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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

38 篇 专利

馆藏范围

38 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

4 篇 重庆大学
4 篇 厦门大学
2 篇 深圳先进技术研究...
2 篇 天津大学
2 篇 烟台海颐软件股份...
2 篇 中国人民解放军海...
2 篇 京东方科技集团股...
2 篇 深圳市宗匠科技有...
2 篇 南京邮电大学
2 篇 北京工业大学
2 篇 合肥工业大学
2 篇 中国科学技术大学
1 篇 人工智能与数字经...
1 篇 华南农业大学
1 篇 同济大学
1 篇 北京迈格威科技有...
1 篇 中国人民解放军战...
1 篇 重庆邮电大学
1 篇 绿盟科技集团股份...
1 篇 杭州慕锐科技有限...

作者

4 篇 王菡子
4 篇 严严
4 篇 王品
4 篇 李勇明
4 篇 翁熙
2 篇 郦轲
2 篇 王瑾
2 篇 傅雪阳
2 篇 孙智民
2 篇 谢廷杰
2 篇 刘贺
2 篇 刘书君
2 篇 黄智勇
2 篇 杜星学
2 篇 董根顺
2 篇 杨永峰
2 篇 安仕鹏
2 篇 陈可夫
2 篇 雷丙华
2 篇 李魁彬

语言

38 篇 中文

检索条件"主题词=特征变换模块"

共 38 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种老照片修复方法

一种老照片修复方法

引用

作者：陈瑞刘继鑫安仕鹏 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开一种老照片修复方法，是由一类属性引导参考先验与生成式先验融合网络处理实现，该网络包括浅层特征提取模块、深层特征编码网络、空间先验特征变换模块、潜在解耦融合模块以及特征解码重建网络。本发明通过提取潜在空间的类... 详细信息

标准号: CN113781324B

本发明公开一种老照片修复方法，是由一类属性引导参考先验与生成式先验融合网络处理实现，该网络包括浅层特征提取模块、深层特征编码网络、空间先验特征变换模块、潜在解耦融合模块以及特征解码重建网络。本发明通过提取潜在空间的类属性解耦表示指导参考先验信息与生成式先验信息的提取以及融合过程，取得了稳定的老照片修复表现与良好的泛化性能，进一步提高了老照片的修复质量。

关键词：先验老照片先验信息生成式修复解耦特征变换模块特征提取模块解码泛化性能潜在空间融合模块融合网络特征编码网络包括参考类属性浅层网络融合重建表现

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一种基于双尺度图小波神经网络的重叠社团智能挖掘方法及系统

一种基于双尺度图小波神经网络的重叠社团智能挖掘方法及系统

引用

作者：王帅辉左登云李魁彬聂海英张勇超 210018 江苏省南京市玄武区半山园21号

本发明公开了一种基于双尺度图小波神经网络的重叠社团智能挖掘方法及系统，属于图数据挖掘技术领域，方法包括：获取图信号；将图信号输入到预训练好的双尺度图小波神经网络模型中，得到输出集；将输出集中的元素进行比对，得到各元素... 详细信息

标准号: CN115375502B

本发明公开了一种基于双尺度图小波神经网络的重叠社团智能挖掘方法及系统，属于图数据挖掘技术领域，方法包括：获取图信号；将图信号输入到预训练好的双尺度图小波神经网络模型中，得到输出集；将输出集中的元素进行比对，得到各元素所代表的节点的重叠社团归属，完成重叠社团结构挖掘；所述双尺度图小波神经网络模型包括两层网络，第一层为双尺度图小波卷积层，第二层为单尺度图小波卷积层，在每层网络中都包含特征变换模块和图小波卷积模块；提高了重叠社团结构挖掘精确度，避免利用单一尺度图小波卷积进行社团结构挖掘时出现的重要信息遗漏现象，有利于抽取完整的社团结构特征，有效提高模型的运行效率，提高模型的挖掘性能。

