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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

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51-60 订阅

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详细简洁

排序：

移动边缘环境中Transformer模型分割方法及装置

移动边缘环境中Transformer模型分割方法及装置

引用

作者：屈志昊周文轩叶保留王博文柳泽 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

本发明公开了一种移动边缘环境中Transformer模型的分割方法及装置，所述方法包括：选择不大于Transformer模型编码器层数的移动边缘设备数量作为设备组，获取设备的计算能力、发送功率，结合设备之间的距离、信道带宽、信道噪声计算出... 详细信息

标准号: CN116033492A

本发明公开了一种移动边缘环境中Transformer模型的分割方法及装置，所述方法包括：选择不大于Transformer模型编码器层数的移动边缘设备数量作为设备组，获取设备的计算能力、发送功率，结合设备之间的距离、信道带宽、信道噪声计算出设备之间的D2D通信时间；利用分枝定界法求解所建模的优化问题得到最优的传输路径；基于得到的最优的传输路径，将Transformer模型按层分割放置到相应的移动边缘设备上。本发明提高了通信效率和系统的整体计算性能，并降低了拆分和编排网络的运算复杂度。

关键词：边缘设备传输路径移动分枝定界法模型编码器运算复杂度边缘环境发送功率获取设备计算能力结合设备通信效率信道带宽信道噪声优化问题整体计算出设备设备组分割求解建模编排网络

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融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统

融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统

引用

作者：戴晨光张振超张永生纪松于英李磊季虹良蔡心悦张英健王鹏范会欣卢金浩张汇东 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别涉及一种融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统，对遥感影像原始数据进行预处理，得到原始数据对应多模态目标数据，所述多模态目标数据包含：单通道nDSM信息、三通道RGB信息及... 详细信息

标准号: CN117475145B

本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别涉及一种融合多重注意力机制的多尺度遥感影像语义分割方法及系统，对遥感影像原始数据进行预处理，得到原始数据对应多模态目标数据，所述多模态目标数据包含：单通道nDSM信息、三通道RGB信息及单通道Canny边缘信息；利用预训练的语义分割模型对多模态目标数据进行推理预测，得到对应的分割结果，其中，语义分割模型编码器的不同分支网络结构之间设置有用于增强不同模态输入数据间特征融合的高程‑边缘注意力机制，并在编码器和解码器之间设置有用于增强编码器和解码器信息融合的残差切片注意力机制。本发明通过融合多模态、多尺度特征进行深度提取，以改善并提升遥感影像中小目标和模糊边缘场景的分割效果和精度。

关键词：多模态注意力机制目标数据遥感影像语义分割原始数据单通道预处理遥感影像处理解码器多尺度特征模型编码器增强编码器分割结果模糊边缘深度提取特征融合网络结构信息融合融合编码器多尺度三通道切片残差高程码器模态推理场景分割预测

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一种结合残差网络和边缘检测的海冰识别方法

一种结合残差网络和边缘检测的海冰识别方法

引用

作者：卫志军魏彬航孔雨秋杨浩孙凯季顺迎 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

一种结合残差网络和边缘检测的海冰识别方法，属于图像处理及自动化检测技术领域。首先，对海冰遥感图像进行预处理获得真值图像，得到训练集海冰图像；其次，利用Res‑UNet模型的编码器对训练集图像进行下采样处理，即图像特征提取；利... 详细信息

标准号: CN117994666A

一种结合残差网络和边缘检测的海冰识别方法，属于图像处理及自动化检测技术领域。首先，对海冰遥感图像进行预处理获得真值图像，得到训练集海冰图像；其次，利用Res‑UNet模型的编码器对训练集图像进行下采样处理，即图像特征提取；利用Res‑UNet模型的解码器将Res‑UNet模型编码器输出的特征映射回海冰遥感图像尺寸，并输出图像识别结果；最后，利用Canny算子检测Res‑UNet模型输出图像的海冰边缘；重复训练至损失函数平稳震荡停止，最终得到训练集海冰识别结果。后续使用可将海冰遥感图像作为测试集直接输入到Res‑UNet模型中，即可获得测试集海冰图像识别结果。本发明在薄雾覆盖、冰间水道、融化碎冰和陆地接壤等不同海冰分布场景下均表现出更强的抗干扰能力，具有良好的模型泛化能力；本发明具有较高的准确性和边缘连续性，能够有效减少整块海冰识别出现孔洞现象，使得边缘提取图像展现出更为优秀的边缘连续性。

