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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

24 篇 专利

馆藏范围

24 篇 电子文献
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日期分布

机构

2 篇 中车青岛四方机车...
2 篇 同济大学
2 篇 重庆理工大学
2 篇 中国科学院上海微...
2 篇 武汉邮电科学研究...
2 篇 之江实验室
2 篇 绵阳市维博电子有...
1 篇 北京海尔集成电路...
1 篇 青岛海尔工业智能...
1 篇 北京交通大学
1 篇 海尔数字科技有限...
1 篇 长春师范大学
1 篇 上海墨百意信息科...
1 篇 北京时代天鉴科技...
1 篇 北京浦奥得数码技...
1 篇 重庆大学
1 篇 北京大学
1 篇 北京纳米能源与系...
1 篇 四川虹微技术有限...
1 篇 深圳供电局有限公...

作者

2 篇 母思远
2 篇 梁越
2 篇 熊勇
2 篇 袁敏娟
2 篇 陈禹玲
2 篇 汪凡
2 篇 王玉柱
2 篇 杨奕昕
2 篇 李杰
2 篇 丁楠
2 篇 高信迈
2 篇 马志勋
2 篇 陈志锦
2 篇 张健
2 篇 刘华建
2 篇 祝本明
2 篇 李海波
2 篇 刘加苗
2 篇 郭丽
2 篇 罗鸣

语言

24 篇 中文

检索条件"主题词=线性变换模块"

共 24 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

融合深度神经网络和层级注意力机制的恶意流量监测系统

融合深度神经网络和层级注意力机制的恶意流量监测系统

引用

作者：刘小洋刘加苗丁楠吴松阳 400054 重庆市巴南区红光大道69号

本发明提出了一种融合深度神经网络和层级注意力机制的恶意流量监测系统，包括：流量获取模块的数据输出端与流量特征转换模块的数据输入端，流量特征转换模块的数据输出端与数据特征划分模块的数据输入端相连，数据特征划分模块的数据... 详细信息

标准号: CN111669385A

本发明提出了一种融合深度神经网络和层级注意力机制的恶意流量监测系统，包括：流量获取模块的数据输出端与流量特征转换模块的数据输入端，流量特征转换模块的数据输出端与数据特征划分模块的数据输入端相连，数据特征划分模块的数据输出端与数据特征捕获模块的数据输入端相连，数据特征捕获模块的数据输出端与数据特征融合模块的数据输入端相连，数据特征融合模块的数据输出端与线性变换模块的数据输入端相连，线性变换模块的数据输出端与流量分类模块的数据输入端相连，流量分类模块的数据输出端与恶意流量展示模块的数据输入端相连。本发明能够对恶意流量进行检测，增强性能。

关键词：数据输出端数据输入端数据特征恶意流量线性变换模块捕获模块划分模块流量分类流量特征融合模块转换模块注意力机制监测系统流量获取神经网络增强性能展示模块层级融合检测

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语音合成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

语音合成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：杨喜鹏岳鹏飞陈云琳 200030 上海市徐汇区丰谷路315弄24号2层2015室

本公开提供了一种语音合成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将第一语音样本对应的音乐信息，输入至时长提取模块，获取乐谱样本嵌入值；将乐谱样本嵌入值和乐谱样本嵌入值对应的音高样本嵌入值输入至线性变换... 详细信息

标准号: CN115953995A

本公开提供了一种语音合成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将第一语音样本对应的音乐信息，输入至时长提取模块，获取乐谱样本嵌入值；将乐谱样本嵌入值和乐谱样本嵌入值对应的音高样本嵌入值输入至线性变换模块，进行降维；将线性变换模块的输出，作为框架网络模块的输入，获取音乐信息对应的第一预测样本特征；获取第一语音样本对应的隐特征；将隐特征输入至解码器中，获取隐特征对应的预测语音样本；基于第一语音样本和所述预测语音样本，调整解码器的参数；基于第一预测样本特征和隐特征，调整所述线性变换模块和框架网络模块的参数；基于音高样本嵌入值调整音高提取模块的参数。

关键词：语音样本嵌入样本线性变换模块乐谱解码器预测框架网络提取模块样本特征音乐信息语音合成模型存储介质电子设备特征输入降维时长输出

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码率可变的点云压缩方法、装置、设备及存储介质

码率可变的点云压缩方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：高伟祁志洋 518000 广东省深圳市南山区西丽镇丽水路深圳大学城北大校区

