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公开(公告)号:CN115713462A
公开(公告)日:2023-02-24
申请号:CN202211412609.0
申请日:2022-11-11
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了超分辨模型训练方法、图像识别方法、装置及设备,属于图像处理技术领域,获取多个样本数据,样本数据包括获取同一场景成对的 ;构建图像超分辨率模型:将含有多个卷积网络模块的深度神经网络模型分别对低分辨率图像和高分辨率图像的特征进行提取和映射,学习特征间非线性的映射关系,最终将提取到的特征进行加权融合;构建目标方程:将低分辨率图像LR(x)输入到图像超分辨率模型中,获得超分辨率图像SR(x),SR(x)与对应的高分辨率图像HR(x)计算损失用于约束网络的训练过程。本申请能够使得重建后的高分辨率图像具有更清晰的纹理细节,进而提高图像检测的精确率。
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公开(公告)号:CN117591678A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311580812.3
申请日:2023-11-24
Applicant: 滨州医学院 , 烟台中科网络技术研究所
Abstract: 本发明涉及数据管理技术领域,公开了中医古籍知识图谱构建用数据管理系统,包括:数据采集单元、信息储存单元、图谱处理单元、融合显示单元。该中医古籍知识图谱构建用数据管理系统,通过设置图谱处理单元,可以实现知识内容文本自动化处理,同时实现知识图谱模型的自主搭建;通过在知识图谱模型与信息储存单元构建相应的提取通道,利用提取通道为知识图谱模型提供知识内容文本信息,使得用户可以依据知识图谱模型中结构化的海量标记数据,从内容存储池中提取非结构化的内容文本,可有效地对内容文本进行结构化展示,解决了现有技术中相同实体文本重复显现,导致知识图谱模型的内存占有量过大的问题。
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公开(公告)号:CN116701665A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310988524.5
申请日:2023-08-08
Applicant: 滨州医学院 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/025 , G06N5/04 , G16H50/70 , G16H70/00
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的中医古籍知识图谱构建方法,涉及知识图谱构建技术领域,解决了文本内容内有大量的生僻字,语法也与现代汉语语法不同,导致主流的知识图谱构建方法并不能很好的建立其中的属性、实体、关系等特性的技术问题,通过使用ConvKE方法实现知识推理,ConvKE采用维度变换策略来提升卷积滑动窗口在三元组矩阵上的滑动步数以及三元组内实体和关系在更多维度上的信息交互能力,还通过2‑D卷积滑动窗口提升感受来捕获三元组更多维度上的整体信息;后续根据具体的特征参数对生僻字进行优化,对主流的知识图谱内部的属性、实体以及关系等特性进行更好的融合,并进行应用。
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