关键词：海冰遥感图像边缘连续性输出图像测试集训练集自动化检测技术边缘提取图像图像识别结果图像特征提取预处理图像抗干扰能力模型编码器训练集图像解码器边缘检测孔洞现象损失函数图像处理有效减少编码器下采样映射薄雾残差碎冰整块水道融化震荡场景陆地输出检测重复覆盖表现网络

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基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置

基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置

引用

作者：高跃周致宽李思奇刘玉身 100084 北京市海淀区清华园1号

本申请涉及一种基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置，其中，方法包括：从事件相机获取预设帧率的视频和事件流数据；将视频中相邻帧进行组合，并对相应时间间隔内的事件流数据进行划分，得到事件数据包；构建卷积神经网络；将相... 详细信息

标准号: CN116485863A

本申请涉及一种基于数据融合的深度图像视频生成方法及装置，其中，方法包括：从事件相机获取预设帧率的视频和事件流数据；将视频中相邻帧进行组合，并对相应时间间隔内的事件流数据进行划分，得到事件数据包；构建卷积神经网络；将相同序列号的数据拼接输入至卷积神经网络的模型编码器部分进行前向传播；拼接特征向量，生成深度图；计算每一个视频帧序列号对应的深度图的图像帧，构成深度图序列，以生成深度图像视频。由此，解决了相关技术中，难以从视频数据和事件流数据中准确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：深度图事件流卷积神经网络深度图像视频生成视频视频帧序列号模型编码器深度图序列事件数据包前向传播视频数据数据拼接数据去噪数据融合特征向量问题求解优化求解视频帧同步的图像帧相邻帧构建拼接预设帧率相机申请

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用于数据增强的语音加噪方法及系统

用于数据增强的语音加噪方法及系统

引用

作者：俞凯钱彦旻吴章昊王帅 215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋

本发明实施例提供一种用于数据增强的语音加噪方法。该方法包括：将无噪音频和带噪音频的说话人向量输入至条件变分自编码模型，对模型编码器输出的向量均值以及方差向量随机高斯分布采样，得到噪音隐向量；将噪音隐向量和无噪音频输入... 详细信息

标准号: CN110211575A

本发明实施例提供一种用于数据增强的语音加噪方法。该方法包括：将无噪音频和带噪音频的说话人向量输入至条件变分自编码模型，对模型编码器输出的向量均值以及方差向量随机高斯分布采样，得到噪音隐向量；将噪音隐向量和无噪音频输入至模型，通过模型解码器输出拟噪音频；基于拟噪音频和带噪音频训练条件该模型，对得到多种噪音隐向量建模，得到噪音隐变量空间；在噪音隐变量空间中随机采样作为加噪隐向量，将加噪隐向量和无噪音频输入至模型解码器，得到用于数据增强的新带噪音频。本发明实施例还提供一种用于数据增强的语音加噪系统。本发明实施例在说话人向量上建模，通过隐空间特征提取，产生更多样的噪声数据，提升语音识别模型的鲁棒性。

关键词：向量噪音数据增强无噪音解码器变量空间建模语音模型编码器输出高斯分布空间特征随机采样训练条件语音识别噪声数据鲁棒性自编码采样方差

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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: CN113468895A

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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一种基于深度学习的动力电池配组方法

一种基于深度学习的动力电池配组方法

引用

作者：何志伟高明煜马国进刘圆圆唐丽君曾毓黄继业 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明涉及一种基于深度学习的动力电池配组方法。现有配组方法劳动强度大，易受检测人员主观因素的影响，容易造成误测量和误匹配的现象。本发明方法首先获取动力电池充放电回路中所有电池的充放电电压数据，并对充放电数据进行归一化... 详细信息

