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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

458 篇 专利

馆藏范围

458 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

16 篇 电子科技大学
13 篇 北京航空航天大学
9 篇 齐鲁工业大学
9 篇 浙江大学
7 篇 山东大学
7 篇 浙江工业大学
7 篇 南京邮电大学
6 篇 重庆理工大学
6 篇 清华大学
6 篇 重庆邮电大学
6 篇 北京工业大学
6 篇 桂林理工大学
5 篇 复旦大学
5 篇 天津大学
5 篇 西北工业大学
5 篇 杭州电子科技大学
5 篇 深圳大学
5 篇 成都信息工程大学
4 篇 湖南大学
4 篇 西安交通大学

作者

4 篇 刘丽霞
4 篇 孙炜
4 篇 李彬
4 篇 周大正
4 篇 李劲松
4 篇 张明亮
4 篇 周天舒
4 篇 张友梅
4 篇 智昱旻
4 篇 张瑜
4 篇 王磊
3 篇 g·h·霍索
3 篇 吴锡
3 篇 杜丽英
3 篇 程小辉
3 篇 郭秀娟
3 篇 w·a·施尔德巴克
3 篇 李传起
3 篇 王存睿
3 篇 h·霍里克

语言

458 篇 中文

检索条件"主题词=解码器结构"

共 458 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

一种两阶段曝光可控的暗卫星图像增强方法

一种两阶段曝光可控的暗卫星图像增强方法

引用

作者：陈志华何旭峰戴蕾高大启 200237 上海市徐汇区梅陇路130号

本发明涉及图像增强技术和深度学习领域，提供了一种两阶段曝光可控的暗卫星图像增强方法，所述方法包括：首先，提出新的光照约束图计算公式，以更准确地反映图像亮度的空间变化。接下来，将该任务分为两个阶段来实现粗到细的图像增强... 详细信息

标准号: CN118014918A

本发明涉及图像增强技术和深度学习领域，提供了一种两阶段曝光可控的暗卫星图像增强方法，所述方法包括：首先，提出新的光照约束图计算公式，以更准确地反映图像亮度的空间变化。接下来，将该任务分为两个阶段来实现粗到细的图像增强。在第一阶段，使用像素级的伽马校正网络来初步提高输入图像内容的整体能见度。第一阶段的增强结果被反馈给第二阶段以进一步细化。第二阶段搭建编码器‑解码器结构的生成器和全局‑局部鉴别器构成的对抗生成网络用于第二阶段的图像内容属性的细化调整。最后，设计一对多推理框架来生成一组不同曝光水平的增强图像。

关键词：细化图像增强技术解码器结构计算公式空间变化曝光水平输入图像图像内容图像增强推理框架卫星图像增强图像伽马校正编码器鉴别器可控的两阶段生成器像素级一对多约束图能见度光照网络图像反馈曝光对抗全局学习

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一种基于变分自编码器的磁共振加权图像合成方法和装置

一种基于变分自编码器的磁共振加权图像合成方法和装置

引用

作者：李劲松陈子洋邱文渊童琪琦周天舒 311121 浙江省杭州市余杭区之江实验室南湖总部

本发明公开了一种基于变分自编码器的磁共振加权图像合成方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：使用磁共振扫描仪获取多对比度的真实磁共振加权图像及磁共振定量参数图；步骤S2：组成磁共振加权图像；步骤S3：构建具有编码器和解码器结构... 详细信息

标准号: CN115423894A

本发明公开了一种基于变分自编码器的磁共振加权图像合成方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：使用磁共振扫描仪获取多对比度的真实磁共振加权图像及磁共振定量参数图；步骤S2：组成磁共振加权图像；步骤S3：构建具有编码器和解码器结构的预训练变分自编码器模型；步骤S4：得到变分自编码器模型；步骤S5：将所述磁共振加权图像和所述磁共振定量参数图通过所述变分自编码器模型合成第二磁共振加权图像。本发明使用变分自编码器模型，通过多种对比度磁共振加权图像的训练，可以得到一个近似的对比度信息的连续分布，这使得本发明中涉及的变分自编码器模型可以重建得到训练数据中不存在的磁共振加权图像。

