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公开(公告)号：CN112070676B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010946074.X
申请日：2020-09-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明提供一种双通道多感知卷积神经网络的图片超分辨率重建方法，涉及图像处理技术领域。本发明用具有不同卷积核的双卷积通道，结合局部稠密连接，获得对图片特征信息的多种感知能力，带有卷积调节功能的层间融合结构还原出更加准确的融合信息。网络通过DIV2K数据集训练，在只使用了8层DMRB模块的条件下，对几个基准数据集测试的结果好于目前多数MSRN、EDSR等先进重建算法。DMCN的重建结果图包含更加丰富的高频细节信息，与原始图片更加接近，DMCN网络结构能更全面的感知图片中的各类信息，重建能力更强。
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公开(公告)号：CN112069320B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010945633.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于跨度的细粒度情感分析方法，涉及情感分析技术领域。本发明通过选择情感分析的数据集，建立基于方面的情感分析模型，通过损失函数和训练数据集来训练基于方面的情感分析模型，将待进行情感分析的测试数据集通过训练好的基于方面的情感分析模型，实现文本的情感分析。本发明提出的网络模型来提取方面和对应的情感极性，该模型为情感分析任务构建一种简单有效的提取句子方面及相应情感极性的联合模型。该模型使用BERT作为词嵌入，然后使用循环控制单元来提取每个子任务的表示，以及使用交互层来考虑它们之间的关系，最后进行方面项提取和情感分析。
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公开(公告)号：CN114637863A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210329811.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于传播的知识图谱推荐方法，涉及推荐系统技术领域。由双端知识传播模块、循环注意力嵌入模块、推荐预测模块以及推荐解释模块组成。双端知识传播模块包括双端传播和双向知识传播，双端传播进行用户和物品信息的知识映射，双向知识传播是将用户和物品的信息在知识图谱上进行传播更新；循环注意力嵌入模块采用基于循环神经网络的注意力机制，学习实体迭代更新过程中邻居实体的权重；推荐预测模块通过聚合知识传播后得到的多层向量表示更新用户和物品嵌入向量，并采用内积操作得到最终的预测交互概率；推荐解释模块通过融合用户—物品交互图和知识图谱，挖掘目标用户到推荐结果之间的潜在联系，并以图结构的形式给出解释结果。
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公开(公告)号：CN110753118A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911016295.0
申请日：2019-10-24
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于网络的远程计算机开机解锁以及文件传输系统及方法，涉及移动办公以及移动学习技术领域，本发明包括用户端，服务器端以及远程端，手机端通过给具有公网地址的服务器端发送请求，服务器验证请求。服务器验证身份信息，确定合法性后，判断其是否是开关机、解锁还是文件传输请求，如果为开机和解锁指令，默认远程设备端未上线，则通过与内网路由下的树莓派进行通信，让其在内网环境下发送相应指令；如果为文件传输和关机指令，则默认远程设备端已经在线，直接与在线的远程设备端进行通信，完成相应的操作。
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公开(公告)号：CN119107230A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411193895.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T3/4053 , G06T5/73 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于动态蛇形卷积的轻量级遥感图像超分辨率重建方法，涉及图像重建技术领域，本方法提出了一种条形特征超像素交互网络SFSPIN，通过堆叠条形特征超像素交互模块SFSPI来聚合条形管状超像素特征，实现从局部和全局角度的深层特征提取。此外，与大多数直接上采样重建的方法不同，本方法采用CBAMUpConv模块，从空间和通道的角度进一步整合深层特征，从而提高重建性能。综合实验结果表明，条形特征超像素交互网络模型SFSPIN能够有效提取遥感图像中的条形管状特征，并在定量指标和视觉质量方面表现出优越的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111127142B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201911291806.X
申请日：2019-12-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于广义神经注意力的物品推荐方法，涉及信息处理技术领域。本发明将广义矩阵因子分解模型GMF和神经注意相似度模型NAIS相结合建立广义神经注意力推荐模型GNAS，在模型中使用GMF与多层感知机MLP(MLP,Multilayer Perceptron)集成的注意力机制对模型进行优化，对模型进行优化后，通过优化的广义神经注意力推荐模型预测用户对目标物品的喜好程度，为用户生成个性化推荐列表。本发明挖掘用户潜在的兴趣爱好，提高推荐系统的可解释性和多样性；其次采用GMF模型和MLP模型相结合的注意力机制估算每个历史物品在预测目标物品的喜爱程度时所占的权重，使用较小的时间代价大大提高了推荐准确率，为用户推荐更加符合其兴趣的物品。
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公开(公告)号：CN110781409A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911022328.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明提供一种基于协同过滤的物品推荐方法，涉及推荐系统技术领域，本发明引入特殊的动态权重来更好的预测用户u对物品i的喜好程度，这个动态的权重会利用注意力机制来估算，通过查全率和查准率对推荐性能进行评估，提高了推荐系统的有效性和推荐质量，证实了注意力机制有助于估算用户交互过的历史物品对用户偏好表示所做的贡献，使得个性化推荐更为准确。利用点乘注意力，自注意力来分别计算注意力分数，并取得了显著的效果，同时将transformer模型与推荐算法结合起来并与常规的嵌入模型做出了比较，展示了推荐效果的提升。
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公开(公告)号：CN114637863B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210329811.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于传播的知识图谱推荐方法，涉及推荐系统技术领域。由双端知识传播模块、循环注意力嵌入模块、推荐预测模块以及推荐解释模块组成。双端知识传播模块包括双端传播和双向知识传播，双端传播进行用户和物品信息的知识映射，双向知识传播是将用户和物品的信息在知识图谱上进行传播更新；循环注意力嵌入模块采用基于循环神经网络的注意力机制，学习实体迭代更新过程中邻居实体的权重；推荐预测模块通过聚合知识传播后得到的多层向量表示更新用户和物品嵌入向量，并采用内积操作得到最终的预测交互概率；推荐解释模块通过融合用户—物品交互图和知识图谱，挖掘目标用户到推荐结果之间的潜在联系，并以图结构的形式给出解释结果。
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公开(公告)号：CN112070676A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010946074.X
申请日：2020-09-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种双通道多感知卷积神经网络的图片超分辨率重建方法，涉及图像处理技术领域。本发明用具有不同卷积核的双卷积通道，结合局部稠密连接，获得对图片特征信息的多种感知能力，带有卷积调节功能的层间融合结构还原出更加准确的融合信息。网络通过DIV2K数据集训练，在只使用了8层DMRB模块的条件下，对几个基准数据集测试的结果好于目前多数MSRN、EDSR等先进重建算法。DMCN的重建结果图包含更加丰富的高频细节信息，与原始图片更加接近，DMCN网络结构能更全面的感知图片中的各类信息，重建能力更强。
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公开(公告)号：CN112069320A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010945633.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于跨度的细粒度情感分析方法，涉及情感分析技术领域。本发明通过选择情感分析的数据集，建立基于方面的情感分析模型，通过损失函数和训练数据集来训练基于方面的情感分析模型，将待进行情感分析的测试数据集通过训练好的基于方面的情感分析模型，实现文本的情感分析。本发明提出的网络模型来提取方面和对应的情感极性，该模型为情感分析任务构建一种简单有效的提取句子方面及相应情感极性的联合模型。该模型使用BERT作为词嵌入，然后使用循环控制单元来提取每个子任务的表示，以及使用交互层来考虑它们之间的关系，最后进行方面项提取和情感分析。
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