标准号: CN105680109A

本发明涉及一种基于深度学习的动力电池配组方法。现有配组方法劳动强度大，易受检测人员主观因素的影响，容易造成误测量和误匹配的现象。本发明方法首先获取动力电池充放电回路中所有电池的充放电电压数据，并对充放电数据进行归一化，然后构建两层稀疏自编码神经网络模型，训练获得两层模型编码器的最优权值矩阵和偏置向量，以电池的充放电序列为输入，两层编码器级联构建深度神经网络，计算所有电池充放电序列通过该深度神经网络后的输出向量，最终对所有输出向量进行聚类，完成电池配组。本发明方法可以自动提取动力电池的充放电一致性特征，提高组内电池的一致性，从而提高成组电池的品质。

关键词：动力电池两层神经网络输出向量电池充放电构建配组神经网络模型充放电电压充放电回路充放电数据电池充放电模型编码器电池配组权值矩阵主观因素自动提取编码器归一化自编码组电池级联聚类偏置向量稀疏匹配测量计算检测学习

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一种基于深度学习的动力电池配组方法

一种基于深度学习的动力电池配组方法

引用

作者：何志伟高明煜马国进刘圆圆唐丽君曾毓黄继业 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

标准号: CN105680109B

关键词：动力电池两层神经网络输出向量电池充放电构建配组矩阵神经网络模型充放电电压充放电回路充放电数据电池充放电模型编码器电池配组主观因素自动提取编码器归一化自编码组电池级联聚类偏置向量优权稀疏匹配测量检测学习

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基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法

基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法

引用

作者：余正涛徐毓赖华高盛祥文永华于志强朱俊国 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

本发明涉及一种基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法，属于资源稀缺型语言神经机器翻译技术领域。本发明首先根据越南语的语言特点，将越南语切分为词、音节、字符、子词四种不同的翻译粒度序列。其次利用深度可分离卷积改进神经... 详细信息

标准号: CN111144142A

本发明涉及一种基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法，属于资源稀缺型语言神经机器翻译技术领域。本发明首先根据越南语的语言特点，将越南语切分为词、音节、字符、子词四种不同的翻译粒度序列。其次利用深度可分离卷积改进神经机器翻译模型，通过增加深度可分离卷积神经网络，对模型输入的不同粒度序列进行卷积运算，提取更多的特征数据，本发明通过在神经机器翻译模型编码器嵌入层之前增加深度可分离卷积神经网络的方法，在资源稀缺型语言机器翻译领域构建了基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法，有效的缓解了资源稀缺型语言神经机器翻译数据稀疏的问题，提升了翻译性能。

关键词：机器翻译可分离神经卷积卷积神经网络越南语语言机器翻译技术模型编码器音节卷积运算模型输入数据稀疏特征数据语言特点翻译嵌入层构建子词缓解改进

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中英文跨语言语音合成方法、装置、电子设备及存储介质

中英文跨语言语音合成方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：汤步洲刘超 518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本发明公开了一种中英文跨语言语音合成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括利用深度学习中序列到序列任务构建第一跨语言声学模型；将文本数据集处理成包括音素序列、声调序列和语言序列的基础语句；利用模型编码器将基础语句... 详细信息

标准号: CN114664282A

本发明公开了一种中英文跨语言语音合成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括利用深度学习中序列到序列任务构建第一跨语言声学模型；将文本数据集处理成包括音素序列、声调序列和语言序列的基础语句；利用模型编码器将基础语句编码成高级上下文语义表示，同时在模型编码器的多个位置引入语言嵌入和说话人嵌入；利用注意力机制学习高级上下文语义表示和声学特征梅尔谱图的映射关系，得到线性加权后的高级上下文语义表示；利用模型解码器将线性加权后的高级上下文语义表示生成原始谱图。本发明方法基于多种策略融合，构建了两种跨语言声学模型，使本发明的中英文跨语言语音合成方法解决了现有的语音合成方法的不足。

关键词：上下文语义模型编码器声学模型线性加权语言语音中英文语言构建嵌入合成解码器注意力机制策略融合存储介质电子设备文本数据音素序列映射关系语句编码语音合成和声学梅尔谱语句声调学习引入

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