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公开(公告)号：CN105740428B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610066757.X
申请日：2016-01-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/583 , G06F16/58
Abstract: 本发明涉及一种基于B+树的高维磁盘索引结构，包括以下步骤：离线索引阶段，对多媒体数据提取高维特征；使用哈希映射方法将高维特征映射为哈希编码；随机生成排列次序，并重新排列哈希编码；将编码按照格雷码序，插入基于磁盘的B+树存储结构中；重复上述步骤L次，形成磁盘索引结构。在线查询阶段，对于查询的多媒体数据，经过提取特征、哈希编码、随机编码排列后得到哈希编码，搜索该编码在磁盘索引的插入位置并返回该位置附近的数据作为候选集，去除重复并排序得到检索结果。本发明结合哈希映射方法与B+树存储结构的优势，在提高索引结构检索准确率的同时，增大了索引结构的存储容量。
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公开(公告)号：CN103944048B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410164008.1
申请日：2014-04-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单包层钕光纤及环形腔的飞秒激光器及制作方法，所述飞秒激光器包括腔体部分和空间光路部分；所述腔体部分包括808nm单模半导体光泵浦（1）、808nm光纤式单模隔离器（2）、808/920nm波分复用器（3）、单包层掺钕增益光纤（4）、920nm光纤准直器（5）；所述空间光路部分包括低通二向色镜（6）、920nm1/4波片（7）、920nm偏振分束棱镜（8）、920nm法拉第旋光器（9）、920nm1/2波片（10）、双折射滤波片（11）。本发明发掘了掺钕光纤在900–920nm之间的锁模潜力，在保证单脉冲能量的前提下提高了光‑光转换效率，同时这一激光器的发明使得集成化的双光子荧光显微镜有了更优且便于集成的光源。
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公开(公告)号：CN105763881A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610098989.3
申请日：2016-02-23
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/86 , H04N19/82 , H04N19/56 , H04N19/154
CPC classification number: H04N19/86 , H04N19/154 , H04N19/56 , H04N19/82
Abstract: 本发明提供了一种利用图像非局部结构相似性特征的视频编码图像滤波方法。该方法主要包括：在视频编码框架中，将原始的视频编码图像帧划分为若干重叠的块In×n，对每个块In×n按照设定的搜索半径进行相似块搜索，将搜索到的相似块构建成群组G；对群组G进行奇异值分解得到奇异值对角矩阵Σ，根据自适应滤波阈值对奇异值对角矩阵Σ进行硬阈值滤波操作，得到经过滤波的结构相似组G’，根据原始的视频编码图像帧中的所有像素对应的重构值进行帧重构，得到经过滤波的视频编码图像帧。本发明的方法可以根据离线训练的参数确定自适应选择滤波阈值，进行滤波操作之后进行均匀重构，从而达到更好的主观和客观质量，从而达到提升编码性能的目的。
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公开(公告)号：CN105763880A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610094290.X
申请日：2016-02-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种消除视频编码图像块效应的方法。该方法利用了矩阵线性变换的性质，分别从行和列对矩阵进行求和归一化运算，通过迭代的方法求出当前矩阵模最大的奇异值及其对应的左右奇异向量，从而达到快速计算奇异值的目的。该方法使得奇异值分解滤波操作能够在不对矩阵进行完全分解的情况下进行，在处理低秩矩阵时可有效降低算法复杂度，同时算法中可根据实际需求调整奇异值精度，可以有效地应用在对实时性要求较高的视频编码滤波过程中的矩阵奇异值分解操作中，实现有效地消除视频编码图像矩阵中行与行、列与列之间的差异性，提高视频编码图像的视觉效果同时提升编码性能。
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公开(公告)号：CN104897663A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510264274.6
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01N21/78
Abstract: 本申请公开了一种用于二氧化碳检测的薄膜传感器，该传感器包括多孔薄膜和附着于多孔薄膜孔道内的指示剂和载体配合物；指示剂能和氢离子反应，且在质子化和去质子化两种状态时呈不同颜色；载体配合物中含阳离子和碱性阴离子，阳离子能够与去质子化的指示剂在固相中化学连接；碱性阴离子使孔道中pH值在没有接触二氧化碳时比指示剂的pKa值高。本申请的薄膜传感器，率先用多孔薄膜作载体，利用其比表面积大的特点，使得二氧化碳能够与指示剂充分接触，提高传感器灵敏度，减小响应时间。本申请的传感器结构简单，使用方便，易携带、成本低，具有准确、快速、抗水汽干扰和反应可逆等优点，能够满足快速检测二氧化碳的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102832111A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210328185.X