关键词：磁共振加权图像编码器模型定量参数编码器合成磁共振扫描仪对比度信息方法和装置解码器结构连续分布训练数据构建近似重建

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翻译模型训练方法及装置、翻译方法及装置、设备及介质

翻译模型训练方法及装置、翻译方法及装置、设备及介质

引用

作者：缪忠剑李响栾剑 100085 北京市海淀区西二旗中路33号院6号楼8层018号

本公开是关于一种翻译模型训练方法及装置、翻译方法及装置、设备及介质，该方法包括：获取待训练的编码器‑解码器结构的目标模型；将训练语料输入所述目标模型进行处理，得到所述目标模型的各层解码器输出信息的隐状态；将所述各层解... 详细信息

标准号: CN118114684A

本公开是关于一种翻译模型训练方法及装置、翻译方法及装置、设备及介质，该方法包括：获取待训练的编码器‑解码器结构的目标模型；将训练语料输入所述目标模型进行处理，得到所述目标模型的各层解码器输出信息的隐状态；将所述各层解码器输出信息的隐状态中选出的若干隐状态融合，得到融合状态；根据所述目标模型的各层解码器输出信息的隐状态以及所述融合状态，确定所述目标模型的目标损失函数；根据所述目标损失函数对所述目标模型进行迭代训练。本公开可以丰富训练目标模型的特征信息，进而提高训练目标模型的准确度，进而可以提高后续基于目标模型进行翻译的准确性和效率。

关键词：目标模型解码器输出信息损失函数训练目标翻译解码器结构迭代训练模型训练特征信息训练语料状态融合准确度编码器融合

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基于U-Net神经网络的肝癌病理图像分割方法

基于U-Net神经网络的肝癌病理图像分割方法

引用

作者：翟中瑞王朝立孙占全 200093 上海市杨浦区军工路516号

本发明涉及一种基于U‑Net神经网络的肝癌病理图像分割方法，采用U‑Net架构作为主干的图像分割网络对肝癌病理图像进行分割，在U‑Net架构中编码器与解码器之间，设计一个含有全局注意力机制引导的全局注意力引导模块，通过全局注意力引... 详细信息

标准号: CN118172371A

本发明涉及一种基于U‑Net神经网络的肝癌病理图像分割方法，采用U‑Net架构作为主干的图像分割网络对肝癌病理图像进行分割，在U‑Net架构中编码器与解码器之间，设计一个含有全局注意力机制引导的全局注意力引导模块，通过全局注意力引导模块将编码器‑解码器结构的上采样与跳跃连接相结合，连接高级特征与细化的低级特征，有效的处理来自跳过连接的信息，促使肝癌病理图像分割网络关注于识别和分割肝肿瘤的相关特征，引入注意力连接模块合并上采样与跳跃连接，达到了辅助医生完成诊断的目的，同时将全局注意力机制与金字塔采样策略相结合，高效地集成上下文信息和局部细节信息，本方法可实现在较小计算量的基础上取得了更精确的肿瘤分割结果。

关键词：病理图像肝癌注意力分割注意力机制引导模块编码器上采样全局架构跳跃局部细节信息解码器解码器结构上下文信息采样策略低级特征辅助医生高级特征连接模块神经网络图像分割肿瘤分割肝肿瘤计算量引导的跳过细化金字塔主干网络诊断合并引入

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一种基于CNUNet3+网络的图像语义分割方法

一种基于CNUNet3+网络的图像语义分割方法

引用

作者：张斌欧阳红林朱颖达刘其圣 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号

本发明公开了一种基于CNUNet3+网络的图像语义分割方法，所述分割方法包括：构建CNUNet3+网络模型，网络模型为U形结构，采用编码器‑解码器结构；深度为N，N大于等于3；所述U形结构左臂为编码器，右臂为解码器；编码器的深度每加深一层... 详细信息

