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公开(公告)号：CN117576341A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311476137.X
申请日：2023-11-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孔洞检测的建筑减面方法、系统及存储介质，属于三维建模技术领域，包括：探测待测建筑的三维模型各面片中的孔洞结构，得到存在孔洞结构的面片集合；遍历当前面片集合中每条边界边，对每条边界边新增面片，得到由新增面片组成的实体孔洞；生成所述模型对应的三维外轮廓，并将得到的实体孔洞雕刻在对应的三维外轮廓上，进行平面化与简化后，得到简化后的模型。本发明的方法能够在建筑模型简化过程中，快速稳定地生成面片数量较低的模型，同时保持建筑外观的重要特征；能够有效探测和构建建筑中普遍存在但难以检测的孔洞凹陷结构等细节，并在简化过程中予以保留，提升了减面后的三维建筑模型的精确度和简化效率。
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公开(公告)号：CN117493706A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311306714.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9532 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种集合空间关键字查询方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取当前APP中所有时空文本对象的空间点、关键字和有效时间间隔，根据所述所有时空文本对象的空间点、关键字和有效时间间隔构建极坐标集合空间；在接收到用户输入的搜索词后，将所述搜索词与所述极坐标集合空间中的关键字进行完全关键字匹配、方向匹配和时间匹配，获得匹配结果；将所述匹配结果中匹配成功的目标时空文本对象对应的内容在所述当前APP的显示界面进行展示，能够为用户提供准确的搜索查询结果，提升了搜索查询精度，缩减了查询处理的代价，提高了关键字查询的速度和效率。
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公开(公告)号：CN116991551A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310701030.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异构多处理器的任务调度方法及系统，属于操作系统技术领域；本发明采用任务对处理器类型的偏好值与任务在对应处理器类型下的最坏执行时间之比作为任务在对应处理器类型下的处理器值，从子任务节点和处理器类型两个维度上进行综合考虑，考虑到了任务的不同子任务节点在不同处理器上最坏情况执行时间不同的影响，偏好值越大表示该类型的处理器对该任务的调度成功的可能性越大，最坏执行时间越短表示采用该类型的处理器执行任务的效率越高，使得处理器值能够作为为任务分配处理器的较优性能指标；通过优先为任务分配最大处理器值所对应的处理器类型下的处理器，大大提高了资源利用率以及任务集的可调度性，任务通过率较高。
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公开(公告)号：CN111104595B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911297092.3
申请日：2019-12-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/092 , G06Q30/0201 , G06F18/23 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种基于文本信息的深度强化学习交互式推荐方法及系统，属于交互式个性化推荐领域，包括：基于文本信息将商品和用户分别转换为商品向量和用户向量，并对用户进行聚类；基于DDPG为每个用户类别建立推荐模型，并建立全局的环境模拟器；对于任意一个推荐模型，在第t轮交互中，构建动作候选集Can(ui,t)；策略网络以当前用户的状态st为输入，得到策略向量pt后，根据pt从Can(ui,t)中选出动作向量at；估值网络以pt和st为输入，计算Q值，用于评价pt的优劣；每一轮交互中，环境模拟器计算反馈奖励值，并更新当前用户的状态；反馈奖励值输出至估值网络，矫正估值网络，Q值反向传导至策略网络，调整策略网络，以获得更优的策略向量。本发明能够提高推荐效率和推荐准确度。
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公开(公告)号：CN114021549A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111202239.3
申请日：2021-10-15
