本申请适用于固态硬盘纠错领域，提供了一种固态硬盘纠错方法、装置、存储设备及存储介质。其中，方法包括：当固态硬盘出现数据读取失败时，第一重读数据；当第一重读失败时，对数据以数据单元为纠错级别进行第一纠错；当第一纠错失败时，对数据以码字为纠错级别进行第二纠错；当第二纠错失败时，对数据以字节为纠错级别进行第三硬解码。本申请实施例通过当固态硬盘出现数据读取失败时，第一重读数据并以数据单元、码字和字节为纠错级别的递进式的三级纠错机制，以使固态硬盘的数据纠错成功率提高，从而提升固态硬盘运行的稳定性。
📄 2020111921176
📂 G06F11_10
👤 深圳安捷力特新技术有限公司
📅 2020-10-30
本发明公开了一种基于语义注意力机制的多音字发音纠错方法及装置，包括：获取文本数据，并对文本数据进行编码得到字嵌入向量矩阵；构建包含编码器、语义注意力机制单元和解码器的语音合成模型并进行参数优化，其中，编码器用于将输入的字嵌入向量矩阵编码成字嵌入特征矩阵，语义注意力机制单元用于将每个字嵌入向量按照各自权重拆分成疑问部分、关键部分以及价值部分这三部分后，依据相邻字组的三部分计算相邻字组的相关性，以组成关联矩阵；解码器对输入的字嵌入向量矩阵和关联矩阵进行解码处理，输出梅尔线性谱；利用参数优化后的语义合成模型对文本数据进行语音合成，输出梅尔线性谱，依据梅尔线性谱计算得到多音字发音纠错的语音合成结果。
📄 2021102667096
📂 G10L13_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-11
本发明公开了一种基于在线搜索辅助的中文文本纠错方法，首先将要纠正的语句进行分句，通过搜索引擎进行在线查询，爬取并统计词频构建词频表；然后对原始语句进行分词，根据分词结果在词频表中的词频和困惑度进行检错获得可疑词；将可疑词根据原始语句上下文和在搜索引擎中查询到的结果上下文信息进行搜索，根据词频、拼音编辑距离和结构相似度使用topsis算法进行打分，形成候选词，并增加部分近音近型词也作为候选词；将候选词对原始语句的可疑词进行替换，使用原始GPT‑2模型计算困惑度，选择困惑度最小的语句作为最终纠正后的结果。该方法能够在不需要额外训练纠错模型、不需要大规模数据集的情况下，即时即用，将可能含有错误的中文语句进行自动纠正。
📄 2022107424127
📂 G06F16_953
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-27
本发明请求保护一种基于Raptor码的联合纠错保密方法。在编码器和译码器中设置伪随机数发生器，产生近似随机的编码生成矩阵和删除图案，实现编码符号的随机产生和随机删除，伪随机数发生器的种子就是加解密的密钥。非合作的接收方在没有种子的情况下几乎不可能进行译码。本发明在保持无率码良好的纠错性能的同时也保证了所传信息的安全性，且其安全性不依赖于窃听信道与合法信道的质量差距；另外，本发明还能自适应信道性能。
📄 2018105218966
📂 H04L1_00
👤 重庆邮电大学
📅 2018-05-28
本公开公开了基于语义与语法信息融合的代码摘要生成方法及系统，包括：获取待生成摘要的代码；从待生成摘要的代码中分别提取图嵌入向量和节点嵌入向量；将图嵌入向量和节点嵌入向量，输入到预训练的深度学习模型中，输出代码的摘要。将代码语义和语法信息与自动摘要模型结合的方式可自动获得更高质量的代码注释和摘要，从而提高程序员的软件开发速度，具有很大的现实意义。
📄 202010387446X
📂 G06F8_72
👤 山东师范大学
📅 2020-05-09
本发明公开了一种融合语法的方面级文本情感分类方法及系统，对待分类方面级情感文本进行预处理，得到待分类的文本信息；将待分类文本信息，输入到训练后的深度学习模型中，得到待分类方面级情感文本的分类结果；分类时先对待分类的文本信息进行词嵌入处理，得到文本词向量矩阵；对文本词向量矩阵进行聚合处理，得到文本的隐藏状态；对文本的隐藏状态进行加权处理，得到带有语法感知的文本表示；对带有语法感知的文本表示，获取依赖关系向量矩阵；从依赖关系向量矩阵中，选择最显著特征；对最显著特征进行分类，得到分类结果。考虑了语法信息对方面级情感分析任务的重要性，将语法依赖邻近转化为权重，加入权重后提高下游情感分析任务的准确度。
📄 202110495625X
📂 G06F16_35
👤 山东师范大学
📅 2021-05-07
本发明公开了一种基于地图匹配的车辆分类轨迹纠错方法，包括以下步骤：步骤1、车辆轨迹预处理；步骤2、针对特定场景下的轨迹异常，划分不同的轨迹类型；步骤3、根据经步骤2获取的道路信息和识别成功的轨迹序列，使用特定的轨迹纠错方法进行分类轨迹纠错处理。本发明解决了现有技术针对特定轨迹类型的局限性以及全区地图匹配的复杂度问题。