标准号: CN114170249B

本发明公开了一种基于CNUNet3+网络的图像语义分割方法，所述分割方法包括：构建CNUNet3+网络模型，网络模型为U形结构，采用编码器‑解码器结构；深度为N，N大于等于3；所述U形结构左臂为编码器，右臂为解码器；编码器的深度每加深一层，通道数翻倍；编码器的相邻节点之间使用降采样运算，解码器的相邻节点之间使用升采样运算，解码器节点之间使用密集连接；编码器节点与中央节点处于相同深度时，采用卷积运算，处于不同深度时，采用降采样运算；所述编码器节点、中央节点与解码器节点均为神经元节点；中央节点数量范围可以为个。本方法用于医学X片与CT图像分割，可以提升细小目标的分割准确率。

关键词：解码器编码器中央节点运算分割编码器节点网络模型相邻节点降采样解码器结构神经元节点卷积运算图像语义细小目标升采样通道数准确率构建右臂左臂医学加深网络

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一种入侵检测方法、装置、电子设备以及存储介质

一种入侵检测方法、装置、电子设备以及存储介质

引用

作者：查超张汝云王之宇范逸飞张音捷白冰韩孟玲梁思远 311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室

本说明书公开了一种入侵检测方法、装置、电子设备以及存储介质，确定目标流量数据对应的目标特征，并通过预先基于各已知异常类型分别对应的样本流量数据的样本特征训练得到的检测模型的编码层，确定该目标特征的编码结果，从预设的各... 详细信息

标准号: CN117527449A

本说明书公开了一种入侵检测方法、装置、电子设备以及存储介质，确定目标流量数据对应的目标特征，并通过预先基于各已知异常类型分别对应的样本流量数据的样本特征训练得到的检测模型的编码层，确定该目标特征的编码结果，从预设的各已知异常类型中，确定该目标特征对应的目标类型。再通过该检测模型的解码层，确定该目标特征的解码结果。最后根据该解码结果和该目标特征之间的差距，来确定该目标流量数据的异常检测结果。本方法，在该目标流量属于新型网络攻击行为所对应的异常类型时，通过该编码‑解码器结构的检测模型无法将该目标流量的特征进行准确还原，因此可准确识别出新型网络攻击行为，保证了检测效率。

关键词：目标特征目标流量异常类型检测攻击行为解码结果新型网络解码器结构解码编码结果存储介质电子设备目标类型入侵检测数据对应样本流量样本特征异常检测编码层预设还原保证

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一种燃气轮机叶片表面损伤的智能检测方法

一种燃气轮机叶片表面损伤的智能检测方法

引用

作者：江鹏贾昭璇陈艺文李定骏王铁军 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

本发明公开了一种燃气轮机叶片表面损伤的智能检测方法，包括：一、搭建叶片损伤图像自动化采集装置并采集叶片表面损伤图像；二、构建叶片表面损伤检测网络模型并训练；三、待检测燃气轮机叶片三维模型的建立；四、外部参数矩阵的获取... 详细信息

标准号: CN117805123B

本发明公开了一种燃气轮机叶片表面损伤的智能检测方法，包括：一、搭建叶片损伤图像自动化采集装置并采集叶片表面损伤图像；二、构建叶片表面损伤检测网络模型并训练；三、待检测燃气轮机叶片三维模型的建立；四、外部参数矩阵的获取；五、待检测燃气轮机叶片表面损伤的三维可视化。本发明方法步骤简单，将待检测燃气轮机叶片图像输入训练好的编码器‑解码器结构损伤检测网络模型，得到检测后叶片二值化图像，并基于检测后叶片二值化图像对燃气轮机叶片表面损伤进行三维可视化，减少人工参与，提高了燃气轮机叶片表面损伤检测效率并能够直观显示损伤。

关键词：燃气轮机叶片表面损伤检测二值化图像三维可视化损伤检测网络模型叶片表面后叶片损伤自动化采集装置表面损伤检测外部参数矩阵图像解码器结构人工参与三维模型图像输入叶片损伤直观显示智能检测编码器构建采集

