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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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26 篇 专利

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26 篇 电子文献
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机构

6 篇 深圳市杉川机器人...
2 篇 北京世纪好未来教...
2 篇 山东大学
2 篇 湖北工业大学
2 篇 深圳市规划和自然...
2 篇 浙江大华技术股份...
2 篇 武汉大学
1 篇 华中科技大学
1 篇 北京达佳互联信息...
1 篇 兰州交通大学
1 篇 北京沃东天骏信息...
1 篇 西安电子科技大学
1 篇 哈尔滨工业大学
1 篇 中国矿业大学
1 篇 英特尔公司
1 篇 北京房江湖科技有...
1 篇 中南大学
1 篇 北京京东世纪贸易...

作者

6 篇 杨勇
3 篇 孟帅
3 篇 王琳
3 篇 施敏杰
2 篇 常学立
2 篇 曹金山
2 篇 郑晓云
2 篇 徐杰汉
2 篇 叶志伟
2 篇 何林强
2 篇 鲁文
2 篇 刘伟棠
2 篇 李保敏
2 篇 刘东旭
2 篇 周元峰
2 篇 杨嵩
2 篇 李爽
2 篇 汪光璟
2 篇 魏广顺
2 篇 李星华

语言

26 篇 中文

检索条件"主题词=边界标签"

共 26 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

音律边界标签标注方法和语音合成方法

音律边界标签标注方法和语音合成方法

引用

作者：强春雨 100085 北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7

本公开关于一种音律边界标签标注方法和语音合成方法，涉及人工智能技术领域，可以提高音律边界标签标注的准确率。该标注方法包括：获取样本文本的音素序列、标点序列以及样本文本对应的语音片段；样本文本包括文字和标点；音素序列包... 详细信息

标准号: CN116844522A

本公开关于一种音律边界标签标注方法和语音合成方法，涉及人工智能技术领域，可以提高音律边界标签标注的准确率。该标注方法包括：获取样本文本的音素序列、标点序列以及样本文本对应的语音片段；样本文本包括文字和标点；音素序列包括音素以及初始音律边界标签；通过初始声学模型，得到样本文本对应的音频特征；初始声学模型通过音素序列、标点序列和语音片段训练得到；根据音频特征，确定初始音律边界标签各自对应的分布时长；根据分布时长，对初始音律边界标签进行更新，得到目标音律边界标签；目标音律边界标签为对应的分布时长满足时长阈值的初始音律边界标签。

关键词：边界标签样本文本时长标点音素序列标注声学模型音频特征语音片段人工智能技术语音合成准确率音素更新

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用于通过使用边界标签来实施数据边界的方法、装置和系统

用于通过使用边界标签来实施数据边界的方法、装置和系统

引用

作者： K·杜什 N·M·史密斯 F·圭姆伯纳特美国加利福尼亚州

本申请公开了用于通过使用边界标签来实施数据边界的方法、装置和系统。本文中公开的一种边缘网关的装置包括访问评估器，该访问评估器用于确定数据访问尝试在被准许的情况下是否将使得在该数据访问尝试中指定的数据跨越数据边界，该数... 详细信息

标准号: CN114254336A

本申请公开了用于通过使用边界标签来实施数据边界的方法、装置和系统。本文中公开的一种边缘网关的装置包括访问评估器，该访问评估器用于确定数据访问尝试在被准许的情况下是否将使得在该数据访问尝试中指定的数据跨越数据边界，该数据边界与在数据访问尝试中指定的数据将被准许跨越边界之前要满足的至少一个条件相关联。装置进一步包括：操作确定器，该操作确定器用于响应于确定数据访问尝试将使得数据跨越数据边界而确定要应用于正在被尝试访问的数据的操作；以及操作应用器，该操作应用器用于将操作应用于数据。将操作应用于数据使得条件被满足，以使得数据访问在符合该条件的情况下发生。

关键词：数据访问操作应用数据边界评估器确定器准许边界标签边缘网关访问关联响应申请应用

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一种基于边界标签的RFID读写器定位方法

一种基于边界标签的RFID读写器定位方法

引用

作者：张士庚严淑萍王建新 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

本发明公开了一种基于边界标签的RFID读写器定位方法，根据目标读写器得到查询到的标签集合；在标签集合中利用Graham扫描算法得到边界标签，去除不符合要求的标签；根据边界标签选择最优的两条弦；根据两弦的中垂线交点来确定圆心来得... 详细信息

标准号: CN104376349B

本发明公开了一种基于边界标签的RFID读写器定位方法，根据目标读写器得到查询到的标签集合；在标签集合中利用Graham扫描算法得到边界标签，去除不符合要求的标签；根据边界标签选择最优的两条弦；根据两弦的中垂线交点来确定圆心来得到目标体的估计位置。本发明不是使用读写器读取到的所有参考标签，仅使用边界标签来计算目标读写器的位置，有效地减轻了通信不规则性，特别是当目标读写器在墙角或角落时对定位精度的负面影响。此外，本发明使用几何方法计算目标读写器的位置，避免了现有算法耗时的迭代优化过程，从而可以达到更好的时间效率。