📄 2021107696818
📂 G06F16_29
👤 西安理工大学
📅 2021-07-07
本发明公开了一种基于新型量子位交互拓扑的量子表面码的纠错受控非门，所述纠错受控非门由附属逻辑量子位A、控制逻辑量子位C及目标逻辑量子位T构成，所述附属逻辑量子位A分别和控制逻辑量子位C及目标逻辑量子位T连接，所述附属逻辑量子位A、控制逻辑量子位C及目标逻辑量子位T均是基于二阶蜂巢结构的X‑Z稳定器，利用基于二阶蜂巢结构的X‑Z稳定器作为一个逻辑量子位来减少单个逻辑量子位需要的物理量子位个数，从而减少需要三个逻辑量子位的基于量子表面码的纠错受控非门的物理量子位个数，并降低基于量子表面码的纠错受控非门的实现代价，同理可降低基于量子表面码的纠错受控非门的其他可纠错量子逻辑门实现代价。
📄 202010870133X
📂 G06N10_70
👤 南通大学
📅 2020-08-26
本发明公开了一种中文拼写纠错方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域，方法包括：将出错概率超过预设出错概率阈值的字判定为错别字；使用自然语言处理技术对遮罩位置进行预测，得到候选字集合；从混淆集中选择形近音近字添加到所述候选字集合中，依据形近分数与音近分数对候选字集合进行过滤；构建替换概率的有向图网络，使用图神经网络对有向图网络进行迭代学习，得到最优的替换概率图；基于所述形近分数、音近分数及替换概率图进行多轮排序，并在每轮排序时对所述候选字集合进行筛选，使用最终保留的候选字替换对应的错别字。本发明对中文句子进行检错和纠错，对候选字结果进行评估与排序，纠错结果更加稳定和准确。
📄 2020113067382
📂 G06F40_232
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2020-11-19
本发明公开了一种基于深度学习图像识别的健身动作纠错方法，包括以下步骤：接收从健身视频中截取的每帧健身图像，记录每帧健身图像对应的时间，并对每帧健身图像进行预处理；将预处理后的健身图像输入到人体关节识别模型中，经所述人体关节识别模型计算，输出健身图像中包含的每个人体关节及其位置坐标；将各个关节根据坐标位置有序连线，得到人体骨架图；根据标准健身动作对所述人体骨架图进行比对分析，输出不标准健身图像以实现对健身动作的纠错。本发明还公开了一种基于深度学习图像识别的健身动作纠错系统。该系统和方法能够处理真实有效地解决就有无音乐节奏的健身动作之间的难以对比的问题。
📄 2018103604410
📂 G06K9_00
👤 杭州易舞科技有限公司
📅 2018-04-20
本发明公开了一种基于多维动态候选集的文本纠错方法，包括如下步骤：步骤1、从汉字识别文本纠错的SIGHAN系列数据集中获取输入文本S；步骤2、对于输入文本S，通过文本编码器编码将token嵌入、segment嵌入、position嵌入、词性嵌入通过向量加法进行合并，得到输入文本的最终嵌入表示，以及相应的嵌入序列E；步骤3、将得到的嵌入序列E，输入到检错网络，并利用注意力机制来检错可能发生错的字符，输出错误序列L以及错误序列L的错误概率P；步骤4、将错误序列L和嵌入序列E输入到语言模型中，使用软遮盖编码将两者组合成SOFT＇编码；步骤5、将SOFT＇编码作为输入，利用预训练的BERT语言纠错模块和特征融合模块组成的纠错网络对错误字符进行纠正，最终输出正确字符。
📄 2024111474679
📂 G06F40_279
👤 杭州电子科技大学
📅 2024-08-21
本实用新型公开了用于高速印刷系统中的纠错剔废机构，本实用新型包括工作台，所述工作台的底部固定连接有支撑脚，所述工作台的顶部设置有传输设备，所述工作台的上表面依次设置有储纸工序、印刷工序、剪切工序和叠卷工序，所述工作台的侧壁固定连接有横板，所述横板的侧壁固定连接有立板。通过储纸工序放置用于打印的纸张，纸张在传输设备上经过印刷工序印刷处理得到印刷品，印刷工序印刷完输出后由红外线扫描器对印刷品扫描检测，当印刷品出现错误时，通过控制器开启电机，电机带动剔废机构组件取出印刷错误印刷品，即可实现对出现错误的印刷品进行选取和剔除，印刷品再经剪切工序进行剪切，当印刷品正确无误时，将印刷品输送至叠卷工序内。
📄 2021221598275
📂 B41F19_00
👤 河南德宝印务有限公司
📅 2021-09-08
已申报项目
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