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一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统

一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统

引用

作者：王美红邱淋灵李涵王晓黎邱明吴克青 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统。该方法包括：获取包括用户实体和博文实体的目标微博社交网络；将微博社交网络输入经训练的隐含关系预测模型，确定目标用户与博文的隐含关系；隐含关系预测模型包括编码器结... 详细信息

标准号: CN113139128A

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统。该方法包括：获取包括用户实体和博文实体的目标微博社交网络；将微博社交网络输入经训练的隐含关系预测模型，确定目标用户与博文的隐含关系；隐含关系预测模型包括编码器结构(门控图注意力网络模型)和解码器结构，门控图注意力网络模型包括一个图注意力层和一个门控层，图注意力层以不同重要性程度聚合微博社交网络中不同实体的信息，门控层对聚合后得到的信息进行选择和过滤；解码器包含一个最优评分函数，可以使用该评分函数对可能的新关系进行评分；根据使用评分函数对所述隐含关系的评分，确定向所述目标用户推荐的博文。本发明实现了适合用户个体的博文的自动化推荐。

关键词：隐含评分函数社交网络注意力微博目标用户网络模型预测模型门控层门控聚合解码器编码器结构解码器结构神经网络用户实体新关系过滤自动化

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一种基于两阶段生命周期的机械部件剩余使用寿命预测方法

一种基于两阶段生命周期的机械部件剩余使用寿命预测方法

引用

作者：李博谭巍葛彬彬 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于两阶段生命周期的机械部件剩余使用寿命预测方法。采用神经网络的方法，输入机械部件的原始振动信号，首先提取机械部件所述原始信号时域特征，进而针对频谱上的信号进行分析和处理，分析... 详细信息

标准号: CN115828451A

本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于两阶段生命周期的机械部件剩余使用寿命预测方法。采用神经网络的方法，输入机械部件的原始振动信号，首先提取机械部件所述原始信号时域特征，进而针对频谱上的信号进行分析和处理，分析出异常状态；之后建立生命阶段划分模型，将输入机械部件的整个生命周期划分为健康阶段和退化阶段；进而建立退化阶段剩余使用寿命预测模型，使用CNN用于提取其特征，并通过编码器和解码器结构进行预测，最终输出对机械部件剩余使用寿命的预测结果。本发明提供的方法能够提取更长序列中的关键时频域特征，提高预测寿命的准确性。

关键词：机械部件剩余使用寿命生命周期退化阶段预测网络安全领域原始振动信号解码器结构时频域特征健康阶段神经网络生命阶段时域特征异常状态预测结果预测模型原始信号编码器长序列两阶段频谱分析输出

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一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法

一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法

引用

作者：陈长芳李嘉柠舒明雷周书旺高天雷徐鹏摇 250353 山东省济南市西部新城大学科技园

一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了卷积块和共享通道注意力块融合的编‑解码器结构，并基于U型架构构建心脏MRI分割网络模型，共享通道注意力块能够提升模型对特定特征信息的权重，减少特征的... 详细信息

标准号: CN117593274A

一种基于共享通道注意力机制的心脏MRI分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了卷积块和共享通道注意力块融合的编‑解码器结构，并基于U型架构构建心脏MRI分割网络模型，共享通道注意力块能够提升模型对特定特征信息的权重，减少特征的冗余，改善网络的特征融合，提高其分割的准确性。为了更好地融合利用使网络中用来起分割作用的浅层特征和用来定位的深层特征，将跳跃连接融合的特征输入完全注意力门控块进行像素级别的特征提取，更突出感受野内的主要特征，更好地学习网络特征，优化模型输出，改善分割结果。

关键词：共享通道注意力分割融合图像分割技术心脏解码器结构注意力机制分割结果架构构建特征融合特征输入特征提取特征信息网络模型网络特征像素级别优化模型冗余卷积门控浅层权重网络跳跃输出学习

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