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公开(公告)号：CN112766337A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110028695.4
申请日：2021-01-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 鹏城实验室
Abstract: 本发明提供了一种用于预测众包数据的正确标签的方法和系统，该方法利用了一种神经网络模型，该模型基于每个众包数据的所有初始标签的均值获取对应的众包数据的参考标签，通过训练获得；并利用神经网络模型获得每个众包数据的预测标签，基于每个众包数据的每个初始标签相对于预测标签的可信度迭代校准当前神经网络模型，直至神经网络模型收敛或精度持续下降。本发明中的方法和系统能够减少对深度学习中对众包数据工作者能力的依赖，从而提高深度学习模型的准确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110801227A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911248610.2
申请日：2019-12-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于可穿戴设备的立体色块障碍测试模型的训练方法，包括：通过可穿戴设备采集用户在立体色块障碍测试中产生的多模态信号；对所述多模态信号进行预处理并划分为多个信号片段；根据所述用户的动作类型标定所述多模态信号片段；利用所述标定后的多模态信号片段训练神经网络。
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公开(公告)号：CN112766337B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202110028695.4
申请日：2021-01-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 鹏城实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于预测众包数据的正确标签的方法和系统，该方法利用了一种神经网络模型，该模型基于每个众包数据的所有初始标签的均值获取对应的众包数据的参考标签，通过训练获得；并利用神经网络模型获得每个众包数据的预测标签，基于每个众包数据的每个初始标签相对于预测标签的可信度迭代校准当前神经网络模型，直至神经网络模型收敛或精度持续下降。本发明中的方法和系统能够减少对深度学习中对众包数据工作者能力的依赖，从而提高深度学习模型的准确度和鲁棒性。(56)对比文件Ryan Drapeau.MicroTalk: UsingArgumentation to Improve CrowdsourcingAccuracy《.Proceedings, The Fourth AAAIConference on Human Computation andCrowdsourcing》.2016,
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公开(公告)号：CN110444296B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910596718.4
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种立体色块障碍测试系统、存储介质、装置及实施方法，其中立体色块障碍测试系统，包括：信息录入单元，用于记录测试对象的信息；测试单元，包括镜像测试模块和任务测试模块，用于所述测试对象对测试任务的练习和测试；数据分析单元，用于接收和分析任务测试数据，获得测试结果；文件存储单元，用于接收和存储所述测试对象的信息、测试数据和测试结果，并将测试结果输出。该装置和实施方法能够为轻度认知功能障碍、老年痴呆症等疾病的诊断、治疗和康复提供了更加简便、精准的单侧手指灵活度测验方法。
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公开(公告)号：CN112949393A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110123722.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种面向肌电臂环的手势识别方法和系统，该方法基于多变量经验模态分解将不同时刻的表面肌电信号进行重构以获得时序肌电图像，并利用训练好的手势识别模型预测对应的手势类别。本发明的手势识别方法能够有效避免可穿戴肌电臂环在使用过程中因周围多块肌肉的干扰而影响手势识别精度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110444296A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910596718.4
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种立体色块障碍测试系统、存储介质、装置及实施方法，其中立体色块障碍测试系统，包括：信息录入单元，用于记录测试对象的信息；测试单元，包括镜像测试模块和任务测试模块，用于所述测试对象对测试任务的练习和测试；数据分析单元，用于接收和分析任务测试数据，获得测试结果；文件存储单元，用于接收和存储所述测试对象的信息、测试数据和测试结果，并将测试结果输出。该装置和实施方法能够为轻度认知功能障碍、老年痴呆症等疾病的诊断、治疗和康复提供了更加简便、精准的单侧手指灵活度测验方法。
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公开(公告)号：CN112861879B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110203086.8
申请日：2021-02-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于双重迁移的认知障碍辅助决策支持方法和系统，包括本发明提出的方法将样本损失加权选择与特征适配相融合，从双重层面进行迁移，通过对源域样本损失加权，增强与目标域知识关联度高的源域样本作用，同时削弱无关样本的作用；同时，通过对源域与目标域特征空间的适配，拉近领域间分布差异。最终构建在目标域上性能良好的分类模型，判断有无认知障碍。
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公开(公告)号：CN112783327B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110134953.7
申请日：2021-01-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F3/01 , G06K9/62 , G06K9/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于表面肌电信号进行手势识别的方法和系统，该方法使用卷积递归神经网络提取每个时刻的表面肌电信号的空间特征和时间特征，并通过注意力机制加权融合时间特征以预测用户的手势类别。本发明的手势识别方法能够自适应学习表面肌电信号的有效特征表达，实现用户手势的高精准度识别。
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公开(公告)号：CN114821789A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210459777.9
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于特征自适应融合领域泛化的行为识别方法和系统，具体来说所提的算法包括领域特定表示学习模块和领域不变表示学习模块，通过领域特定特征的学习，抽取每个源域特定的特性，使得具有更多样的特征表示；通过领域不变表示学习模块学习领域无关的特征，抽取所有领域共有的、不变特点，提高泛化性能。将两部分特征自适应融合，使得能够训练泛化性能良好的模型，从而在未知的目标域上实现良好的分类性能，完成目标域的人类行为识别任务。
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公开(公告)号：CN112861879A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110203086.8
申请日：2021-02-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于双重迁移的认知障碍辅助决策支持方法和系统，包括本发明提出的方法将样本损失加权选择与特征适配相融合，从双重层面进行迁移，通过对源域样本损失加权，增强与目标域知识关联度高的源域样本作用，同时削弱无关样本的作用；同时，通过对源域与目标域特征空间的适配，拉近领域间分布差异。最终构建在目标域上性能良好的分类模型，判断有无认知障碍。
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