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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）

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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

9 篇 专利

馆藏范围

9 篇 电子文献
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日期分布

机构

2 篇 中国科学院长春光...
2 篇 山东大学
2 篇 重庆市规划和自然...
1 篇 四川虹美智能科技...
1 篇 阿瓦雅公司
1 篇 中山大学

作者

2 篇 熊先才
2 篇 宋修强
2 篇 黄健
2 篇 郑亮亮
2 篇 郑云云
2 篇 钟凡
2 篇 金光
2 篇 李晓俊
2 篇 张贵祥
2 篇 李佳宸
2 篇 徐伟
2 篇 胡勇
2 篇 邓琳
2 篇 曲宏松
2 篇 秦学英
2 篇 吴勇
1 篇 李兆文
1 篇 林淑金
1 篇 曾小红
1 篇 徐凯

语言

9 篇 中文

检索条件"主题词=自动归一化"

共 9 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

语音音节时长的自动归一化

语音音节时长的自动归一化

引用

作者：特里·詹宁斯保罗·若勒·麦克里斯美国新泽西州

本发明涉及语音音节时长的自动归一化。一个很常见的问题是：当人们讲他们所习惯的语言以外的语言时，音节可能被说得比听者认为合适的更长或更短。这种情况的一个例子可在有很重日语口音的人说英语时被观察到。由于日语单词以元音结尾... 详细信息

标准号: CN102254553B

本发明涉及语音音节时长的自动归一化。一个很常见的问题是：当人们讲他们所习惯的语言以外的语言时，音节可能被说得比听者认为合适的更长或更短。这种情况的一个例子可在有很重日语口音的人说英语时被观察到。由于日语单词以元音结尾，因此本土日本人倾向于在应以辅音结尾的英语单词末尾添加元音。说明性地，本土日本人经常将“orange”发音为“orenji。一个方面提供了一种自动语音纠正处理，该处理不必需要知道正讨论该水果；该系统只需要知道该讲话者习惯于日语，该收听者习惯于英语，“orenji”不是一个英文单词，以及“orenji”是英文单词“orange”的一种典型日语错误发音。

关键词：日语英文单词一种元音结尾自动归一化音节错误发音纠正处理英语单词语音音节自动语音英语被观察讲话者收听者末尾辅音时长听者单词语言发音口音添加合适水果需要说明涉及讨论处理

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一种基于jenkins的语料自动归一化处理方法和系统

一种基于jenkins的语料自动归一化处理方法和系统

引用

作者：曾小红徐凯 621050 四川省绵阳市涪城区九州大道303号

本发明公开了一种基于jenkins的语料自动归一化处理方法和系统，涉及语料处理技术领域。本发明包括如下步骤：步骤S1：通过在jenkins持续集成平台建立CI job；步骤S2：CI job构建模块执行编译；步骤S3：用智能产品作为CI job参数；步骤S... 详细信息

标准号: CN117251548A

本发明公开了一种基于jenkins的语料自动归一化处理方法和系统，涉及语料处理技术领域。本发明包括如下步骤：步骤S1：通过在jenkins持续集成平台建立CI job；步骤S2：CI job构建模块执行编译；步骤S3：用智能产品作为CI job参数；步骤S4：Python插件模块自动执行语料归一化处理。本发明通过通过在jenkins持续集成平台建立CI job来自动执行语料的自动归一化处理，即以智能产品作为CI JOB的参数，通过构建不同参数的CI JOB，从而执行不同产品多条语料的自动归一化处理，提高语料测试效率，节约成本和资源。

关键词：语料自动归一化集成平台智能产品自动执行归一化处理测试效率插件模块构建模块构建编译节约

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低辐射校准精度光学遥感影像云识别方法、系统及计算机存储介质

低辐射校准精度光学遥感影像云识别方法、系统及计算机存储介质

引用

作者：熊先才黄健邓琳胡勇李晓俊郑云云 401123 重庆市江北区杨河二村3号

本发明提供一种低辐射校准精度光学遥感影像云识别方法、系统及计算机存储介质,所述方法是面向低辐射校准精度的光学遥感影像，先采用基于遥感影像DN值累积频率法进行自动归一化处理，然后对归一化影像进行计算及特征值统计，最终实现... 详细信息

标准号: CN113221634B

本发明提供一种低辐射校准精度光学遥感影像云识别方法、系统及计算机存储介质,所述方法是面向低辐射校准精度的光学遥感影像，先采用基于遥感影像DN值累积频率法进行自动归一化处理，然后对归一化影像进行计算及特征值统计，最终实现低辐射校准精度的光学遥感影像云信息的自动识别与提取。该方法人工参与少、自动化程度高，提取结果准确性高，可快速准确的提取低辐射校准精度的光学遥感影像云信息，解决现有云识别方法应用于低辐射校准精度的光学遥感影像存在自动化程度低或者辅助数据准备时间长等问题。

关键词：光学遥感影像校准低辐射自动化计算机存储介质结果准确性特征值统计自动归一化辅助数据累积频率人工参与遥感影像自动识别归一化影像

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一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法

