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公开(公告)号：CN110334886A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910145828.9
申请日：2019-02-27
Applicant: 三星电子株式会社 , 首尔大学校产学协力团
Abstract: 提供了设备诊断系统和方法，其使用设备的异常数据和正常数据，并准确有效地执行对设备的诊断。该设备诊断系统包括：数据采集单元，用于采集设备的时间序列数据；预处理单元，通过傅里叶变换将时间序列数据转换为包括时间分量的频率数据；深度学习单元，通过卷积神经网络(CNN)通过使用频率数据执行深度学习；以及诊断单元，基于深度学习将设备的状态确定为正常状态或故障状态。
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公开(公告)号：CN110334886B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN201910145828.9
申请日：2019-02-27
Applicant: 三星电子株式会社 , 首尔大学校产学协力团
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 提供了设备诊断系统和方法，其使用设备的异常数据和正常数据，并准确有效地执行对设备的诊断。该设备诊断系统包括：数据采集单元，用于采集设备的时间序列数据；预处理单元，通过傅里叶变换将时间序列数据转换为包括时间分量的频率数据；深度学习单元，通过卷积神经网络(CNN)通过使用频率数据执行深度学习；以及诊断单元，基于深度学习将设备的状态确定为正常状态或故障状态。
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公开(公告)号：CN112106043B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201980031584.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 首尔大学校产学协力团
IPC: G06F16/783 , G06F16/432 , G06F16/73 , G06N3/08
Abstract: 一种通过问题应答装置执行的问题应答方法，包括如下步骤：基于同一字幕，以一个镜头为单位划分数据集的视频数据中包括的图像帧、音频数据、字幕数据；通过计算包括在镜头中的图像帧、音频数据、字幕数据各自的特征向量来提取镜头特征向量；提取所述数据集中包括的问题答案对中的问题数据和与所述问题数据对应的多个选项数据各自的特征向量；将所述镜头特征向量输入到多层神经网络后，向各层的输出向量赋予基于所述问题数据计算的注意力权重并求和，从而算出视频特征向量；以及基于所述视频特征向量与选项特征向量之间的相似度，在所述多个选项数据中选择最终答案。
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公开(公告)号：CN112106043A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201980031584.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 首尔大学校产学协力团
IPC: G06F16/783 , G06F16/432 , G06F16/73 , G06N3/08
Abstract: 一种通过问题应答装置执行的问题应答方法，包括如下步骤：基于同一字幕，以一个镜头为单位划分数据集的视频数据中包括的图像帧、音频数据、字幕数据；通过计算包括在镜头中的图像帧、音频数据、字幕数据各自的特征向量来提取镜头特征向量；提取所述数据集中包括的问题答案对中的问题数据和与所述问题数据对应的多个选项数据各自的特征向量；将所述镜头特征向量输入到多层神经网络后，向各层的输出向量赋予基于所述问题数据计算的注意力权重并求和，从而算出视频特征向量；以及基于所述视频特征向量与选项特征向量之间的相似度，在所述多个选项数据中选择最终答案。
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