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公开(公告)号：CN118193755A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410515360.9
申请日：2024-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/02 , G06N3/0455 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的开放域实体表示学习方法，具体包括以下步骤：1、知识图谱数据预处理，从知识图谱中采样开放域知识图谱数据集；2、对知识图谱训练集中的实体和关系进行初始化向量表示，并初始化编码器参数；3、通过解码器和损失函数进行训练，更新训练集中实体和关系的向量表示并更新编码器的参数4、利用知识图谱验证集进行验证，将编码器参数调整到最优5、在开放域知识图谱测试集上执行包含开放域实体的链接预测实验，并统计结果。本发明通过改进的注意力机制，能够获取高质量的开放域实体特征表示。
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公开(公告)号：CN116208801A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310242449.8
申请日：2023-03-14
Applicant: 东南大学
IPC: H04N21/439 , H04N21/44 , G10L13/08 , G10L13/02 , H04N21/2187 , H04N21/478
Abstract: 本发明公开了一种军事新闻视频中自动裁剪的语音合成数据集制作方法，该方法采用FFmpeg对视频的原始语音模态、视频模态进行提取，基于语音的pcm文件判断是否存在静默段，对静默段语音进行删除，基于科大讯飞的语音转文字功能，对每个语音文件进行文字转换，为了适应语音合成模型，还需要每段文字对应的拼音以及对齐的音素，基于python的pypinyin库，完成文字到拼音的转换，基于MFA模型、普通话模型、普通话词典完成音素对齐任务，实现军事新闻视频中自动裁剪出语音合成数据集的工作。通过设计的合理的流程和使用高效的算法，提高了构建高质量用于军事语音合成任务的数据集的效率，并能够方便地推广到其他任意场景下的语音合成数据集制作中。
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公开(公告)号：CN114973375A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210612348.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部微表情的可控人脸生成方法，包含以下步骤：(1)人脸图像的预处理；(2)构造面部微表情驱动的卷积神经网络；(3)基于面部微表情参数进行可控人脸生成。本发明通过构造卷积神经网络，能够利用面部微表情提取人物脸部的内在运动细节，使得构造的网络可以人为控制生成结果，同时保持了优异的图像质量。
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公开(公告)号：CN105022924B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201510447355.X
申请日：2015-07-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种多点滑动的二维滑动窗DFT变换的快速算法，对于M×M的滑动窗口，当有L个新点滑入当前窗口时，利用当前窗口和之前L个窗口的DFT之间的关系计算当前窗口的DFT；在具体执行时，将滑入当前窗口的L个新点的二维数据转换成两次一维变换，其中的一维变换采用蝶形结构进行计算，另外的一维变换采用迭代结构进行计算。本发明算法可以大大减少滑动窗口DFT的计算量，当窗口尺寸为16×16、滑动点数L＝8时，相较于二维向量基方法，加法的计算量减少61.4％，乘法的计算量减少78.4％；由于2‑D SDF和MFFT都是单点滑动窗的计算，当有多个点滑入时就需要多次计算，因此这些方法的计算量就远远高于本发明提出的算法。
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公开(公告)号：CN117273134A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311275705.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练语言模型的零样本知识图谱补全方法，具体包括以下步骤：1、知识图谱数据预处理，从知识图谱中采样零样本知识图谱补全数据集，进一步获取关系的描述语句以及关系的所有三元组中实体和关系文本信息组成的三元组文本语句；2、利用预训练语言模型Sentence‑BERT进行微调，学习关系描述语句的向量表示以及三元组文本语句的向量表示；3、利用零样本知识图谱验证集进行验证，调整到最佳网络参数；4、利用零样本知识图谱测试集进行测试，统计模型效果；该方案充分发挥预训练语言模型的能力，能够达到需要额外利用邻居实体信息的方法相同的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109544492A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811254081.2