本申请公开了一种码率可变的点云压缩方法、装置、设备及存储介质，所述码率可变的点云压缩方法包括：获取待压缩点云和需求码率；确定所述需求码率对应的缩放因子；基于所述待压缩点云，通过预设的点云压缩模型和所述点云压缩模型的尺... 详细信息

标准号: CN118140251A

本申请公开了一种码率可变的点云压缩方法、装置、设备及存储介质，所述码率可变的点云压缩方法包括：获取待压缩点云和需求码率；确定所述需求码率对应的缩放因子；基于所述待压缩点云，通过预设的点云压缩模型和所述点云压缩模型的尺度线性变换模块进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，得到满足所述需求码率的压缩点云，其中，所述点云压缩模型的训练配置参数包括缩放因子，所述点云压缩模型包括尺度线性变换模块，所述尺度线性变换模块用于实现不同尺度的特征缩放。本申请通过点云压缩模型的尺度线性变换模块，对待压缩点云进行缩放因子的缩放，得到满足用户需求码率的压缩点云，只需训练一个点云压缩模型，从而降低资源的消耗。

关键词：点云压缩码率压缩点线性变换模块尺度缩放因子可变的缩放存储介质配置参数用户需求通过点预设申请消耗

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一种非线性编码器、编码方法及光传输系统

一种非线性编码器、编码方法及光传输系统

引用

作者：李海波罗鸣贺志学 430074 湖北省武汉市洪山区邮科院路88号

一种非线性编码器、编码方法及光传输系统，涉及高速、长距离光传输网络领域，编码器包括：非负数转换模块，其用于将输入的M阶QAM信号的实部或虚部信号转换为最小差值为1的非负数x·(n)，n为时间序列的编号，且n为非负整数；延时... 详细信息

标准号: CN112787723A

一种非线性编码器、编码方法及光传输系统，涉及高速、长距离光传输网络领域，编码器包括：非负数转换模块，其用于将输入的M阶QAM信号的实部或虚部信号转换为最小差值为1的非负数x^·(n)，n为时间序列的编号，且n为非负整数；延时反馈模块，其用于将x^·(n)进行延时、反馈、及求和得到y^·(n)，线性变换模块，其用于将y^·(n)经过线性变换得到y(n)。将M阶QAM信号编码为非等概率分布的4M阶QAM信号，从而实现频谱压缩，压缩频谱后的信号通过带宽受限信道，其所受的ISI将大大降低，从而能够有效提升传输性能，降低带宽受限带来的传输性能损失，提高传输质量。

关键词：传输性能带宽受限非线性编码器线性变换模块等概率分布光传输网络光传输系统非负整数频谱压缩时间序列线性变换信号通过虚部信号延时反馈转换模块编码器求和频谱实部延时信道传输反馈压缩转换

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一种轻量化超分辨率重建方法

一种轻量化超分辨率重建方法

引用

作者：周明亮杨燕杰蒲华燕罗均张太平尚赵伟向涛房斌 400030 重庆市沙坪坝区正街174号

本发明公开了一种轻量化超分辨率重建方法，通过将待处理图像输入至深度特征提取网络，得到图像深度特征；并根据图像深度特征和待处理图像，得到超分辨率重建图像；其中，深度特征提取网络包括n个深度特征转换块，每个深度特征转换块... 详细信息

标准号: CN116152062A

本发明公开了一种轻量化超分辨率重建方法，通过将待处理图像输入至深度特征提取网络，得到图像深度特征；并根据图像深度特征和待处理图像，得到超分辨率重建图像；其中，深度特征提取网络包括n个深度特征转换块，每个深度特征转换块包括渐进式细化模块、线性变换模块和多尺度特征融合模块，用于通过U型特征蒸馏提取待处理图像的多尺度特征信息；本发明提供的超分辨率重建方法，在提升模型性能的同时，利用深度可分离卷积和线性变换模块大幅度降低模型参数量。

关键词：深度特征待处理图像超分辨率重建线性变换模块多尺度特征超分辨率重建图像图像融合模块网络包括蒸馏提取可分离轻量化转换卷积细化网络

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一种非线性编码器、编码方法及光传输系统

一种非线性编码器、编码方法及光传输系统

引用

作者：李海波罗鸣贺志学 430074 湖北省武汉市洪山区邮科院路88号

标准号: CN112787723B

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一种基于线性变换的预训练模型微调方法和装置

一种基于线性变换的预训练模型微调方法和装置

引用

作者：王玉柱段曼妮王永恒 311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室

一种基于线性变换的预训练模型微调方法和装置，其方法包括：收集与下游任务的相关图像数据，对图像数据划分训练集、验证集，并进行适当的预处理，选择合适的预训练模型，修改该模型的任务头，以适配下游任务，并冻结预训练模型的骨干... 详细信息

