本发明请求保护一种基于自监督对比学习和语义增强的草药推荐方法。首先使用Word2vec单词嵌入算法，结合症状和草药的语义信息，训练症状和草药的特征表示。然后，构建症状‑草药二部图、症状‑症状协同图和草药‑草药协同图结构，以捕捉症状和草药之间不同类型的关系。利用残差图卷积神经网络聚合邻居节点的特征来更新当前节点的表示，并通过对协同图和二部图进行节点或边的随机丢弃，生成增强的子图。对这些子图进行编码后，采用自监督对比学习方法计算节点之间的对比损失。接着，融合来自不同图的信息，计算草药对症状集合的治疗评分。最后，结合交叉熵损失、Topk损失和对比损失，使用自适应优化算法调整模型的梯度，提高了草药推荐的准确性和可靠性。
📄 2024117245866
📂 G06F16_9535
👤 重庆邮电大学
📅 2024-11-28
本发明公开一种基于多次重排序的多级语义图像检索方法，将查询图像p和待查询图像G输入多级语义图像检索模型中，得到所有图像的特征向量；计算p和G的欧氏距离，根据欧氏距离的大小对p进行排序得到原始排序结果；对每个语义级别，基于原始排序结果得到k‑互近邻集合，计算p和G的杰卡德距离，将欧氏距离和杰卡德距离加权得到每个语义级别的加权距离；选取每个语义级别相对应语义距离排序在前的图像形成重排序队列，判断当前语义级别重排序队列中的图像是否出现在之前的语义级别重排序队列中，来计算最终检索距离，根据最终检索距离的大小再计算多级语义图像重排序结果。本发明通过识别图像的多级别语义，有效提高检索结果的准确性。
📄 2024105239652
📂 G06F16_532
👤 南京邮电大学
📅 2024-04-29
本发明属于计算机视觉的领域，公开了一种基于文本条件扩散模型的语义图像编辑方法，该方法首先利用不同文本在文本条件扩散模型下对同一初始图像加噪会产生不同的噪声估计，通过差异计算得出遮罩，用去噪扩散隐式模型DDIM编码函数对输入图像进行加噪，通过将遮罩外的像素值替换为初始图像DDIM加噪得到图像像素值来指导扩散模型，然后解码自然地映射回原始像素。该方法通过U‑net预训练模型只进行一次噪声预测即提高遮罩的生成速度，根据噪声预测差值生成遮罩对图像进行局部编辑，降低在不需要编辑的区域中修改输入的风险，提高合成图像的质量。
📄 2024100246429
📂 G06T11_60
👤 南京邮电大学
📅 2024-01-08
本发明公开了一种生成式多模态互利增强视频语义通信方法，称为MME‑SC。该方法建立在条件生成对抗网络(CGAN)的基础上，旨在使用文本作为主要传输载体，利用不同模态之间的互利增强来实现目标语义信息的精准提取，从而完成视频传输任务。在多模态互利增强网络的帮助下，我们从视频的关键帧图像和音频中提取语义信息，并进行差值处理，以确保提取的文本以更少的比特传达准确的语义信息，从而提高系统的容量。此外，本发明设计了一个多帧语义检测模块，以督促视频生成过程中的语义过渡。仿真结果表明，本发明出的框架在复杂噪声环境中对视频的传输具有较高的鲁棒性，特别是在低信噪比条件下，显著提高了视频通信中语义传输的准确性和符号传输速率。
📄 2023106879666
📂 H04N21_80
👤 南京邮电大学
📅 2023-06-12
本发明公开一种基于主题语义信息的关键词向量化方法及其应用，具体包括：首先利用Sentence‑BERT模型为每个文档生成具有文档语义信息的向量；再通过UMAP降维算法对生成的文档向量进行降维并突显局部语义特征；然后，在降维后的文档向量上进行HDBSCAN主题聚类，并将每个文档归类到一个或多个主题中；最后，利用文档和主题之间的关系，计算主题中每一个关键词的主题词频率‑逆主题频率(TTF‑ITF)得分，对该关键词与每个主题的主题词频率‑逆主题频率(TTF‑ITF)得分进行合并，生成最终的关键词向量。本发明实现高精度表征主题语义信息的关键词向量化，可应用于主题词提取、文本分类和文档检索。
📄 2021116592095
📂 G06F40_279
👤 南京邮电大学
📅 2021-12-30
本申请的目的是提供一种图片标注方法及设备，本申请通过获取待标注的大图数据集及其中的每张大图的一个或多个框数据；分别根据每张大图的框数据切割出小图，得到每张大图对应的多个小图及每张小图对应的标注数据及所属大图的大图标识，并汇总生成小图数据集及每张小图的预测版本标注数据；基于预测版本标注数据对小图数据集进行批量标注属性的修改，生成每张小图的新一版本的标注数据；基于每张小图的所述框数据和所属大图的大图标识，对所有小图的新一版本的标注数据进行合并，生成大图数据集中的每一张大图的新一版本标注数据，实现了对大图的切小图和批量的标注大图中的各个小图的标注属性，从而提高标注效率和准确性。
📄 2020116248271
📂 G06F16_55
