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公开(公告)号：CN111815649B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010621083.1
申请日：2020-06-30
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种人像抠图方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取人像数据，所述人像数据包括人像图片或人像视频；基于训练好的深度学习网络计算得到所述人像数据中人像的透明度为第一透明度；利用所述第一透明度与所述人像数据得到第一人像前景；调整所述人像的透明度为第二透明度；利用所述第二透明度得到第二人像前景，完成人像抠图。通过深度学习网络自动实现人像抠取；在得到自动人像抠取的结果后，提供了交互式抠图功能，容许用户在自动人像抠图的结果上通过交互操作进一步修缮抠图效果，以实现更高质量的抠图结果。运行速度快，占用内存少，可以部署在多种智能设备上进行实时性的人像抠图处理。
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公开(公告)号：CN116629500A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310118473.0
申请日：2023-02-15
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 深圳市众行网科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G08G1/00 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种交通调度方法与设备，包括如下步骤：S1、输入交通流数据，并使用基于图自注意力机制的多图卷积模块提取交通流数据的全局空间特征和局部空间特征；S2、融合所述全局空间特征和局部空间特征；S3、将所述融合后的空间特征输入时序预测模块，输出交通流预测结果；S4、根据所述交通流预测结果制定调度策略；本发明能够实现通过多图卷积模块兼顾全局空间特征的提取和局部空间特征的提取，能够实现通过时序预测模块增加时间维度的感受野并提升空间特征和时序特征的交互，从而有效提升交通流预测精度，进而优化交通调度策略。
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公开(公告)号：CN116229157A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310091219.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 深圳职业技术学院 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种视网膜OCT图像分类装置，包括数据增强模块、图像分类模块，其中：数据增强模块用于调整输入的原始图像大小，扩充图像数据，得到数据增强的图像数据集，并将图像数据集输入图像分类模块；图像分类模块能根据所述图像数据集构建基于自注意力机制的分类模型，对视网膜OCT图像进行分类并输出图像分类结果；本发明能够实现获得更广泛的感受野，且分类模型不存在下采样操作，能够完整地聚焦于核心分类信息；能够适应各种数据增强方式，伴随更灵活的数据增强方式能够使得本发明的泛化性能更为突出，从而提高本发明识别视网膜OCT图像的整体准确率。
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公开(公告)号：CN114098763B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202111522916.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 一种脑电去噪方法，包括如下步骤：S1、通过奇异谱分析将原始脑电信号分解为不同的子成分，并设定自相关系数阈值来提取脑电信号主体成分相关的子成分，由子成分重构得到对应的时间序列构成所述脑电信号主体成分；S2、从所述原始脑电信号中减去所述脑电信号主体成分得到残留脑电成分；S3、将所述残留脑电成分输入深度卷积神经网络提取细节特征，再将所述深度卷积神经网络的输出结合所述脑电信号主体成分以重建除去噪后的脑电信号。本发明的脑电去噪方法可以很好地将脑电信号中的肌电噪声去除，对比传统去噪方法在信噪比大于‑1dB时具有更好的去噪性能，相对单一路径具有更小的失真。
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公开(公告)号：CN116010577A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310061497.7
申请日：2023-01-20
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06N3/092 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种联合进化更新的任务型对话方法及系统，所述方法包括如下步骤：A1：使用公开数据集得到训练集数据；A2：使用所述训练集数据构建预训练语言模型输入序列数据；A3：根据所述预训练语言模型输入序列数据得到用户模拟器和对话系统；A4：根据所述用户模拟器和对话系统得到在线对话数据池，基于在线强化学习对所述在线对话数据池进行优化，并联合更新用户模拟器和对话系统。本发明能够实现通过不断优化在线对话数据池中数据以获得高质量的对话数据池，为在线数据收集构建了高质量的循环，从而得到更优的用户模拟器和对话系统，提升整体的对话成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238051A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210794902.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F16/332 , G06F16/338 , G06F40/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种端到端任务型对话方法及系统，其是基于自注意力机制而构建，所述方法包括如下步骤：S1、构建用户模拟器，利用预训练语言模型来根据对话目标实现对应的自然语言理解、策略动作、自然语言生成功能；S2、构建对话系统，利用预训练语言模型来实现对应的信念状态跟踪、策略动作、自然语言生成功能；S3、构建任务型对话系统框架，并联合更新用户模拟器和系统，从而达到较高的对话成功率。本发明能够有效地构建端到端的用户模拟器和对话系统，同时可以实现较高的用户模拟器和系统的对话成功率。
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公开(公告)号：CN113576497A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202111006332.7
申请日：2021-08-30
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种面向双眼竞争的视觉稳态诱发电位检测系统，包括刺激系统与采集与分析系统，所述刺激系统包括虚拟现实头戴式显示器，采集与分析系统包括脑电提取装置、脑电信号放大器、脑电信号采集器、脑电信息号分析模块和结果输出装置；所述显示屏用于显示图像以预定频率交替变化的闪烁块，对被试者施加视觉刺激；用脑电装置提取被试者接收视觉刺激之后的脑电信号，提取的脑电信号经脑电信号放大器放大后传输给脑电信号采集器，采集脑电信号后传输给脑电信号分析模块，经过分析处理后由结果输出装置输出。设备简单、操作方便，可以有效提高检测的精度，是一种很有应用潜力的方案。
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公开(公告)号：CN113177916A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110427944.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了基于少样本学习方法的轻微高血压眼底辨别模型，包括：孪生神经网络，连接于孪生神经网络输出端的距离度量网络，以及连接于距离度量网络输出端的全连接网络；孪生神经网络包括两个并列的主干特征提取网络，分别用于提取输入的两张待比对的眼底图像的特征向量；其中，所述两个并列的主干提取网络具有相同的网络架构且共享网络参数和权值，并且包含通道注意力机制和空间注意力机制；所述两张待比对的眼底图像包括一张轻微高血压眼底图像和一张待检测眼底图像；所述距离度量网络通过距离函数计算所述两个并列的主干特征提取网络所输出的两个特征向量之间的距离；所述全连接网络根据所述距离输出两张待比对的眼底图像的相似度结果。
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公开(公告)号：CN111862009A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010634005.5
申请日：2020-07-02
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种眼底OCT图像的分类方法及计算机可读存储介质,方法包括：S1：获取待分类的眼底OCT图像；S2：采用训练好的卷积神经网络模型对所述待分类的眼底OCT图像进行分类，所述卷积神经网络模型是串行结构；S3：得到所述待分类的眼底OCT图像的分类结果。通过采用串行结构的卷积神经网络模型对眼底OCT图像进行分类，基于卷积神经网络框架，通过迭代训练有效地提升了分类网络的精度，能够在数据标注不足/小规模数据集的情况下实现端到端的视网膜病变OCT图像分类。
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公开(公告)号：CN115987723B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211666294.2
申请日：2022-12-23
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 一种水下无线光通信的压缩感知信道估计方法，包括如下步骤：S1、利用等间隔导频插入的压缩感知CS算法进行光OFDM信号的信道估计，得到信道的时域估计结果；S2、使用可变的噪声阈值门限，对等间隔导频插入方式下CS算法的时域估计结果进行去噪，其中，根据不同信噪比SNR分段设置不同的噪声阈值门限对CS估计结果进行过滤；将过滤后的信道冲激响应作为最终信道估计的结果，以在各个信噪比SNR下提高信道估计的性能。本发明提出的压缩感知信道估计方法可以在使用等间隔导频插入方式的同时通过时域去噪提高信道估计性能，在水下无线光通信上具有很好应用前景。
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