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公开(公告)号：CN114020906A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111222502.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生神经网络的中文医疗文本信息匹配方法及系统。本发明采用双向长短期记忆网络构建用于实现医疗中文文本信息匹配的孪生神经网络，使得它能够同时捕获长距离和短距离的依赖，从而将问句对中的两个句子的表达输出为句向量并计算相似度得分，通过得到相似度得分即可实现问句对的匹配判断。这种多语义文档表达的深度学习模型不仅考虑了最终表达向量的相似程度，而且多粒度的匹配可以有效的解决传统的的单语义文档表达的深度学习模型在压缩整个句子中产生的信息损失，提升了匹配效果。
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公开(公告)号：CN112396497A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011382050.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多种测评结果构建用户画像的方法、装置、介质，具体涉及计算机信息处理领域，可解决测评结果无法用于后续计算机处理问题。该方法包括制定目标用户画像标签体系，整合测评数据，计算输入数据占比，计算测评—标签相关度，生成用户画像。依据测评原理，及所构建的用户画像可用于用户推荐专业职业的应用场景，设计生成用户画像标签体系。本发明从测评结果中获取出代表用户特征的关键信息，弥补了传统人工判断的主观性和效率低、成本高的缺陷，并且能精准有效的获取用户画像。
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公开(公告)号：CN112395163A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011356702.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于键盘和鼠标操作的计算机是否运行游戏的监测方法，属于计算机应用技术领域。本发明是针对现有检测计算机是否运行游戏的方法缺乏灵活性以及准确率较低的现状，提供了一种通过键盘和鼠标行为来进行判断的方法。本发明方法主要包含三个部分：(1)击键数据的特征提取；(2)BP神经网络模型的构建与训练；(3)实时监测。击键数据的特征提取为BP神经网络模型的训练和实时监测提供数据。本方法可以很好的发现游戏操作的共性特征，具有很好的泛化能力和鲁棒性，在对游戏识别上有极高的准确率，减少了以往方法对于计算机资源的开销以及省去了维护游戏黑名单的成本。同时误检率低，整体表现优异。
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公开(公告)号：CN110197218B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910439037.7
申请日：2019-05-24
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源卷积神经网络的雷雨大风等级预测分类方法。该方法采用多源卷积神经网络模型对多普勒气象雷获得的多种数据图像进行特征提取，能够融合更多的气象数据信息，提高了对差异性特征的提取；同时方法结合了支持向量机中的分类方法，在中小样本的气象数据训练集上获得的模型有很好的雷雨大风等级预测分类效果。
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公开(公告)号：CN105678349A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610005159.1
申请日：2016-01-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/72
CPC classification number: G06K9/723
Abstract: 本发明涉及一种视觉词汇的上下文描述子生成方法。本发明包括离线学习、上下文描述子生成和上下文描述子相似性计算。离线学习用于视觉词汇词典的构建和视觉词汇的评价。上下文描述子生成步骤如下：1.局部特征点的提取和特征描述子的量化；2.上下文的选择；3.上下文中局部特征点的特征提取和上下文描述子的生成。上下文描述子相似性计算依据上下文描述子中局部特征点的方位、主方向和视觉词汇一致性来验证两个上下文描述子中的局部特征点是否匹配，并通过匹配的视觉词汇的反文档频率的和来评价两个上下文描述子的相似性。本发明构建的上下文描述子能够适应图像裁剪、旋转、尺度缩放等变换带来的影响，可用于基于视觉词汇的图像检索和分类等应用中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102194270A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110147358.3
