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  • 886 篇 中文
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一种基于强化学习的任意角度倒立摆模型训练方法
一种基于强化学习的任意角度倒立摆模型训练方法
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作者： 柳文章 舒宝林 任璐 孙长银 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
本发明公开了一种基于强化学习的任意角度倒立摆模型训练方法，包括：获得小车一阶倒立摆状态向量；获得环境返回的值函数数组；计算下一状态的状态向量，返回执行本次动作所获得的奖励和一个判断环境是否结束的结束标识；将当前状态、... 详细信息
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多智能体交互模型的训练方法、多智能体交互方法及设备
多智能体交互模型的训练方法、多智能体交互方法及设备
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作者： 余涵 袁彩霞 王小捷 冯方向 高晖 许文俊 100876 北京市海淀区西土城路10号
本申请公开了一种多智能体交互模型的训练方法、多智能体交互方法及设备，其中训练方法包括：被导航的目标智能体需要获取下一跳路径时，导航智能体利用模型的定位网络，根据目标智能体观测到的物体特征定位其位置；并利用模型的路径规... 详细信息
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模型训练方法和装置、轨迹生成方法和装置
模型训练方法和装置、轨迹生成方法和装置
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作者： 陈昌浩 李勇强 吕强 苗乾坤 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区宏达北路12号A幢二区6层613室
本发明公开了模型训练方法和装置、轨迹生成方法和装置，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：分别将自车的轨迹、交通参与者的真实轨迹和地图特征转换至相对坐标系下；分别从经过转换的自车的轨迹和交通参与者的真实轨迹中提取特征，得... 详细信息
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一种智能车载成像仪场景清晰化复原装置及方法
一种智能车载成像仪场景清晰化复原装置及方法
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作者： 陈子逸 崔光茫 赵巨峰 310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号
本发明公开了一种智能车载成像仪场景清晰化复原方法，包括：获取模糊‑清晰数据集对；图像增强；构建网络结构；计算损失函数；训练并测试；智能车落地应用。该方法设计的车载装置和图像复原技术致力于拍摄的非均匀运动的铁轨图像，原... 详细信息
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多智能体协同计算资源调度方法、装置及系统
多智能体协同计算资源调度方法、装置及系统
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作者： 王瑞锦 张凤荔 周世杰 陈政 张扬 赖金山 张杰 周潼 610000 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开了一种多智能体协同计算资源调度方法，包括配置任务请求队列；获取边缘集群的历史运行状态序列，输入到多层叠加的LSTM神经网络中，输出具有时序特征的系统状态矩阵；将该系统状态矩阵输入到边缘集群配置的Actor‑Critic网络... 详细信息
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基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备
基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备
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作者： 王瀚漓 陈子彧 200092 上海市杨浦区四平路1239号
本发明涉及一种基于时序复原任务的自监督式视频表征学习方法和设备，包括如下步骤：获取训练视频并划分为多个片段，选取用于训练的多个片段，打乱顺序并进行自动标注，构建时序复原任务；将用于训练的片段输入骨干网络中，获取各个片... 详细信息
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基于软多标签的无监督行人重识别方法及装置
基于软多标签的无监督行人重识别方法及装置
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作者： 张宝华 朱思雨 张宗义 李建军 关海芳 邬可 张晓艳 014010 内蒙古自治区包头市昆都仑区阿尔丁大街7号
本发明提供一种基于软多标签的无监督行人重识别方法及装置，该方法包括预训练步骤：首先使用加入注意力机制的深度网络预训练，得到各辅助参考数据的特征图；其次计算损失函数并通过优化算法进行优化，直到各辅助参考数据特征向量对应... 详细信息
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视频场景边界检测模型的训练方法和场景边界检测方法
视频场景边界检测模型的训练方法和场景边界检测方法
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作者： 张勇东 张天柱 魏曦 喻晓源 肖磊 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
本发明提供一种视频场景边界检测模型的训练方法和场景边界检测方法。该方法旨在学习深度学习模型，将长时间视频分解为有意义的故事片段，即视频场景边界检测。利用多模态专家网络和片段编码器提取输入视频序列的镜头级别多模态短时上... 详细信息
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一种冠脉斑块数据检测方法、系统、存储介质、终端
一种冠脉斑块数据检测方法、系统、存储介质、终端
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作者： 宋小磊 吴斌 赵凤军 范思琪 陈一兵 朱元强 贺小伟 侯榆青 710127 陕西省西安市太白北路229号
本发明属于医学图像处理、计算机辅助诊断技术领域，公开了一种冠脉斑块数据检测方法、系统、存储介质、终端，在三维医学图像上，沿着冠脉中心线点提取三维图像块作为样本，划分样本数据集；以冠脉三维图像块样本作为输入，图像是否含... 详细信息
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一种基于非对称IOU的深度学习车牌框定位方法
一种基于非对称IOU的深度学习车牌框定位方法
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作者： 康波 秦传鉴 占越 李云霞 王冰峰 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开了一种基于非对称IOU的深度学习车牌框定位方法，首先对相关车辆车牌数据集图片进行预处理，得到训练样本；接着构建基于FOCS的深度学习网络并训练，在训练过程中，通过采用非对称的IOU算法来计算损失函数值，得到优化训练后... 详细信息
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