标准号: CN117574982B

一种基于线性变换的预训练模型微调方法和装置，其方法包括：收集与下游任务的相关图像数据，对图像数据划分训练集、验证集，并进行适当的预处理，选择合适的预训练模型，修改该模型的任务头，以适配下游任务，并冻结预训练模型的骨干部分；在相邻层间插入线性变换模块，所述线性变换模块用于对特征的缩放和平移；利用下游任务的数据微调预训练模型，保存在验证集上表现最优的模型权重；利用重参数技术将线性变换模块的参数融入到相邻层中，最后部署模型，完成下游任务。本发明引入的待学习参数少，在多种下游任务上，能够实现更高的准确率，并且，在模型推理阶段采用重参数技术将引入的参数融入了模型骨干层中，极大地简化了模型的部署。

关键词：训练模型线性变换模块参数技术图像数据相邻层验证集微调预处理方法和装置线性变换引入骨干层训练集融入准确率权重适配缩放推理部署冻结保存表现学习

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一种基于线性变换的预训练模型微调方法和装置

一种基于线性变换的预训练模型微调方法和装置

引用

作者：王玉柱段曼妮王永恒 311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室

标准号: CN117574982A

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一种基于自监督学习算法的交通数据插补方法

一种基于自监督学习算法的交通数据插补方法

引用

作者：郭晟楠刘乐彭文闯王晨宇万怀宇林友芳 100044 北京市海淀区上园村3号北京交通大学计算机科学与信息技术学院

本发明提供了一种基于自监督学习算法的交通数据插补方法，属于智能交通领域。所述方法包括：获取原始缺失交通数据，构造拥有真实标签信息的缺失节点，得到伪缺失交通数据；构造缺失掩码矩阵和缺失间隔矩阵；用滑动窗口分别处理原始缺... 详细信息

标准号: CN115618180A

本发明提供了一种基于自监督学习算法的交通数据插补方法，属于智能交通领域。所述方法包括：获取原始缺失交通数据，构造拥有真实标签信息的缺失节点，得到伪缺失交通数据；构造缺失掩码矩阵和缺失间隔矩阵；用滑动窗口分别处理原始缺失交通数据、伪缺失交通数据、缺失掩码矩阵和缺失间隔矩阵，构建样本并划分为训练集和验证集；构建包括样本预处理模块、插补编码模块和线性变换模块的数据插补模型，插补编码模块从预处理后的伪缺失交通数据和缺失间隔矩阵中学习时空模式得到插补数据，线性变换模块利用时空模式进行数据插补；采集待插补数据，构造缺失掩码矩阵和缺失间隔矩阵，使用训练好的数据插补模型补全缺失的交通数据，得到期望交通数据。

关键词：交通数据插补间隔矩阵掩码矩阵线性变换模块编码模块插补数据时空模式构建智能交通领域预处理样本预处理滑动窗口缺失节点学习算法真实标签训练集验证集样本采集期望监督学习

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流密码生成器、随机数生成方法、加密系统及加密方法

流密码生成器、随机数生成方法、加密系统及加密方法

引用

作者：姜正涛王育民葛建华詹阳李新国田海博谭示崇范欣欣袁素春帅红宇 100016 北京市朝阳区酒仙桥路14号51号楼二层AE26-28室

本发明公开一种流密码生成器，其具有三个线性反馈移位寄存器和三线性变换模块，其中所述三个线性变换模块分别对三个线性反馈移位寄存器的数进行置乱；三个状态读取列表模块A、B和C分别读取三个线性反馈移位寄存器中预定位的数据；线... 详细信息

标准号: CN100459493C

本发明公开一种流密码生成器，其具有三个线性反馈移位寄存器和三线性变换模块，其中所述三个线性变换模块分别对三个线性反馈移位寄存器的数进行置乱；三个状态读取列表模块A、B和C分别读取三个线性反馈移位寄存器中预定位的数据；线性变换模块F，其中该F输入从三个状态读取列表模块输出的数据反馈压缩并置乱后输出；查表变换模块D，对从一状态读取列表模块输出的数据查表压缩后输出；输出模块，将从F、D和C输出的数据压缩后输出数据。在两端分别设置流密码生成器，可对其间传输的数据流进行同步对称加密，且具有较高的加密安全性。

关键词：线性反馈移位寄存器线性变换模块密码生成器变换模块查表置乱加密安全性对称加密输出数据数据反馈数据压缩数据流三线性

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