关键词：尺度图社团挖掘卷积小波小波神经网络模型特征变换模块小波神经网络信号输入运行效率重要信息输出单尺度第一层图数据比对两层遗漏抽取网络归属智能

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牙根外吸收自动检测方法

牙根外吸收自动检测方法

引用

作者：戴修斌倪吉祥朱书进冒添逸孙智民周曼婷王东苗 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

本发明公开了一种牙根外吸收自动检测方法，首先，构建轻量化重平衡深度检测网络，由特征提取子网络、特征融合子网络和预测子网络三部分组成，特征提取子网络主要通过将若干卷积层、轻量化特征变换模块和通道特征自适应校准模块组合构... 详细信息

标准号: CN116503389A

本发明公开了一种牙根外吸收自动检测方法，首先，构建轻量化重平衡深度检测网络，由特征提取子网络、特征融合子网络和预测子网络三部分组成，特征提取子网络主要通过将若干卷积层、轻量化特征变换模块和通道特征自适应校准模块组合构成，实现从曲面体层图像中有效提取多尺度特征的目的；然后，利用从曲面体层图像和对应三维锥形束CT图像中获得的下颌第三磨牙牙根外吸收病灶区的位置标注和类别标注，在损失函数中嵌入类别重平衡机制对轻量化重平衡深度检测网络进行训练；最后，以新采集的曲面体层图像作为已训练轻量化重平衡深度检测网络的输入，该网络即可最终输出新曲面体层图像中下颌第三磨牙发生牙根外吸收的置信度和病灶区位置。

关键词：曲面体层轻量化牙根深度检测子网络图像下颌特征提取网络病灶区磨牙平衡吸收特征变换模块锥形束CT图像多尺度特征类别标注平衡机制损失函数特征融合通道特征位置标注校准模块自动检测预测子置信度自适应构建卷积嵌入三维采集输出

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一种健康分析装置及电子设备

一种健康分析装置及电子设备

引用

作者：祖春山 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号

本公开实施例提供了一种健康分析装置及电子设备，健康分析装置，包括：特征提取模块，用于通过预定特征提取算法对按照预定采样周期采集的生物信号进行特征提取，以得到时间序列特征，其中，时间序列特征包括多个健康维度，各个健康维... 详细信息

标准号: CN111588349A

本公开实施例提供了一种健康分析装置及电子设备，健康分析装置，包括：特征提取模块，用于通过预定特征提取算法对按照预定采样周期采集的生物信号进行特征提取，以得到时间序列特征，其中，时间序列特征包括多个健康维度，各个健康维度包括一个或多个子健康维度；特征变换模块，用于按照预定变换规则将时间序列特征变换为图结构特征，其中，图结构特征包括图中节点之间的关联关系及各个节点对应的向量特征；健康分析模块，用于根据预定健康分析算法确定图结构特征对应的生物体的综合健康指数。本公开实施例可以深入挖掘健康特征蕴含的信息，提高分析的准确度，且多线程并行处理，耗时较短，提升了系统的整体性能。

关键词：时间序列特征图结构健康维度分析装置特征变换模块特征提取模块预定采样周期生物体准确度变换规则并行处理电子设备分析模块分析算法关联关系健康特征生物信号特征提取提取算法向量特征预定特征综合健康多线程耗时采集挖掘分析

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一种基于多路聚合的实时高性能语义分割方法和装置

一种基于多路聚合的实时高性能语义分割方法和装置

引用

作者：严严董根顺翁熙陈可夫王菡子 361000 福建省厦门市思明南路422号

一种基于多路聚合的实时高性能语义分割方法和装置，所述方法包括：准备语义分割图像训练集和测试数据集；对数据集图像进行下采样；将现有的轻量级分类网络改造为语义分割的基础特征提取网络；将基础特征提取网络所提取的特征图按大小... 详细信息

标准号: CN111666948B

一种基于多路聚合的实时高性能语义分割方法和装置，所述方法包括：准备语义分割图像训练集和测试数据集；对数据集图像进行下采样；将现有的轻量级分类网络改造为语义分割的基础特征提取网络；将基础特征提取网络所提取的特征图按大小分为4个尺度，取较小的三个尺度的特征图输入到不同分支路径中进行处理以构成多路网络；并用全局上下文模块处理最小尺度的特征图；利用特征变换模块对特征图进行变换，并按尺度的从低至高逐级聚合前两个步骤中得到的特征图形成预测结果；将预测结果与训练集提供的像素级标注图像进行对比，并使用反向传播算法进行训练以得到实时高性能语义分割网络模型；把测试数据集的图像输入至训练好的模型中得到分割结果。