申请日：2011-06-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于启发信息的行人流量统计方法。本发明首先在输入视频的第一帧图像中的任意位置设定一个虚拟门；然后采用混合高斯背景建模方法分割前景，并对结果后处理，去除噪声；接着，将原图转换到HSV空间，去除前景中的阴影部分；在学习阶段，采用基于梯度方向直方图的方法进行行人检测，并将若干检测结果通过最小二乘法拟合成直线后，作为启发信息确定虚拟门上各点与其所在位置行人模型的前景点象素总数的比值，来为每个点赋予权重；在计数阶段，采用稀疏光流LK算法对门上的点进行运动补偿，确定运动矢量的大小和方向，并通过累加这些具有权重的、经过运动补偿了的前景点以达到行人流量统计的目的。本发明复杂度低、计数精度高。
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公开(公告)号：CN116168186A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310177297.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种服装长度可控的虚拟试衣图生成方法，涉及虚拟试衣技术领域。本发明方法主要包括：输入预处理阶段需要的图片，经过预处理去除服装信息、计算服装长度控制向量得到服装未知的人物表示和服装长度控制向量；输入语义预测阶段需要的图片，经过试穿语义分割图生成器生成待调整的试穿语义分割图；输入语义补偿阶段需要的图片，经过基于真值的补偿网络对待调整的试穿语义分割图进行修剪补偿，得到试穿语义分割图；输入服装变形阶段需要的图片，经过服装对齐生成器预测服装形变图；输入试穿图生成阶段需要的图片，经过试穿生成器生成试衣图像。本发明方法提出了新的服装未知的人物表示和服装长度控制向量，实现了服装长度可控的虚拟试穿。
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公开(公告)号：CN116148864A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310177279.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/95 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于DyConvGRU和Unet的预测细化结构的雷达回波外推方法，属于短临气象预测领域。该方法依次包括以下步骤：S1：对雷达灰度图像进行预处理，划分训练样本集和测试样本集；S2：构建DyConvGRU和判别器网络，将步骤S1得到的训练样本输入到构建的模型并训练，得到收敛的DyConvGRU和判别器网络；S3：将步骤S1得到的训练样本输入到步骤S2获得的收敛的模型，得到预测结果O；S4：构建Unet和判别器网络，将步骤S3中的输出O输入到构建的模型中并训练，得到收敛的Unet模型和判别器网络；S5：将S1中的测试样本依次输入到步骤S2和步骤S3中收敛的DyConvGRU和Unet模型，得到雷达回波外推图像。本发明能够对雷达外推图像进行有效的预测，为短临气象预报提供有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN112417165B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202011299588.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学 , 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F16/903 , G06F16/951 , G06F40/295 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种生涯规划知识图谱的构建及查询方法和系统。该方法包括：从招聘网站中获取招聘信息，收集本科以及专科的专业分类以及名称，收集网络资料中职业对应专业的相关资料，以及收集各高校毕业生的就业去向；将获得的数据进行去噪、分类以及存储等操作；知识图谱构建模块，通过命名实体识别等操作进行生涯规划知识图谱的构建；将用户在终端选择的职业或筛选条件利用生涯规划知识图谱将结果展示出来。本发明利用生涯规划知识图谱分析得到职业与相关专业的对应关系，为用户选择专业提供了参考，为用户提供了便捷。使用了相关的自然语言处理技术，提高了数据获取及数据预处理的效率；从招聘网站获取相应的数据，保证了数据的实时性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN112464655A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011356716.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 绍兴达道生涯教育信息咨询有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种中文字符和拼音相结合的词向量表示方法、装置、介质。该方法包括步骤：S11：将待转换为词向量表示的中文文本中每个中文字符转化为拼音；S12：针对中文文本中每个中文字符，利用预训练的中文字符词嵌入模型，得到中文字符的词向量表示；S13：针对中文文本中每个中文字符的拼音，利用预训练的拼词嵌入模型，得到拼音的词向量表示；S14：针对中文文本中每个中文字符，融合两种词向量表示得到字符融合表示向量。本发明通过中文字符和拼音相合的方法，在可区分同音字的基础上，建立了同音字之间的关系信息，从而能够很好地处理同音字噪声。本发明可以用于但不限于不良信息的过滤。
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