关键词：读写器边界标签标签集合计算目标迭代优化过程读取中垂线交点圆心不规则性参考标签负面影响估计位置扫描算法时间效率目标体有效地去除算法墙角耗时标签查询通信

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一种基于边界增强的图像分割方法

一种基于边界增强的图像分割方法

引用

作者：古晶孙新凯翟得胜杨淑媛冯婕侯彪刘芳焦李成 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于边界增强的图像分割方法，包括：建立边界增强的图像分割网络模型，并利用训练好的网络模型对输入图像进行分割；其中，图像分割网络模型的编码器包括第一特征提取模块、边界提取模块以及第二特征提取模块，主要用... 详细信息

标准号: CN116205927A

本发明公开了一种基于边界增强的图像分割方法，包括：建立边界增强的图像分割网络模型，并利用训练好的网络模型对输入图像进行分割；其中，图像分割网络模型的编码器包括第一特征提取模块、边界提取模块以及第二特征提取模块，主要用于提取输入图像的边界特征和边界标签，以获得不同尺度的特征图；图像分割网络模型的解码器包括双向互增强模块和一个多尺度注意力聚合模块，主要用于基于尺度维度、空间维度以及通道维度对增强特征图进行注意力聚合处理，得到多维度融合特征图。该方法提取到的边界信息更加准确，使获得的多维度融合特征图突出能够更加有效提高分割结果准确率的空间信息和语义信息，从而提高了图像分割的准确率。

关键词：图像分割网络模型特征图特征提取模块边界增强输入图像多维度准确率维度注意力尺度解码器边界标签边界特征边界提取边界信息方法提取分割结果聚合处理聚合模块空间维度空间信息语义信息增强特征编码器多尺度融合分割

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一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法

一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法

引用

作者：李星华王彩凤李爽郑晓云 518034 广东省深圳市福田区新闻路69号1楼

本发明涉及遥感影像语义分割技术领域，公开一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法，该方法包括：预处理高分辨率遥感影像数据，获取边界标签数据和相应训练数据集；搭建面向高分遥感影像语义分割的边界增强型双流网络模型，包... 详细信息

标准号: CN115049936B

本发明涉及遥感影像语义分割技术领域，公开一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法，该方法包括：预处理高分辨率遥感影像数据，获取边界标签数据和相应训练数据集；搭建面向高分遥感影像语义分割的边界增强型双流网络模型，包括含有多尺度特征提取模块、混合空洞卷积模块的语义分割分流网络与边缘检测分流网络，通过复用编码器特征和多级信息融合模块实现特征深度耦合；基于训练数据集和复合损失函数完成双流网络语义分割模型的双任务监督训练；利用双流网络模型重叠推理测试样本集中高分遥感影像，并通过着色处理完成语义分割。本发明有效地改善了语义分割边界模糊、类内不连续、类间不可分等问题，显著地提高了语义分割性能。

关键词：语义分割遥感影像双流训练数据集边界增强分流网络网络模型高分辨率遥感影像预处理多尺度特征复用编码器边界标签边缘检测测试样本多级信息复合损失融合模块提取模块着色处理耦合不连续有效地卷积推理空洞模糊网络监督

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基于注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法

基于注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法

引用

作者：周勇何欣赵佳琦夏士雄张迪姚睿刘兵杜文亮 221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号

本发明公开了一种基于注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，通过搭建基于注意力多尺度特征融合的语义分割网络，构建训练数据集，采用所述训练数据集进行网络参数训练。在测试时使用训练好的网络对待测数据进行语义分割。所述... 详细信息

标准号: CN111127493A

本发明公开了一种基于注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，通过搭建基于注意力多尺度特征融合的语义分割网络，构建训练数据集，采用所述训练数据集进行网络参数训练。在测试时使用训练好的网络对待测数据进行语义分割。所述网络是一种轻量级的编码器‑解码器结构。其中引入了图像级联网络的思想，同时利用注意力机制优化编码特征与解码特征，构造出多尺度注意力优化模块、多尺度特征融合模块、边界增强模块，提取和融合不同尺度的特征图，并使用多尺度的语义标签和边界标签指导训练，能够有效进行遥感图像的语义分割。

关键词：语义分割多尺度特征注意力训练数据集遥感图像多尺度融合解码器结构注意力机制边界标签边界增强编码特征级联网络解码特征融合模块网络参数优化模块语义标签网络编码器特征图构建尺度图像测试引入优化

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样本数据处理的方法、装置、计算机程序产品和存储介质

样本数据处理的方法、装置、计算机程序产品和存储介质

引用

作者：李东超崔鸣 101300 北京市顺义区杨镇二街村农场路62号24室

本公开实施例公开了一种样本数据处理的方法、装置、计算机程序产品和存储介质，其中，方法包括：获取待处理的文本集；确定样本文本的句法结构以及句法结构在文本集中的数量占比；将样本文本输入命名实体识别模型，确定样本文本中的字... 详细信息