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2020-12-30
一种训练数据标注任务的分配方法及装置、存储介质和计算设备，所述方法包括：接收任务创建信息，所述任务创建信息指示多个训练数据标注任务以及每个训练数据标注任务的类型；对于每种类型的训练数据标注任务，识别与该类型匹配的任务执行终端；将每种类型的训练数据标注任务分配给与其匹配的任务执行终端。通过本发明的方案，可以高效率地将大量的训练数据标注任务自动分配给各个任务执行终端，提高分配的效率。
📄 2020113648145
📂 G06K9_62
👤 北京芯翌智能信息技术有限公司
📅 2020-11-27
本发明提出一种轻量级多尺度特征融合的实时图像语义分割方法，包括：构建包括初始化模块、分离‑提取‑合并瓶颈模块、分区‑融合通道注意力模块、特征融合模块和多尺度注意力解码器的图像语义分割网络。通过图像语义分割网络提取待处理图像初始特征图的多尺度特征，得到多尺度特征图；提取并融合初始特征图的全局通道信息和局部通道信息，得到通道信息特征图；将多尺度特征图、通道信息特征图和原始的待处理图像进行特征融合，得到融合特征图；基于融合特征图进行图像精度恢复，得到图像语义分割结果。本发明能够在参数量相对较小的轻量级图像语义分割网络模型中保证模型的精度和准确率，提高模型的推理速度，实现图像的实时语义分割。
📄 2022103653786
📂 G06T7_11
👤 暨南大学
📅 2022-04-08
本发明公开了一种基于众包的分词标注质量评估系统，涉及标注质量评估领域，用于解决众包用户的主观理解能力存在差异导致提交的标注结果与对应类型存在偏差，使得质量识别不清的问题，采集文本分词置信度评分、文本对应类型与其余类型标准相似度、用户本轮标注数量差以及用户历史标注正确率差值建立数据分析模型，得到偏差评估系数并与偏差阈值比对，得到并统计比对结果，进一步确定标注结果错误提交的可能，标记为再划分标注结果，可划分类别相似度以及最相似标注结果对应的类别与最相似类别相似差异制定一组模糊规则进行模糊推理，确定再划分标注结果的划分方案，弥补了当前系统无法捕捉用户主观性差异的空白，提高标注效率。
📄 2024117070221
📂 G06F40_289
👤 龙岩学院
📅 2024-11-27
本发明公开了任务自适应金属表面缺陷小样本语义分割方法及系统设备，涉及金属表面缺陷检测技术、深度学习网络技术领域，本方案利用长短期记忆递归神经网络LSTM的思想，设计了不同的门控机制和结合可训练记忆种子来实现金属表面缺陷小样本语义分割的任务自适应，使得本方案有利于应用在流水线检测作业的高效运行。除此之外，本方案充分利用门控机制学习支撑‑查询对的上下文知识，指导模型产生高精度分割掩码，而在此基础上，本方案进一步提出了利用注意力蒸馏模块来促进和加速模型迭代过程，使得技术方案更加适用于高速金属表面缺陷检测的流水线作业，实现高精度的预测结果。
📄 2025108706374
📂 G06V10_26
👤 龙岩学院
📅 2025-06-26
本发明公开了基于时空语义图卷积网络的多模态数据深度融合方法，属于数据融合方法技术领域，包括：得到时空对齐后的多模态数据集，构建时空语义图，进行过渡平滑风险初步判断，进行时空图卷积网络初始工作参数设置，将时空语义图输入时空图卷积网络进行推理，进行时空图卷积网络推理的自适应优化，在推理完成后，输出目标对象节点的特征向量，解码得到目标对象的融合状态，输出全局一致的融合结果。本发明能够避免时空卷积推理过程中节点特征过度平滑的问题，保持突发状态与动态细节的敏感性；同时在多模态信息存在冲突或缺失的情况下，输出全局一致且可信的融合结果，提升模型在复杂动态场景下的识别精度、响应速度与泛化能力。
📄 202511738959X
📂 G06V10_80
👤 龙岩学院
📅 2025-11-25
本发明提出一种基于语义驱动和舌象补全的草药推荐方法和系统，涉及自然语言处理技术领域及推荐系统领域，旨在解决现有草药推荐方法忽略舌象关键信息、症状语义表达不完整导致的推荐准确性低、临床适配性差的问题。该方法包括：构建包含患者编号、舌象图片、舌象性质、症状文本及草药集合的草药推荐数据集；构建草药推荐模型，包括舌象去偏子模块、舌象补全子模块、草药推荐模块；采用二进制交叉熵损失函数和Adam优化器对模型进行多轮迭代训练直至收敛。本发明实现症状与舌象联合辨证，保持症状语义完整性，显著提升草药推荐的精确性与临床可解释性，适用于智慧中医诊疗场景。
📄 2025116624963
📂 G06F16_9035
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
📅 2025-11-13
柿子坊 · 知识产权运营
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