一种基于深度学习的文本语义提取方法，对于一个较长文本输入，经过系统模型，能够最大程度上还原文本语义。本发明结合了循环神经网络(RNN)以及自我注意力机制(Self‑Attention)优势，极大程度上改善了文本语义提取效果，节省了深度学习模型计算资源总成本，有效地降低了文本语义提取时间，使读者获得更优质的阅读体验。
📄 2021102955500
📂 G06F40_289
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-19
本发明公开了一种基于深度学习的短视频直播营销任务推荐方法，首先对输入用户的行为序列特征进行定义，然后设计出基于直播数据和用户行为数据的召回模型，用以召回拟推荐的直播营销任务，之后提出基于人口统计学特征和用户行为特征的排序模型用来对拟推荐任务排序，对于系统的冷启动问题，本发明也提供了通过余弦相似度计算的相关解决方案。本发明使用了基于深度学习的推荐模型结合协同过滤的思想对相关直播营销任务进行召回和排序，最终选取排序靠前的直播营销任务作为推荐序列进行精准推荐，将深度学习与推荐系统相结合，提高了推荐的精准度和用户的体验感，在营销推荐领域有重要意义。
📄 2022104753743
📂 G06Q30_0601
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-29
本发明公开了一种基于深度学习的人群高兴程度识别方法，首先将人工标注的单个人脸图像做分类和图像尺寸归一化处理，得到人脸高兴程度数据库和人脸遮挡程度数据库，再分别将它们分为训练集和验证集，用于训练卷积神经网络，然后利用训练好的网络模型对输入的一幅合影图像中的人脸进行高兴程度和遮挡程度的识别，最后采用人脸高兴程度加权的方式计算出图像中的人群高兴程度。采用深度学习对图像中的群体表情进行分析，相比于传统提取PHOG、Gabor特征的方法要更准确，为解决图像中的人群情感识别问题提拱了新的思路和途径。
📄 2016112424704
📂 G06K9_00
👤 南京邮电大学
📅 2016-12-29
本发明公开了一种基于浅层模型知识迁移的小样本深度学习方法。本发明首先对数据进行预处理，然后根据相关领域的先验知识和专家经验将原始信号变换到不同的变换域，计算人工特征。根据人工特征，选择不同的浅层模型，基于少量有标签样本数据进行训练。并根据分类准确率/预测误差等指标，对不同特征组合的不同浅层模型进行筛选，构成候选模型池。然后，基于上述候选模型池，选择模型对未标注的样本进行预测，得到预测标签，并将多个预测标签融合。将上述预测标签与已有的少量的有标签样本组合，共同构建训练集。针对具体任务，设计深度神经网络结构，基于上述混合训练集训练。通过旋转机械故障诊断数据集，验证了该方法的有效性。
📄 2018108127564
📂 G06K9_62
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-07-23
本发明公开了一种基于信息融合和深度学习的原核生物乙酰化位点预测方法，涉及生物信息技术领域。所述预测方法引入多信息融合，从序列信息、物理化学信息、进化信息多方面对蛋白质序列进行特征编码，充分反映乙酰化位点与非乙酰化位点蛋白质序列之间的差异性。Group Lasso对原始特诊空间进行筛选和优化，保留识别乙酰化位点模型的重要特征，得到最佳特征子集，提高模型计算速度和质量。深度神经网络通过层级学习最优特征子集生成具有判别力的特征，有效区分蛋白质序列中的乙酰化位点和非乙酰化位点，同时节约计算时间并且避免其它成本和相关限制，不仅能够帮助深入了解乙酰化分子机制，而且能为进行乙酰化位点识别相关实验验证提供有价值的参考信息。
📄 2019113635778
📂 G16B20_30
👤 青岛科技大学
📅 2019-12-26
本发明公开了一种基于深度学习与眼神跟踪的无人超市售货系统，包括:设置在无人超市入口的双目摄像头与虹膜摄像头，超市内部设有货架，货架的顶点设有摄像头A；货架上从上至下设有至少两排置物板，置物板的底部设有重力传感器；货架的每行置物架上分别均设有摄像头B和摄像头C；货架的一端设有人机交互模块；双目摄像头、虹膜摄像头、摄像头A、摄像头B、摄像头C及重力传感器均连接后台上位机。本发明还公开了一种基于深度学习与眼神跟踪的无人超市售货系统的售货方法，本发明解决了目前存在的排队买单造成的结账效率低下，使用电子标签造成的商品成本增加，以及消费者因无法使用手机而限制购物的问题。
📄 2021104656382
📂 G06Q20_20
👤 西安理工大学
📅 2021-04-28
