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公开(公告)号：CN115423699A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210976809.2
申请日：2022-08-15
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于双边网格的低照度图像处理方法，包括以下步骤：步骤一：全局光照提升模块；步骤二：学习双边网格的仿射函数；步骤三：图像细节优化模块，利用双边网格学习到的参数优化了低照度图像的处理效果，增强了其细节的还原效果，基于双边网格对低照度图像进行多阶段增强，将照度增强、色彩还原分阶段进行，简化了低照度图像增强的难度，最终得到亮度、对比度、饱和度明显提高的图像。
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公开(公告)号：CN111680127A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010527938.4
申请日：2020-06-11
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 发明公开了一种面向年报的公司名称和关系抽取方法，一种面向年报的公司名称和关系抽取方法，具体步骤为：步骤1、进行词向量模型的训练，步骤2、对公司关系的分类进行定义，将SVM分类的标签设为三类，分别是非投资关系、投资关系、无关系，步骤3、人工筛选反应公司关系的句子，步骤4、将公司关系文本语料中的句子用jieba分词分词后通过WORD2VEC词向量模型转换成向量表示，本发明涉及关系抽取技术领域。该面向年报的公司名称和关系抽取方法，解决了对于专家的过于依懒以及局限性很大，无法从一套关系模板中拓展出广泛采用的模板的问题。
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公开(公告)号：CN111666378A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010527929.5
申请日：2020-06-11
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 发明公开了一种基于词向量的中文年报标题分类方法，具体步骤为：步骤1、输入企业年报数据集，步骤2、对数据进行人工标注，并划分训练集，步骤3、对数据进行预处理，并训练Word2vector模型，步骤4、待抽取标题的年报通过Word2vector模型进行计算特征向量，步骤5、通过分类抽取得到目录，步骤3预处理具体为分词和去掉停用词，步骤3中Word2vector模型采用CBOW模型，本发明涉及标题分类技术领域。该基于词向量的中文年报标题分类方法，解决了传统的人工提取方式需要耗费巨大的人力和时间成本，而词向量的抽取方法效果差，准确力低的问题。
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公开(公告)号：CN110287784B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN201910416590.9
申请日：2019-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V30/412 , G06V30/416 , G06V30/14
Abstract: 本发明公开了一种年报文本结构识别方法，体步骤为：步骤1：利用标题规则抽取TXT版本年报中的行，作为候选第一标题；步骤2：利用OpenCV基于视觉的图像处理技术，识别出PDF文件中具有标题特征的候选第二标题；步骤3：比对候选第一标题和候选第二标题形成候选第三标题；步骤4：利用信息熵计算标题行的左右互信息，对候选第三标题进行筛选形成企业年报小标题；步骤5：整理年报小标题形成企业年报目录结构涉及年报文本结构识别技术领域。该年报文本结构识别方法解决了PDF财务报告中不仅内嵌多种多样的表格，还嵌有类型各异的文件，这些表格和文件具有独立表格和独立文件的结构，分析难度大的问题。
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公开(公告)号：CN110287458B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910416616.X
申请日：2019-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/258 , G06F40/117 , G06F40/186 , G06F40/216 , G06Q40/12 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种年报文本标题自动标注系统，其具体方法为：A、对不同级别的一级标题和二级标题都要进行两次标注；B、匹配一级标题，第一次标注将完全和标题模板匹配，以及通过相似度计算达到阈值的一级标题别添加M、S标注，并筛选越级标注，第二次标注将通过相似度计算而标注的标题进行二次匹配涉及年报文本标题标注技术领域。该年报文本标题自动标注系统，发明选择采用机器视觉的方法对财务报告文本版面进行识别，并将机器视觉和规则统计文本抽取方法有机结合起来，以解决较难准确的对标题进行标注的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115661605A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211173467.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本方法公开一种基于双边网格与YOLO的低质量图片目标检测方法，包括了对输入图片进行增强和利用YOLO目标检测模型进行目标检测的步骤。本发明一方面提高了低照度目标检测能力，增强了对低照度图像进行目标检测的准确度，另一方面加快了目标检测速度。
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公开(公告)号：CN103108039B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201310030340.4
申请日：2013-01-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种低能耗集群环境下的服务质量保证方法，包括以下步骤：（1）集群系统接收来自用户的负载连接请求，将负载连接至各个集群节点；（2）根据当前t时刻前一段时间T内负载连接数之和的实际值预测系统在t+T时刻的负载连接数预测值V；（3）预测值V计算出系统在t+T时刻需要保持在工作状态下的集群节点个数N；（4）判断N是否大于A，若是，唤醒N-A个处于休眠状态下的集群节点，进入步骤（6）；若否，则进入步骤（5）；（5）判断A和N是否相等，若是，则进入步骤（6）；若否，则进行节能调度，执行步骤（6）；（6）本轮集群节点的调度完成，返回步骤（2）。本发明使得集群系统的功耗更低且服务质量更高。
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公开(公告)号：CN103108039A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310030340.4
申请日：2013-01-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种低能耗集群环境下的服务质量保证方法，包括以下步骤：（1）集群系统接收来自用户的负载连接请求，将负载连接至各个集群节点；（2）根据当前t时刻前一段时间T内负载连接数之和的实际值预测系统在t+T时刻的负载连接数预测值V；（3）预测值V计算出系统在t+T时刻需要保持在工作状态下的集群节点个数N；（4）判断N是否大于A，若是，唤醒N-A个处于休眠状态下的集群节点，进入步骤（6）；若否，则进入步骤（5）；（5）判断A和N是否相等，若是，则进入步骤（6）；若否，则进行节能调度，执行步骤（6）；（6）本轮集群节点的调度完成，返回步骤（2）。本发明使得集群系统的功耗更低且服务质量更高。
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公开(公告)号：CN111397597B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010269012.X
申请日：2020-04-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开的属于动态信息技术领域，具体为一种基于动态信息分配的非等间隔联邦滤波方法，该方法如下：步骤一：设定主滤波器和子滤波器数量，进行信息平均分配；步骤二：设定检测信息，进行故障检测；步骤三：产生故障时，对产生故障的子滤波器进行数据消除；步骤七：代入到整体单元中后，对递进时产生的过渡信息进行刮削，刮削后进行刷新即可，能够针对产生的传感器故障，进行整体降级，使全局滤波器和局部滤波器呈比例状进行重置，同时在故障隔离后，重新调整故障的局部滤波器，使其呈递进式的过渡到整体单元中，再通过对过渡时间段进行刮削，有效的减少了故障恢复时长，提高故障恢复能力。
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公开(公告)号：CN113919342A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111096537.9
申请日：2021-09-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/36 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种会计术语共现网络图构建的方法，所述方法包括对会计领域的语义基元进行提取，即对会计词典中的词汇构建有向网络图，利用改进后的PageRank算法进行语义基元的提取和领域知识的描述，再基于同义词林合并，最终得到会计术语的语义基元的候选集合。本发明利用会计领域知识的特点，针对会计词典语料设计了基于图论的语义基元抽取方法。会计词典作为会计领域重要专业语料和权威规范文本，系统全面地涵盖了会计领域有关术语及其定义。如果能借助从会计词典中抽取的语义基元，让计算机“读懂”会计文本，那么会计领域的大量信息将被得以有效利用，因此基于会计词典的术语研究有效突破了在语义基元抽取中的主观分析和小样本数据局限。
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