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06F40/216 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于词汇增强和多特征的中文命名实体识别方法及装置，属于信息抽取技术领域，方法包括：结合双向长短期记忆网络和卷积神经网络提取输入序列的字符特征、通过字符串模式匹配的方式引入字符对应的词汇信息并以词频加权平均的方式提取词汇特征以及使用预训练模型提取预训练特征；使用门控机制来控制词汇特征对字符特征的词汇增强；线性拼接经过词汇增强后的字符特征和预训练特征以构建多特征；基于多特征的上下文相关性以获取上下文特征；标签解码结合上下文特征预测输入序列最佳标签序列。从而使得，提取中文序列的字符特征更充分；提取的词汇特征更丰富且避免了中文分词误差的影响；使用多特征结合的策略模式提高了实体识别指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113743011A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111017563.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑BP神经网络的设备寿命预测方法和系统，属于设备寿命预测。包括：1)通过获取设备的寿命周期数据，构建数据集，并进行归一化处理；2)构建BP神经网络；3)将BP神经网络的权值和阈值作为粒子的维度分量，并对粒子群算法的参数进行初始化，确定个体最优位置、最优适应度、全局最优位置和适应度；4)采用BP神经网络对数据集进行训练，所得结果由粒子群算法筛选出最优粒子，即网络的最优权值和阈值；5)将粒子群算法的结果作为网络的初始权值和阈值进行训练，直到满足最小误差条件或最大训练次数；6)用训练好的网络对设备数据进行预测，输出设备的预测寿命。与其它技术相比，本方法的优势在于可以迅速精确的完成对设备寿命的预测。
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公开(公告)号：CN112148916A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011044741.1
申请日：2020-09-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于监督的跨模态检索方法、装置、设备及介质，方法包括：对图像模态和文本模态的训练样本数据进行特征提取；将提取的图像数据特征和文本数据特征映射至公共表示空间；分别计算标签空间的损失、公共表示空间中各个模态内和不同模态间的损失、以及图像和文本模态间的不变性损失，并加以不同的权重，得到检索模型的损失函数；通过最小化损失函数来优化检索模型的参数；将目标检索数据利用优化后的检索模型映射到公共表示空间，计算目标检索数据与图文数据集中数据之间的相似度，得到对应的检索排序结果。如此，保留了不同语义数据样本的判别性以及原始数据的语义信息，能更有效地计算跨模态数据间的相关性，具有更高的检索准确率。
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公开(公告)号：CN109670914A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811544768.X
申请日：2018-12-17
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时间动态特性的产品推荐方法，包括：收集目标时间段内用户的购买记录、评论记录及产品描述信息，将目标时间段划分为时间片序列，并生成用户对产品的评分矩阵；获得各产品的属性相对水平，用于表示产品各属性在产品所属时间片内的档次；根据所收集的信息以及产品的属性相对水平，获得任意两个用户的用户相似度，以及任意两个产品在同一用户关注度下的产品相似度；根据用户相似度和产品相似度预测用户对产品的评分，并根据预测结果确定优化函数；对评分矩阵进行分解，并根据优化函数对矩阵分解结果进行调整，以使得优化函数取值最小，从而生成各用户的推荐列表，完成对用户的产品推荐。本发明能够有效提高产品推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN106326378A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610671127.5
申请日：2016-08-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种实时数据库的截止期分配方法，其步骤包括：获取单位执行长度Csum，将任务按照有效时间间隔长度递增的顺序排序，并为每个任务分配截止期；判断是否每个任务均满足给定的条件；若是，则判定分配的周期和截止期有效；若否，则采用MLDM方法按照排序对每个任务进行周期、截止期分配；根据调用MLDM方法是否成功分为两种情况，若成功，则计算每个任务的截止期取值区间，并在该区间内找到每个任务的截止期，否则，对前(k－1)个任务采用MLDM方法分配截止期，从第k个任务开始采用确定取值区间的方法计算截止期；本发明提供的实时数据库的截止期分配方法具有高效性，当快速计算失败时，通过降低开销保证截止期分配的完备性。
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公开(公告)号：CN106294801A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610671117.1
申请日：2016-08-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种多处理器实时系统中的更新事务分派方法，包括以下步骤：对每项更新事务的密度进行统计，生成更新事务密度表；将每项更新事务分派到指定处理器上，生成更新事务与处理器分派表；当出现异常情况时，根据更新事务与处理器分派表的查询结果获取更新事务分派结果；将本发明所提出的更新事务分派方法应用于实时数据库系统，可以有效节省处理器负载开销，具有较强的实时数据并行更新能力；与现有的更新事务分派算法相比，本发明所提出的分派方法同时考虑了处理负载均衡与总体更新事务密度对单处理器负载的影响；在保证更新事务及时完成的前提下，充分考虑了更新事务密度与所分派处理器负载之间的关系和处理器低负载的要求。
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