申请日：2012-09-06
Applicant: 北京大学
IPC: H01L21/268 , H01L31/18
CPC classification number: Y02P70/521
Abstract: 本发明公开了一种提高太阳电池转换效率的方法。通过适度低剂量伽玛射线辐照促使太阳电池p-n结区中过渡金属杂质向p-n结附近缺陷区扩散并沉淀，且帮助那些不处于太阳电池材料晶格中代位位置的施主或受主杂质原子进入代位位置，从而获得转换效率提高的太阳电池。太阳电池转换效率的提升率取决于p-n结附近缺陷区和适度低剂量伽玛射线辐照的具体情况。由于不同太阳电池之间有很大差异，对于一些太阳电池，其p-n结附近原有的缺陷区加上适度低剂量伽玛射线辐照就可使其转换效率明显提高；而对于另一些太阳电池，必须更新p-n结附近的缺陷区，结合适度低剂量伽玛射线辐照，增加太阳电池转换效率的提升率。
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公开(公告)号：CN101944539A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN200910089213.5
申请日：2009-07-09
Applicant: 北京大学
IPC: H01L29/78 , H01L29/423
Abstract: 本发明公开一种独立栅控制的纳米线场效应晶体管。该晶体管是由内栅电极、外栅电极，内外栅介质层，沟道区和源区、漏区组成；其中，内栅电极位于整个器件结构的中心；由内向外内栅介质，沟道区，外栅介质和外栅电极同轴的全包围内层区域。内栅电极的引入可以使该纳米线器件工作于独立栅控的条件下，为低功耗电路设计提供一种选择方案，而且阈值电压受控制电极的调节灵敏度更大。当该器件工作于共栅条件下时，器件的电学性能优于常规纳米环栅器件和双栅器件。用10纳米的硅膜厚度，该独立栅控纳米线晶体管器件可以将栅长缩小到20纳米。
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公开(公告)号：CN118921529A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410577183.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N21/472 , H04N21/44 , G06T9/00 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及多媒体技术领域，公开了一种视频编辑方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过神经视频场将待编辑视频编码为神经视频场中的神经网络参数；确定待编辑视频中目标帧序号对应的目标视频帧图像；通过预设文本图像模型基于用户文本指令和目标视频帧图像对神经网络参数进行优化，获得优化后的神经视频场；基于优化后的神经视频场获取编辑后的视频。本发明将待编辑视频编码为神经视频场中的神经网络参数，并基于用户文本指令和待编辑视频中的目标视频帧图像对神经网络参数进行优化，以基于优化后的神经视频场获取编辑后的视频，解决了现有技术中有限的硬件设备会限制视频编辑算法可编辑的视频长度，导致其无法编辑长视频的技术问题。
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公开(公告)号：CN118246486A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410629708.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种可逆扩散模型构建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取图像训练样本集；向预设的扩散模型引入注入器单元和辅助连接单元，得到初始可逆扩散模型，其中，注入器单元用于向扩散模型中的各网络层分别注入输入观测值和输入采样矩阵，辅助连接单元用于使各网络层各自的扩散采样网络转换为第一可逆网络，和，使扩散采样网络中的噪声估计网络转换为第二可逆网络；基于图像训练样本集对初始可逆扩散模型的模型参数进行更新，得到更新模型参数后的可逆扩散模型。本申请能够兼顾基于扩散模型的图像重建的处理效率与重建精度。
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公开(公告)号：CN114511466B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210155385.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络先验的盲人脸图像复原方法，包括生成对抗网络先验模块、图像特征提取模块、基于无监督学习退化表征策略的退化表征编码模块、退化感知特征插值模块。生成对抗网络先验模块，用于从初始特征图通过针对人脸预训练好的生成对抗网络生成不同尺度的中间特征图，从而合成更真实的人脸结构和细节；图像特征提取模块，用于从原始退化图像提取出不同尺度的特征图；退化表征编码模块，根据是否使用不同退化函数构造正负样本，从而实现在无监督情况下提取出图像在不同退化程度下的退化表征；退化感知特征插值模块，用于融合图像特征提取模块每一层提取到的特征图和生成对抗网络先验模块每一层得到的特征图。本发明可以自适应学习图像的不同退化程度，实现从不同程度的多种未知退化下的低质量人脸图像复原出身份一致，细节清晰的高质量人脸图像。
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