异构内存的Java垃圾回收器的回收方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN116954900A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310905377.0

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 本发明提供了一种异构内存的Java垃圾回收器的回收方法、系统、介质及设备,该垃圾回收器沿用了分代垃圾回收器的思路,其特征在于针对非易失性内存上不适合执行写操作的特点,对Java堆进行了重新划分以减少非易失性内存写操作性能较差,写耐久较低带来的影响。与现有技术相比,本发明能捕捉Java对象的语义,从而可以更好地提升性能与减少对非易失性内存的磨损,并且基于主流的Java虚拟机,便于推广与应用。

    基于小波域的图像拼接盲检测方法

    公开(公告)号:CN101655972B

    公开(公告)日:2011-09-28

    申请号:CN200910195778.1

    申请日:2009-09-17

    Abstract: 本发明涉及的是一种图像处理技术领域的基于小波域的图像拼接盲检测方法。本发明用广义高斯分布来拟合图像小波高频子带系数,并将估计出的拟合广义高斯分布密度函数作为实际高频子带系数的概率密度函数,利用二者的差别提取统计特征。在发生拼接篡改时,由于统计特征的改变,能利用这些特征对图像的真伪进行判定。本发明可以解决高阶统计特征准确率低,运行时间长的问题,从而使拼接篡改盲检测的效率和实用性大大提高。本发明被用于对实际的拼接图片检测,实验表明,该方法的实时性强,能够取得不错的效果,为进一步发展该领域的奠定了很好的基础。

    基于Transformer模型的实体关系抽取方法和系统

    公开(公告)号:CN113806514B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202111101997.6

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer模型的实体关系抽取方法和系统,包括:对非结构化文本进行数据处理,得到实体以及对应关系;根据关系类型,将关系抽取转换成填空的形式;基于Transformer结构,构建联合抽取模型,在编码器进行实体抽取,在非自回归解码器进行关系抽取;在解码器输入关系模板,基于前馈神经网络的复制机制,输出具有对应关系的实体对;通过两阶段排序策略和负采样机制训练模型,并对联合抽取模型效果的进行测试,并依据测试结果调整联合抽取模型。通过本发明可以实现在非结构化文本中进行特定关系的抽取,并识别出对应的实体,从而利用文本中有价值的信息。

    基于三维点云的初始视角控制和呈现方法及系统

    公开(公告)号:CN112150603B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN201910590125.7

    申请日:2019-07-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于三维点云的初始视角控制和呈现方法及系统,包括:读取并解析三维媒体流;确定初始视点、初始视点的法向量方向、初始视点的正方向向量;反馈用户位置对于初始视点的相对位移;确定内容制作方指定的缩放尺度,或确定根据用户位置与初始视点的相对位移计算的深度值设定的缩放尺度。本发明提供的基于三维点云的初始视角及呈现方法,支持用户在初始消费三维媒体内容时观看到内容制作方指定的初始角度即感兴趣区域,同时支持三维媒体内容的缩放,即尺度变换。此外,在实时交互的场景下,用户观看到的视野范围能够根据用户与初始视点的相对位置进行调整,依据用户交互行为充分提高视觉媒体消费自由度,提供身临其境的用户体验。

    基于半监督局部线性回归的自适应参数软测量方法

    公开(公告)号:CN102708294B

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201210147645.9

    申请日:2012-05-11

    Abstract: 本发明提供一种基于半监督局部线性回归的自适应参数软测量方法,首先以局部线性回归散点平滑方法为理论基础,通过将未标记样本引入其目标方程的方法将其改造为一种半监督的学习方法;然后利用一种计算标记样本集估计斜率的方法,自适应估计出一个当前标记样本集的最优高斯核宽参数;最后利用该自适应参数选择方法实现半监督局部线性回归学习方法的参数选择,并基于滚动时间窗的方式实现软测量模型的在线更新。本发明充分利用了未标记样本的价值。针对半监督局部线性回归的特点,可以有效地去除标记样本测量误差带来的影响,提高预测精度。运用滚动时间窗的方法实时更新软测量模型,使得模型能够更好地适应输入数据的变化。

    基于半监督局部线性回归的自适应参数软测量方法

    公开(公告)号:CN102708294A

    公开(公告)日:2012-10-03

    申请号:CN201210147645.9

    申请日:2012-05-11

    Abstract: 本发明提供一种基于半监督局部线性回归的自适应参数软测量方法,首先以局部线性回归散点平滑方法为理论基础,通过将未标记样本引入其目标方程的方法将其改造为一种半监督的学习方法;然后利用一种计算标记样本集估计斜率的方法,自适应估计出一个当前标记样本集的最优高斯核宽参数;最后利用该自适应参数选择方法实现半监督局部线性回归学习方法的参数选择,并基于滚动时间窗的方式实现软测量模型的在线更新。本发明充分利用了未标记样本的价值。针对半监督局部线性回归的特点,可以有效地去除标记样本测量误差带来的影响,提高预测精度。运用滚动时间窗的方法实时更新软测量模型,使得模型能够更好地适应输入数据的变化。

    基于Transformer模型的实体关系抽取方法和系统

    公开(公告)号:CN113806514A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111101997.6

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer模型的实体关系抽取方法和系统,包括:对非结构化文本进行数据处理,得到实体以及对应关系;根据关系类型,将关系抽取转换成填空的形式;基于Transformer结构,构建联合抽取模型,在编码器进行实体抽取,在非自回归解码器进行关系抽取;在解码器输入关系模板,基于前馈神经网络的复制机制,输出具有对应关系的实体对;通过两阶段排序策略和负采样机制训练模型,并对联合抽取模型效果的进行测试,并依据测试结果调整联合抽取模型。通过本发明可以实现在非结构化文本中进行特定关系的抽取,并识别出对应的实体,从而利用文本中有价值的信息。

    层级化的点云码流封装方法和系统

    公开(公告)号:CN110971906B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN201811149736.X

    申请日:2018-09-29

    Abstract: 本发明提供了一种层级化的点云码流封装方法和系统,包括:将动态点云压缩后的码流信息进行优先级的划分,封装在不同的盒子当中;其中,将所述码流信息中的信息区分出基础层信息和增强层信息,并对基础层信息、增强层信息的解码设定不同的优先级。本发明可以根据解码端的不同条件:网络带宽、设备性能、延时条件、用户需求等进行层级化的解码。层级化,即从不同的角度对动态点云压缩后的码流进行分解,并在此基础上实现基本信息呈现(以保证用户的基础体验,实现基本功能)和增强信息呈现(以保证用户的高质量体验)。从而为各类条件下的用户提供流畅的点云呈现体验。

    基于分割的点云数据处理方法以及系统

    公开(公告)号:CN111899162A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201910372764.6

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于分割的点云数据处理方法以及系统,包括以下步骤:依据点云数据的几何及属性特征对点云数据进行分割,得到复数个子点云;对子点云分别进行投影;以及将投影后的二维碎片进行拼接得到二维图像或者视频帧。本发明首先对原始的整体点云数据依照几何及属性特征进行分割以得到不同的子点云,并且针对不同的子点云设计了不同的投影方案,最大化每个部分点的投影效率。此外,还设计了子点云投影后图像的拼接流程,进一步充分提高整体点云的压缩效率。整个方案通过点云数据的分割、降维、拼接等方式进行预处理,并且利用现有编码工具进行压缩编码,不仅在压缩性能上带来提升,而且可极大提升效率。

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