关键词：特征图语义分割测试数据集基础特征预测结果尺度多路聚合特征变换模块方法和装置全局上下文数据集图像图像训练集反向传播分割结果分类网络分支路径模块处理图像输入网络模型网络下采样像素级小尺度训练集算法标注并用图像改造

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一种基于深度学习的结构感知的点云上采样方法

一种基于深度学习的结构感知的点云上采样方法

引用

作者：王瑾陈家德孙学强孙龙华王丹 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明提供了一种基于深度学习的点云上采样方法，包括：频率感知的注意力模块，该模块结合图滤波与通道注意力，用于突出高频点的特征；为了更好的保持几何结构与局部细节，本发明设计了集合内与集合间特征聚合模块和结构感知的特征变... 详细信息

标准号: CN116934962A

本发明提供了一种基于深度学习的点云上采样方法，包括：频率感知的注意力模块，该模块结合图滤波与通道注意力，用于突出高频点的特征；为了更好的保持几何结构与局部细节，本发明设计了集合内与集合间特征聚合模块和结构感知的特征变换模块；一方面通过聚合集合内与集合间特征用来创建每个点完整的局部表示；另一方面结构感知的特征变换模块通过捕获全局几何结构和精细局部细节来提高扩展点特征的质量；此外，为了提高粗输稠密点云的质量，本发明设计了多尺度空间修正单元，该单元利用了注意力特征融合和多尺度注意力；基于目标数值优化初始点云上采样网络，得到点云上采样网络。

关键词：注意力上采样集合点云特征变换模块几何结构结构感知局部细节多尺度局部表示聚合模块模块结合频率感知数值优化特征融合修正单元初始点高频点扩展点滤波捕获聚合稠密网络精细创建全局学习

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一种基于样本和特征双变换的帕金森病语音数据分类系统

一种基于样本和特征双变换的帕金森病语音数据分类系统

引用

作者：李勇明张馨月王品刘书君贾云健曾孝平黄智勇 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

本发明涉及语音分类技术领域，具体公开了一种基于样本和特征双变换的帕金森病语音数据分类系统，其包括样本输入模块、样本变换模块、数据集划分模块、特征变换模块、模型生成模块和表决模块。本系统基于现有PD语音样本数量少的特点，... 详细信息

标准号: CN113361563B

本发明涉及语音分类技术领域，具体公开了一种基于样本和特征双变换的帕金森病语音数据分类系统，其包括样本输入模块、样本变换模块、数据集划分模块、特征变换模块、模型生成模块和表决模块。本系统基于现有PD语音样本数量少的特点，特别在样本和特征两个维度上进行变换：对于样本变换，通过迭代均值聚类法挖掘不同PD语音样本的层次结构，生成新的样本；对于特征变换，则通过不同的特征核进行PD语音特征维度变换。样本变换不仅可以减少异常样本对分类器边界的影响，以及相关性较高的样本对训练时间和存储空间的影响，还能在样本中体现样本的层次结构信息。特征变换对PD语音样本进行降维，降低分类模型的复杂度，实现高性能的分类。

关键词：样本样本变换语音样本特征变换维度层次结构信息模型生成模块特征变换模块层次结构存储空间分类模型分类系统划分模块均值聚类帕金森病样本输入语音分类语音数据语音特征分类器复杂度数据集迭代降维表决挖掘分类

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神经网络模型优化方法及相关设备

神经网络模型优化方法及相关设备

引用

作者：孙云霄周彧聪钟钊 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本方法通过处理第一神经网络模型得到第二神经网络模型，第二神经网络模型包括优化注意力层和至少两个在前网络层。其中，优化质询Query特征变换模块的输入是根据优化注意力层的至少一个在前网络层的输出特征得到的；优化键Key特征变换... 详细信息