标准号: CN114219012A

本公开实施例公开了一种样本数据处理的方法、装置、计算机程序产品和存储介质，其中，方法包括：获取待处理的文本集；确定样本文本的句法结构以及句法结构在文本集中的数量占比；将样本文本输入命名实体识别模型，确定样本文本中的字的边界标签及边界标签的置信度；基于边界标签确定样本文本中包括的实体，并确定实体的F值以及类型标签；确定实体的类型标签在文本集中的数量占比；基于实体的类型标签在文本集中的数量占比、实体的F值以及句法结构在文本集中的数量占比，确定样本文本的支持度；基于边界标签的置信度，确定样本文本的混淆度；基于样本文本的支持度、混淆度、预设的支持度阈值和混淆度阈值，从文本集中获取目标样本文本。

关键词：样本文本边界标签文本句法结构支持度混淆标签置信度计算机程序产品存储介质获取目标命名实体数据处理文本集预设样本

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一种命名实体提取方法、装置、电子设备及存储介质

一种命名实体提取方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：刘伟棠李保敏何林强 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号

本发明公开了一种命名实体提取方法、装置、电子设备及存储介质，由于在本发明实施例中，首先基于预先训练完成的命名实体提取模型，根据第一文本序列中每个第一目标文字的第一语义表示向量，提取第一文本序列中每个第一目标文字的开始... 详细信息

标准号: CN111160032B

本发明公开了一种命名实体提取方法、装置、电子设备及存储介质，由于在本发明实施例中，首先基于预先训练完成的命名实体提取模型，根据第一文本序列中每个第一目标文字的第一语义表示向量，提取第一文本序列中每个第一目标文字的开始边界标签，然后将预测开始边界标签时每个第一目标文字的每个第一标签概率与每个第一目标文字的第一语义表示向量进行拼接，得到第二语义表示向量，根据第二语义表示向量中每个第一目标文字的每个第一标签概率，可以确定每个实体开始边界的位置，考虑到每个实体开始边界的位置得出每个第一目标文字的结束边界标签，可以使得同一实体的结束边界位置在开始边界位置之后，从而提高了命名实体提取的准确性。

关键词：目标文字语义表示向量边界标签命名实体边界位置标签概率文本序列存储介质电子设备同一实体拼接预测

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一种情感三元组抽取方法及电子设备

一种情感三元组抽取方法及电子设备

引用

作者：徐睿峰张义策杨逸凡梁斌杨敏 518063 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本申请公开了一种情感三元组抽取方法及电子设备，其中，情感三元组抽取方法包括：获取待检测文本中词与词之间的相互关系级表示；基于相互关系级表示，构建二维关系矩阵表格；其中，相互关系级表示作为二维关系矩阵表格中的表格表示；... 详细信息

标准号: CN116204638A

本申请公开了一种情感三元组抽取方法及电子设备，其中，情感三元组抽取方法包括：获取待检测文本中词与词之间的相互关系级表示；基于相互关系级表示，构建二维关系矩阵表格；其中，相互关系级表示作为二维关系矩阵表格中的表格表示；依据每一表格表示确定边界标签，并依据边界标签确定二维关系矩阵表格中的至少一个关系区域；对至少一个关系区域进行分类，以确定每一关系区域的情感类别，进而依据情感类别抽取出待检测文本对应的情感三元组。通过上述方案，可依据基于相互关系级表示构建的二维关系矩阵表格，获取其表格中关系区域的情感类别，解决了情感三元组抽取准确率低的缺陷，提高情感三元组抽取的准确率。

关键词：三元组二维关系关系区域矩阵表格情感类别抽取待检测文本边界标签表格表示准确率构建电子设备取出分类申请

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基于迭代边界优化和深度学习的牙齿分割方法及系统

基于迭代边界优化和深度学习的牙齿分割方法及系统

引用

作者：周元峰庄少杰魏广顺刘东旭徐杰汉 250000 山东省济南市高新区舜华路1500号

本发明涉及深度学习和图像处理技术领域，公开了基于迭代边界优化和深度学习的牙齿分割方法及系统；方法包括：获取待分割的口腔扫描点云数据；对待分割的口腔扫描点云数据进行降采样处理，得到代理点云数据；将代理点云数据输入到训练... 详细信息

标准号: CN115953583B

本发明涉及深度学习和图像处理技术领域，公开了基于迭代边界优化和深度学习的牙齿分割方法及系统；方法包括：获取待分割的口腔扫描点云数据；对待分割的口腔扫描点云数据进行降采样处理，得到代理点云数据；将代理点云数据输入到训练后的第一牙齿边界分割模型中，得到预测的牙齿标签；基于预测的牙齿标签，将代理点云数据划分为牙齿边界点云数据和牙齿特征点云数据；将得到的数据输入到训练后的第二牙齿边界分割模型中，得到预测的牙齿边界标签；根据预测的牙齿边界标签，将代理点云数据重新划分为牙齿边界点云数据和牙齿特征点云数据，继续分割直至迭代次数超过设定阈值，输出最终预测的牙齿边界。本发明能够实现高精度的牙齿边界分割。

关键词：牙齿点云数据边界分割预测代理扫描点云数据分割边界标签牙齿特征边界点迭代口腔标签图像处理技术降采样处理边界优化输出学习

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