本发明公开了一种基于深度学习的异构环境下可信O2O服务推荐方法，S1.采集来自多个渠道的异构环境下O2O服务数据，形成统一数据矩阵模型；S2.基于所述统一数据矩阵模型构建图结构数据模型，生成初始关系图；S3.获得图卷积节点嵌入表示；S4.根据所述图卷积节点嵌入表示构建推荐模型，并形成推荐候选集；S5.利用鲸鱼优化算法对所述推荐模型的关键超参数进行全局搜索和优化调节；S6.生成基于实时状态的个性化O2O服务推荐结果。本发明能够自适应调整不同节点之间的信息传播范围，使得模型在处理长距离依赖关系时更加精准，同时在数据稀疏的情况下仍能保持较好的推荐效果。
📄 2025104780053
📂 G06F16_9535
👤 江西财经大学
📅 2025-04-16
本发明公开了一种基于深度学习的数字全息包裹相位畸变补偿方法。通过计算机生成随机Zernike多项式系数和对应的包裹相位图，分别作为学习标签和网络训练神经网络模型；搭建数字全息光路记录待测样本的全息图，经数值重建后将其包裹相位图输入训练好的神经网络模型输出Zernike多项式系数重构相位畸变分布，在空间域补偿物光复振幅；对补偿后包裹相位图进行相位滤波和解包裹，并对解包裹后相位进行基于背景分割的Zernike多项式拟合来补偿残留畸变。本发明方法仅用仿真数据集训练网络，在相位解包裹前补偿大部分畸变，提高包裹相位数据可靠度，极大提高相位恢复准确度，具有计算速度快和精准补偿畸变等优点。
📄 2022113196113
📂 G06T5_80
👤 浙江理工大学
📅 2022-10-26
本发明公开了基于三维点云深度学习网络的机械化茶叶采摘方法，先对三维点云数据进行滤波，采用三维点云深度学习网络模型对滤波后的点云数据进行点云语义分割，将点云数据中分割成顶端鲜叶点云、当前时刻采茶刀片点云和茶叶枝干点云三个分类，并形成每个鲜叶点云数据的长度语义标签；然后将不在鲜叶合理长度范围内的鲜叶点云数据从顶端鲜叶点云中筛除；接着，计算鲜叶剪切距离，调整采茶刀片角度，计算当前时刻采茶刀片与茶陇蓬面的高度差，计算当前时刻最佳深入距离；最后对最佳深入距离进行实时反馈调节。本发明极大地提高了采摘的鲜叶质量。
📄 202211135294X
📂 G06T7_73
👤 浙江理工大学
📅 2022-09-19
本发明公开了一种基于深度学习的课堂信息化评价及管理的系统及方法，包括边缘计算模块、服务器和客户端，所述边缘计算模块包括摄像头和开发板，所述摄像头采集和传输教室不同区域的坐标数据以及课堂上学生的静态图像和实时图像，所述开发板对接收到的数据进行分析得到人脸图像和不同动作的识别结果和识别时间，并以文档形式传输给服务器，所述服务器分析统计接收到的人脸图像、识别结果和识别时间文档得到考勤结果、课堂环节丰富程度指标，并根据考勤结果得到出勤率指标，并根据课堂环节丰富程度指标和出勤率指标得到最终的课堂质量评价结果，本发明自动进行课堂信息化评价及管理，评价结果客观、高效。
📄 2020100740800
📂 G06Q10_0639
👤 重庆大学
📅 2020-01-22
本发明公开了一种基于深度学习的多模态健康管理方案生成方法及其系统，其获取被分析客户对象在预定时间段内多个预定时间点的血压值、血糖值、心率值、血氧饱和度、体温值和呼吸率；进行数据预处理以得到血压时序输入向量、血糖时序输入向量、心率时序输入向量、血氧饱和度时序输入向量、体温时序输入向量和呼吸率时序输入向量；对血压时序输入向量、血糖时序输入向量、心率时序输入向量、血氧饱和度时序输入向量、体温时序输入向量和呼吸率时序输入向量进行关联分析以得到客户对象全局体征语义理解特征向量；及，基于客户对象全局体征语义理解特征向量，确定非药物干预的健康管理方案。这样，可以减少专家人力成本，提高服务效率。
📄 202311356531X
📂 G16H50_70
👤 江苏睿博信息科技股份有限公司
📅 2023-10-19
本发明提供了一种基于图像数据和深度学习的隐私决策推荐系统。模型库：用于通过深度学习技术预先对大量社交隐私样本进行学习，生成多个不同隐私等级判定的深度学习模型；语意识别模块：用于接收到将图像数据发出的指令时，将所述图像数据中图像的表面信息转化为语意信息；隐私识别模块：用于将所述语意信息导入所述模型库，对图像数据的隐私等级进行判定；决策模块：用于在隐私等级确定之后，向用户反馈图像发出决策；其中，所述图像发出决策包括：即时发出决策、禁止发出决策和部分发出决策。
📄 2022101647850
📂 G06F16_9535
👤 哈尔滨学院
📅 2022-02-23
柿子坊 · 知识产权运营
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