申请日：2018-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多聚焦图像融合数据集制作方法，首先构建数据集，统一图像的尺寸及格式；并对聚焦图像进行模糊处理生成非聚焦的模糊图像；然后对一组聚焦和非聚焦图像进行分割及拼接，以满足基于分割网络的图像需要同时包含聚焦像素和非聚焦像素的要求，从而进行聚焦和非聚焦区域的分割，最后制作图像标签。能够有效解决目前存在的用于多聚焦图像融合研究没有可使用的标准数据集，以及一些研究者提供的数据集尺寸及格式不统一，数量也不能满足基于神经网络的训练及测试要求等问题。
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公开(公告)号：CN106296697A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610667837.0
申请日：2016-08-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20056 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于二维滑动窗DFT快速计算的图像拷贝粘贴篡改检验方法，利用多点滑动窗DFT(离散傅里叶变换)快速算法对篡改图像的特征进行提取，检测其篡改像素位置，并对特征提取速度以及检测质量进行分析。该方法提出了采用多点滑动和单点滑动窗DFT算法相结合的检测方法，在检测速度和检测质量之间取得了较好的平衡。一般情况下，为了保证图像的完整性，篡改基本以局部的改动为主，否则通过直观的视觉也比较容易发现篡改痕迹。当在图像篡改部分占整个图像比例不大的情况下，本专利提出的改进检测方法的计算量具有较高的计算效率。
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公开(公告)号：CN102163976A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110022112.3
申请日：2011-01-20
Applicant: 东南大学
IPC: H03M7/40
Abstract: 本发明公开了一种基于GDFT-II变换的快速解码方法，属于数字信号处理技术领域。本发明将长度为N/2的信号序列{am}和{bm},m=0,1,…,N/2-1,的GDFT-II域系数{Ai}和{Bi},i=0,1,…,N/2-1,转换为长度为N的原始编码信号序列{xn},n=0,1,…,N-1,的GDFT-II域系数{Xk},k=0,1,…,N-1,其中{Xk}的计算分成偶数输出索引{X2i}和奇数输出索引{X2i+1}两个部分分别进行计算，从而减少了GDFT-II变换次数，从而降低了解码过程的计算复杂度。相比现有技术，本发明方法不仅具有较低的复杂度，解码实时性更好，而且具有更少的信号失真。
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公开(公告)号：CN119207774A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411318534.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的肝病电子病历分析与辅助决策方法，首先对患者的结构化疾病信息进行深度分析，结合广泛的肝病相关医学教材以及医生的临床建议，生成包含关键决策信息的Prompt。针对复杂的原发性肝癌病例，本方法会优先进行精确的分期诊断，确保方案制定的精准性，再构建包含医学之和和病人电子病历的Prompt。随后将这些构建的Prompt输入到本地部署的大语言模型中，模型通过推理与分析，考虑患者的病情，给出辅助医生诊断的决策输出。这些个性化决策建议不仅能够帮助医生更加准确地判断病情，还能协助他们选择最优的治疗路径，从而显著提升治疗效果。本发明有望推动医疗领域迈向智能化、数据驱动的精准医疗时代，为医生提供有力的决策支持。
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公开(公告)号：CN115168612A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210848061.8
申请日：2022-07-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于任意维度超复数嵌入的知识图谱表示方法，该方法主要特征在于将原始的知识图谱表示中的四元数嵌入的线性层替换成了超复数嵌入的线性层。具体包括以下步骤：1、知识图谱数据预处理，将传统知识图谱根据模型需求预处理为结构化数据；2、利用深度学习框架pytorch构造初步嵌入，并构建新的线性层，即超复数嵌入线性层，在图谱上学习实体和关系的向量表示；3、用知识图谱校验集进行校验，调整到最佳网络参数；4、对知识图谱测试集进行测试，统计结果。本发明通过改进一种已有的四元数知识图谱嵌入方法QuatE，引入超复数策略，降低了内存占用，减少了参数，同时保持了优异地嵌入结果。
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