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公开(公告)号：CN103412564B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310320211.9
申请日：2013-07-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种无人系统分布式一致性编队控制方法及其系统，该方法包括：步骤1，为每个节点设置一个初始状态；步骤2，根据需要的编队队形和每个节点的初始状态，得到每个节点相对于头节点的相对位置矩阵；步骤3，设置每个节点的通信功率，使其只能与邻居节点通信；步骤4，调整节点编队中的所有节点的位置；步骤5，根据每个节点的头节点位置以及相对位置矩阵，得到每个节点最终需要的位置。本发明实现了无人编队的协同控制。
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公开(公告)号：CN103412564A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310320211.9
申请日：2013-07-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种无人系统分布式一致性编队控制方法及其系统，该方法包括：步骤1.为每个节点设置一个初始状态；步骤2.根据需要的编队队形和每个节点的初始状态，得到每个节点相对于头节点的相对位置矩阵；步骤3.设置每个节点的通信功率，使其只能与邻居节点通信；步骤4.调整节点编队中的所有节点的位置；步骤5.根据每个节点的头节点位置以及相对位置矩阵，得到每个节点最终需要的位置。本发明实现了无人编队的协同控制。
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公开(公告)号：CN112085746B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010937140.7
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于增强特征表示的图像分割方法，包括如下步骤：S1、以卷积神经网络作为骨干网络，将待分割图像输入到卷积神经网络以获得初次分割结果，输出特征图；S2、利用全局平均池化捕获所述特征图的类别整体特征；S3、重建像素特征，将其用于分类获得最终的分割图像。本发明通过捕获各类别的整体特征，将其作用于各类别内像素点，进而增强像素特征表示，提高类内像素点的相似度和类间像素点的判别性，从而提高图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN113255353A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110598353.6
申请日：2021-05-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院
IPC: G06F40/295 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F16/951 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种实体标准化方法，包括以下步骤：步骤一：建立标准实体词的知识库；步骤二：通过构建好的标准实体词的知识库，构建模型所需的训练数据；步骤三：利用构建好的训练数据分别训练实体分类模型以及实体匹配模型；步骤四：将待识别的实体输入候选实体生成模块，生成候选实体集合；步骤五：将候选实体集合中标准实体进行排序。本发明所述的一种实体标准化方法，相比于其他方法，不使用实体词的上下文信息，即能达到实体标准化的结果；通过添加实体的类型信息，作为实体匹配模型的一部分输入，就能有效的提高实体标准化的准确率，能较好的实现实体标准化任务。
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公开(公告)号：CN112231461A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011182518.3
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种融合知识的对话生成方法，包括如下步骤：S1、构建知识图谱；S2、构建对话模型，所述对话模型由编码器和解码器组成，构建过程包括词编码、知识编码、双跳实体编码、加权合并和解码。本发明引入图编码和图注意力机制进行双跳实体编码，基于相邻实体之间的关系，更好地捕捉对话中的实体语义；同时结合知识图谱围绕对话涉及的概念知识，从而给出更合理的富有信息量的回复，解决当前对话过程中话题概念飘移和扩展的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991621A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911282344.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于通道数搜索卷积神经网络的方法，包括：构建与待优化卷积神经网络的卷积层层数相同的初始卷积神经网络，并将该初始卷积神经网络每层的初始通道数设为相同数值并使初始卷积神经网络的初始通道数不超过待优化卷积神经网络的最小通道数，训练该初始卷积神经网络至收敛；对初始卷积神经网络进行多次突变以得到多个突变卷积神经网络，其中，单次突变是从预设的增量函数中随机选择一个增量函数对该次突变中的卷积神经网络的卷积层通道数进行增量变换后训练至收敛得到一个突变卷积神经网络；从多个突变卷积神经网络中选择图像分类准确率最高的突变卷积神经网络作为搜索结果。本发明可以从一个初始小规模网络，在控制网络参数量的同时迅速搜索产生性能较高的卷积神经网络，并大大减少训练消耗。
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公开(公告)号：CN110782006A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910952242.3
申请日：2019-10-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种生成复杂神经网络的方法，包括：1)从已有的神经网络结构的种群中选择具有高适应度的两个作为父代个体，其中，所述两个父代个体之间具有以卷积层为单位的异构结构；2)将一个卷积层作为最小的操作单位，对所述两个父代个体执行交叉操作以得到子代个体。本发明可以根据已有网络结构方面的经验，有方向性地改变神经网络结构。本发明在不对卷积神经网络进行任何附加训练的情况下，可以实现功能保持，大大节省计算代价。如果对卷积神经网络进行额外训练，可以体现出新产生的神经结构表现更加优秀。在同源结构进行融合的过程中，本发明将已有参数和结构作为指导，能够迅速实现基于功能保持的神经网络结构搜索。
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公开(公告)号：CN107682924B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710917120.1
申请日：2017-09-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种适用于长延迟SIC网络的链路调度方法和系统，包括：根据发送节点数目、环境噪声功率和SIC算法的信号干扰比阈值，生成各发送节点的传输信号所能被SIC算法解码的最小功率值，通过将最小功率值集合为K‑SIC功率阈向量以为各发送节点划分发送功率等级；根据各发送节点的发送数据量，判定长延迟网络的负载状态，并根据负载状态和发送功率等级执行最小帧长调度算法，生成长延迟网络的最小调度帧长；根据发送节点数目、最小调度帧长和接收节点的接收机制，执行最小功率调度算法，得到使得全网功耗最小的链路调度策略。由此可提升长延迟SIC网络内节点间的传输效率，并降低长延迟SIC网络的整体能耗。
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公开(公告)号：CN107257261A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710350556.7
申请日：2017-05-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04B17/309 , H04W72/12
CPC classification number: H04W72/1231 , H04B17/309 , H04W72/1221
Abstract: 本发明提供一种针对6TiSCH多跳无线网络的动态链路调度方法，包括：1)获得在当前环境下从源节点到潜在的目的节点的信道概率，所述信道概率为在干扰下数据传输正确的概率；2)若所述信道概率小于等于设定的阈值，则执行以下步骤：2‑1)确定所述源节点到潜在的目的节点的端到端平均时延fD以及能量消耗fE；2‑2)求解使得端到端平均时延fD最小、以及能量消耗fE最小的条件下的链路调度决策变量x，所述链路调度决策变量x决定某一个节点在时隙‑频率块中以何种概率对来自其它节点的数据包进行转发。
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公开(公告)号：CN104080122A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410300914.X
申请日：2014-06-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种适用于水下无线传感器网络的媒体访问控制方法及系统，方法包括：使水下无线传感器网络中所有节点时间同步，并使接收节点通过侦听周围邻居节点的通信包来建立该周围邻居节点的延迟图和通信过程表；根据该延迟图和通信过程表判断发起会话是否会引起冲突，如果不会，则发起会话，计算该周围邻居节点的剩余带宽及给该周围邻居节点应该分配的时隙数目；接收节点按照控制包的内容要求，向该周围邻居节点发送请求报文；该周围邻居节点根据该请求报文内容，发送数据包给该接收节点；该接收节点收到该数据包后，广播发送应答报文给该周围邻居节点。该协议能减少控制数据包的花销，提高信道时空复用率，提高信道利用率并提高通信效率。
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