一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法

引用

作者：秦学英李佳宸钟凡宋修强 250199 山东省济南市历城区山大南路27号

本发明涉及一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法,该跟踪方法的过程包括：(1)建立颜色模型；(2)使用集束结构将像素点分为轮廓点和区域点；(3)根据轮廓点的置信度与与区域点的置信度，确定边缘项的权重αi、颜色项的权重β... 详细信息

标准号: CN111652901B

本发明涉及一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法,该跟踪方法的过程包括：(1)建立颜色模型；(2)使用集束结构将像素点分为轮廓点和区域点；(3)根据轮廓点的置信度与与区域点的置信度，确定边缘项的权重α_i、颜色项的权重β_i、以及集束权重ω_i；(4)根据所有集束对应总的能量方程，求最优位姿用对物体的三维模型进行渲染，得到当前帧图像上的物体区域；(5)以此类推，直到跟踪结束。本发明使用集束结构，将轮廓点与区域点重统一到一个能量函数中，解决采样点不统一的问题；对边缘点与区域点分别计算置信度，将其自动归一化，并依据置信度计算各个能量项的权重，解决不同特征误差度量不统一的问题。

关键词：置信度权重轮廓点集束结构集束跟踪自动归一化能量方程能量函数三维模型三维物体特征融合特征误差物体区域颜色模型纹理边缘点采样点像素点帧图像度量统一位姿渲染

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一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法

一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法

引用

作者：秦学英李佳宸钟凡宋修强 250199 山东省济南市历城区山大南路27号

标准号: CN111652901A

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低辐射校准精度光学遥感影像云识别方法、系统及计算机存储介质

低辐射校准精度光学遥感影像云识别方法、系统及计算机存储介质

引用

作者：熊先才黄健邓琳胡勇李晓俊郑云云 401123 重庆市江北区杨河二村3号

标准号: CN113221634A

关键词：光学遥感影像校准低辐射自动化计算机存储介质结果准确性特征值统计自动归一化辅助数据累积频率人工参与遥感影像自动识别归一化影像

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一种TDI CCD成像系统非均匀噪声快速校正装置及校正方法

一种TDI CCD成像系统非均匀噪声快速校正装置及校正方法

引用

作者：郑亮亮金光徐伟曲宏松张贵祥吴勇 130033 吉林省长春市东南湖大路3888号

一种TDI CCD成像系统非均匀噪声快速校正装置及校正方法，属于遥感成像领域，解决了现有校正系统存在的成本高、效率低、耗时长的问题。该校正装置包括：TLK2711接收由TDI CCD成像系统输出的图像数据；FPGA缓存图像数据并计算其平均灰... 详细信息

标准号: CN107426466B

一种TDI CCD成像系统非均匀噪声快速校正装置及校正方法，属于遥感成像领域，解决了现有校正系统存在的成本高、效率低、耗时长的问题。该校正装置包括：TLK2711接收由TDI CCD成像系统输出的图像数据；FPGA缓存图像数据并计算其平均灰度响应值，利用实时自动归一化方法分析校正参数；校正参数通过1553B、RS422或CAN发送给TDI CCD成像系统，TDI CCD成像系统在当前校正参数状态下对均匀光信号再次拍照并输出图像数据通过TLK2711反馈至FPGA中，实现校正参数的闭环调整；显示终端接收由CAMERALINK输出的经校正后的图像数据。本发明成本低、效率高、省时省力。

关键词：校正参数图像数据校正缓存图像数据快速校正装置输出图像数据自动归一化输出闭环调整方法分析平均灰度显示终端校正系统校正装置遥感成像非均匀均匀光省力省时噪声耗时拍照反馈响应

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一种无需网络训练的草图图像翻译方法与系统

一种无需网络训练的草图图像翻译方法与系统

引用

作者：周凡李兆文林淑金陈小燕 510006 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明公开了一种无需网络训练的草图图像翻译方法与系统。包括：输入用户绘制的草图并将其自动归一化成标准形式的图像；利用加权评分机制，计算草图结构的损失、图像逼真损失以及总损失；进行网络样本空间的初始基向量和权重选择；根... 详细信息

标准号: CN115147513A

本发明公开了一种无需网络训练的草图图像翻译方法与系统。包括：输入用户绘制的草图并将其自动归一化成标准形式的图像；利用加权评分机制，计算草图结构的损失、图像逼真损失以及总损失；进行网络样本空间的初始基向量和权重选择；根据定义的训练目标和训练策略，通过迭代隐变量得到用户满意的拟合草图的图像，并暂存最近迭代的n个图像供用户选择；最终用户选择最符合自身需求的图像进行保存。本发明可以使用现有的已训练好的GAN生成网络得到比较好的图像，从而降低对网络的训练成本并加快用户获取反馈的速度，本并通过分类器和判别器结合的多评分机制，使得生成的图像更加拟合草图，更能满足大部分人对于生成图像的认可。

关键词：图像评分机制迭代拟合最终用户选择自动归一化标准形式草图图像生成图像输入用户网络训练网络样本训练目标用户满意初始基分类器判别器权重向量暂存加权绘制网络翻译反馈保存认可

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一种TDICCD成像系统非均匀噪声快速校正装置及校正方法

一种TDICCD成像系统非均匀噪声快速校正装置及校正方法

引用

作者：郑亮亮金光徐伟曲宏松张贵祥吴勇 130033 吉林省长春市东南湖大路3888号

标准号: CN107426466A

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