作者：汪晓妍陈国能黄晓洁张玲夏明彭梅芳 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

本发明公开了一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法，采用构建的分割网络模型对医学图像进行分割，获取医学图像后，先进行预处理后输入到Transformer编码器，获得第一特征；然后将第一特征输入到条件网络解码器，得到第二特征；再... 详细信息

标准号: CN116596949A

本发明公开了一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法，采用构建的分割网络模型对医学图像进行分割，获取医学图像后，先进行预处理后输入到Transformer编码器，获得第一特征；然后将第一特征输入到条件网络解码器，得到第二特征；再获取加噪掩码图像，将加噪掩码图像与第二特征进行特征拼接，输入到扩散模型编码器，得到第三特征；再然后将第三特征与第一特征输入到扩散模型中间层，得到第四特征；最后将第四特征输入到扩散模型解码器，得到最终的分割结果。本发明充分结合图像和掩码信息进行学习，增加医学图像中的上下文信息，更好的定位医学图像中需要分割的区域，从而提高深度神经网络的性能，提高分割模型的精确度。

关键词：医学图像特征输入扩散掩码图像分割预处理医学图像分割解码器模型编码器上下文信息网络解码器分割结果分割模型基于条件神经网络网络模型掩码信息编码器中间层构建拼接图像学习

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口语文本翻译的检测方法、翻译方法、装置及其存储介质

口语文本翻译的检测方法、翻译方法、装置及其存储介质

引用

作者：邓彪翟飞飞 100190 北京市海淀区知春路63号51号楼10层1006

本发明公开一种口语文本翻译的检测方法、翻译方法、装置及其存储介质，属于自然语言处理、机器翻译技术领域。该口语文本翻译的检测方法，包括以下步骤：在模型编码器中，将包含不流利成分的口语文本输入模型编码器，进行不流利成分检... 详细信息

标准号: CN115983293A

本发明公开一种口语文本翻译的检测方法、翻译方法、装置及其存储介质，属于自然语言处理、机器翻译技术领域。该口语文本翻译的检测方法，包括以下步骤：在模型编码器中，将包含不流利成分的口语文本输入模型编码器，进行不流利成分检测任务训练，得到不流利检测任务的损失函数。本发明还提出一种口语文本翻译方法，包括：S1、在模型编码器中，得到不流利检测任务的损失函数；S2、在解码器中，进行注意力矫正任务，得到注意力矫正任务的损失函数；S3、计算机器翻译任务的损失函数；S4、计算模型更新梯度，训练模型，得到模型总体的损失函数。本发明提出的检测方法在不增加前处理模块的基础上实现了不流利口语的检测。

关键词：损失函数口语文本检测模型编码器翻译矫正注意力机器翻译技术自然语言处理机器翻译解码器前处理模块成分检测存储介质计算模型模型总体训练模型口语更新

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一种基于解码器输入增强的非自回归神经机器翻译方法

一种基于解码器输入增强的非自回归神经机器翻译方法

引用

作者：杜权徐萍杨迪 110004 辽宁省沈阳市和平区三好街78号东软电脑城C座11层

本发明公开一种基于解码器输入增强的非自回归神经机器翻译方法，步骤为：构造非自回归神经机器翻译模型；构建双语混合预训练模型；将双语混合句子作为编码器的输入，通过解码器来预测编码器中被替换的片段；用双语混合预训练模型编码... 详细信息

标准号: CN113468895B

本发明公开一种基于解码器输入增强的非自回归神经机器翻译方法，步骤为：构造非自回归神经机器翻译模型；构建双语混合预训练模型；将双语混合句子作为编码器的输入，通过解码器来预测编码器中被替换的片段；用双语混合预训练模型编码器的词嵌入初始化非自回归神经机器翻译模型编码器和解码器的词嵌入；构建训练平行语料，生成机器翻译词表；通过解码器预测对应的目标语句子；计算预测出的分布与真实数据分布的差异，完成非自回归神经机器翻译模型的训练过程；将源语句子送入非自回归神经机器翻译模型中。本发明通过词典替换的方式将源语与目标语的表示映射到了同一的词义空间下，丰富了词向量的表达能力，可被非自回归神经机器翻译模型更好利用。

关键词：机器翻译自回归解码器神经训练模型编码器构建嵌入替换词表模型编码器预测编码器目标语句训练过程真实数据词义初始化词向量目标语映射预测语句语料源语句子平行送入

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候选实体生成方法、装置、存储介质及电子设备

候选实体生成方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：孙俊龙斌 214000 江苏省无锡市经济开发区金融二街8号1603-12室

标准号: CN116306504B

关键词：知识库候选实体模型编码器向量空间向量目标向量数据集文本结果准确性存储介质电子设备链接技术负样本正样本链接检索

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