标准号: CN115841134A

本方法通过处理第一神经网络模型得到第二神经网络模型，第二神经网络模型包括优化注意力层和至少两个在前网络层。其中，优化质询Query特征变换模块的输入是根据优化注意力层的至少一个在前网络层的输出特征得到的；优化键Key特征变换模块的输入是根据优化注意力层的至少一个在前网络层的输出特征得到的；优化值Value特征变换模块的输入是根据优化注意力层的至少一个在前网络层的输出特征得到的；优化质询Query特征变换模块、优化键Key特征变换模块、优化值Value特征变换模块中的至少一个特征变换模块的输入是根据优化注意力层的至少一个非相邻在前网络层的输出特征得到的。该方法增强了第二神经网络模型的表达能力。

关键词：特征变换模块优化网络层神经网络模型输出特征注意力质询

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基于物联网通信和大数据的电子商务管理系统

基于物联网通信和大数据的电子商务管理系统

引用

作者：杨诚杰 610057 四川省成都市成华区昭觉寺南路东丽街金科一城

本发明涉及一种基于物联网通信和大数据的电子商务管理系统，其包括商家终端和电商产品处理平台，商家终端与电商产品处理平台具有通信连接。电商产品处理平台包括特征提取模块、特征变换模块、特征分解模块、图像处理模块和数据库，各... 详细信息

标准号: CN113989109A

本发明涉及一种基于物联网通信和大数据的电子商务管理系统，其包括商家终端和电商产品处理平台，商家终端与电商产品处理平台具有通信连接。电商产品处理平台包括特征提取模块、特征变换模块、特征分解模块、图像处理模块和数据库，各模块间具有通信连接。提取产品图像的特征以得到产品图像特征；根据产品图像特征获取第一产品图像特征矩阵；根据第一产品图像特征矩阵得到第二产品图像特征矩阵和第三产品图像特征矩阵；根据第一产品图像特征矩阵对第二产品图像特征矩阵进行修正以得到产品图像特征矩阵；根据产品图像特征矩阵得到多维抗光线扰动特征，并根据多维抗光线扰动特征进行图像重构以得到产品标准图像。

关键词：产品图像特征矩阵产品处理商家终端通信连接扰动多维电子商务管理特征变换模块特征分解模块特征提取模块图像处理模块物联网通信产品标准特征获取图像重构大数据数据库图像修正

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一种基于深度神经网络的高分辨率印花图案配色方法

一种基于深度神经网络的高分辨率印花图案配色方法

引用

作者：朱威陈思洁何佳佳金海云傅琳伍赛 311215 浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路188号天人大厦3001室-8

本发明涉及一种基于深度神经网络的高分辨率印花图案配色方法，搭建包括对称的编码器模块和解码器模块的神经网络，对应编码器模块和解码器模块设特征变换模块；以训练完成的神经网络提取风格图特征并获得原始内容图缩略图的特征变换参... 详细信息

标准号: CN116703712A

本发明涉及一种基于深度神经网络的高分辨率印花图案配色方法，搭建包括对称的编码器模块和解码器模块的神经网络，对应编码器模块和解码器模块设特征变换模块；以训练完成的神经网络提取风格图特征并获得原始内容图缩略图的特征变换参数，以特征变换参数及风格图特征完成原图风格迁移，获得高分辨率印花图案配色结果图。本发明以批归一化层拉伸图像特征，突出细微结构信息，有益于图像特征的细节重构，提升色彩迁移效果；减少对深层特征的变换，保证色彩迁移效果的同时缓解网络对原始内容图的纹理损伤；原始内容图切块迁移降低计算设备的显存压力；利用缩略图迁移时保存的特征变换参数进行切块图像迁移，保证各个切块图像配色结果的风格连贯一致。

关键词：配色神经网络特征变换原始内容迁移切块编码器模块解码器模块高分辨率色彩迁移印花图案风格图像特征变换模块计算设备拉伸图像图像特征细微结构纹理归一化结果图显存重构连贯对称损伤保证保存缓解网络

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