基于深度学习的人口分布补全方法及系统

    公开(公告)号:CN115526362A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202110704358.2

    申请日:2021-06-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的人口分布补全方法及系统。本发明获取各个采样点采集到的人口数量的时间序列,根据各个采集点根据空间距离与时间序列相似度建模为两张图,并通过GCN来捕捉各个采集点之间的空间联系,将不同时刻的GCN输出连接起来,得到各个采样点下的时间序列,并将此时间序列利用GRU模块来捕捉时间上的联系,然后通过补全模块获得未来一段时间全局人口分布的预测结果。本发明能够提高全局人口分布的预测结果的准确性,并为后续的分析处理任务提供数据支撑。

    一种用于城市预测任务的街景图像采样方法及装置

    公开(公告)号:CN115423695A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210837267.0

    申请日:2022-07-15

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种用于城市预测任务的街景图像采样方法,其中的方法包括:基于动态调整的采样步长,获取目标区域的街景图像,所述街景图像包含预设数量的语义分布信息;对所述街景图像进行噪声检测,并根据噪声检测结果对所述街景图像进行处理,得到无噪街景图像。该方法结合了采样步长的动态调整,以及图像噪声的检测处理,使得获取的街景图像中不仅包含足够的语义分布信息,且不含噪声,该方法获取的街景图像,能够有效提升城市预测任务的预测性能。

    内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品

    公开(公告)号:CN115203558A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210837236.5

    申请日:2022-07-15

    Abstract: 本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及机器学习领域。该方法包括:获取目标对象帐号的目标帐号属性数据和目标内容的目标内容属性数据;提取帐号特征表示以及内容特征表示;基于模型参数搜索空间获取多阶交互特征表示,其中,模型参数搜索空间中包括帐号属性数据和内容属性数据之间的多阶交互关系分别对应的架构参数;对多阶交互特征表示进行预测分析,得到目标对象帐号和目标内容之间的推荐概率;基于推荐概率向目标对象帐号进行内容推荐。也即,通过模型参数搜索空间搜索得到多阶交互特征表示,从而进行预测分析进行推荐的方式,能够减少降低空间存储量,提高内容推荐的效率及准确度。

    电化学放电加工用柔性力反馈控制主轴头

    公开(公告)号:CN115138933A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210759025.4

    申请日:2022-06-29

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种电化学放电加工用柔性力反馈控制主轴头,包括主轴背板;加工模块设于主轴背板的一侧且具有夹持有工具电极的夹头;力反馈模块设于加工模块的上方且具有复合柔性件和压力传感器,复合柔性件设于加工模块上方且与加工模块连接,压力传感器设于复合柔性件上方且连接于控制器,压力传感器用于检测工具电极与工件之间的接触力;平衡模块设于力反馈模块上方且与压力传感器配合,平衡模块具有导轮和摇臂,平衡模块具有线缆,线缆的第一端与加工模块连接,线缆可绕设导轮,线缆的第二端固定在摇臂或与重物连接。由此可以保持微细电化学放电扫描加工中工具电极进给中微小接触力,提高加工工艺过程稳定性。

    网骨架吹击PDMS制备阵列微圆孔柔性膜系统及方法

    公开(公告)号:CN111170269B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202010002659.6

    申请日:2020-01-02

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种网骨架吹击PDMS制备阵列微圆孔柔性膜系统及方法,其中,该系统主要由吹击控制系统、网骨架夹具系统、在线观测系统、运动控制系统组成。吹击控制系统用于调节吹击网骨架的吹击气体速度;网骨架夹具系统用于保证在网骨架吹击过程中网骨架位置稳定;在线观测系统用于拍摄网骨架吹击过程中的实时图像,并根据实时图像判断是否存在封闭孔;运动控制系统用于实现吹击过程中的扫描轨迹和定位封闭孔所在区域位置,根据所在区域位置对封闭孔再次吹击,直至不存在封闭孔。该系统低成本、高效率,能够大批量制备阵列圆孔柔性膜。

    交通速度预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质

    公开(公告)号:CN112863180B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202110031628.8

    申请日:2021-01-11

    Abstract: 本公开的实施例提供了一种交通速度预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质,涉及深度学习技术。该方法包括:获取0至T历史时间步地图中各路段节点的历史速度信息和历史时间相关信息;利用循环神经网络模型的编码器的第t个图生成器获得t历史时间步路段节点的动态自适应邻接矩阵;对t历史时间步路段节点的动态自适应邻接矩阵进行图卷积运算,确定编码器中的第t个编码单元的门函数;利用第t个编码单元的门函数获得第t个编码单元的隐状态;通过解码器对第T个编码单元的隐状态进行处理,获得未来时间步各路段节点的预测交通速度。本公开实施例提供的技术方案能够在建模时兼顾空间关联信息和时间关联信息,提高交通速度的预测性能。

    具有表面疏水结构的工具电极及其制备方法

    公开(公告)号:CN114131125A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111443964.X

    申请日:2021-11-30

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 佟浩 刘国栋 李勇

    Abstract: 本申请涉及特种加工技术领域,特别涉及一种具有表面疏水结构的工具电极及其制备方法,其中,工具电极由电极基体和设置于电极基体侧壁面上的阵列球坑微结构组成,阵列球坑微结构具有呈六边形排布的多个球坑。利用阵列球坑结构作为表面疏水结构,在电极的表面形成作为侧壁绝缘层的驻留气膜,可在电解加工或放电辅助化学加工中起到侧壁绝缘和稳定加工过程的作用。本申请的实施例可以解决由于微细圆柱状电极表面曲率变化引起的阵列微结构连续性差、分布不均难题,提高具有表面疏水结构的工具电极的使用性能。

    轨迹生成模型训练方法、轨迹生成方法及装置

    公开(公告)号:CN113761395A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202110928066.7

    申请日:2021-08-12

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种轨迹生成模型训练方法、轨迹生成方法及装置,该训练方法包括:将历史移动数据输入到逆向生成模型,得到对应的隐含移动特征;将隐含移动特征输入到轨迹生成模型,分别得到时间维度的指数分布和空间维度的多项式分布;训练并优化由逆向生成模型和轨迹生成模型共同构成的变分时间点过程模型,得到轨迹生成模型。本发明提供的轨迹生成模型训练方法、轨迹生成方法及装置,在保留了神经网络模型的强大建模能力、捕获了序列数据中的不确定性的同时提升了其可解释性,且能够通过基于概率模型的数据交互机制有效的引入专家知识,有更强的灵活性、建模能力,对不均衡数据的高度适应性和鲁棒性,在移动数据生成问题上具有巨大的潜力。

    基于知识增强生成对抗网络的网络流量生成方法及装置

    公开(公告)号:CN113726545A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110697665.2

    申请日:2021-06-23

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于知识增强生成对抗网络的网络流量生成方法及装置,该方法包括:根据设备及相关的用户、平台、位置和环境各属性确定知识图谱,基于知识图谱嵌入模型,得到每个设备的知识图谱嵌入向量;将每个设备的知识图谱嵌入向量,输入训练完成的生成对抗网络模型的生成器网络,输出生成网络数据,其为包括设备类型、流量序列长度属性的网络流量;其中,生成对抗网络模型,是基于多个已知流量设备的知识图谱嵌入向量,输入生成器网络,输出生成网络数据,再利用判别器对真实流量数据和生成网络数据进行对抗训练后得到。该方法需要数据量较少,能够对设备类型进行可靠区分,网络数据的真实性高。通过较少的数据,得到可靠的大规模物联网流量。

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