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公开(公告)号：CN104951554B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510376739.7
申请日：2015-06-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种为风景照配上符合其意境的诗句的方法。该方法包括：根据识别物体的差异，把用户输入的同一张风景照分别输入到三种不同的分类器中；紧接着得到一组标签，并且根据分类结果的置信度对这些标签进行排序，排序靠前的标签，在搜索诗句时会优先满足；然后每个标签在映射表中查找关键字，接着利用关键字在搜索引擎中进行诗句搜索；最后对搜索到的诗句进行标签过滤，把意境相反的诗句给过滤掉，再用LDA进行主题加权，把主题最符合风景照意境的诗句输出到图像上。本发明结合了图像处理和自然语言处理这两个领域的先进技术，与以往的方法相比能够得到更符合风景照意境的诗句。
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公开(公告)号：CN116236158A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310128256.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种基于头皮脑电信号的局灶癫痫发作识别方法和系统，属于脑电信号处理中的癫痫识别领域。包括训练和测试两个阶段，训练阶段是为了训练出能自动识别出局灶癫痫脑电信号的分类模型，测试阶段的主要工作是利用训练阶段训练好的模型对新到来的头皮脑电信号进行识别分类并生成识别结果。本发明利用头皮脑电信号的易收集和安全非侵入性特点，结合图卷积深度学习的方法，针对临床中的实际问题，创新性的建立深度学习神经网络结构，实现了适用于区分局灶癫痫发作和非局灶癫痫发作的自动识别方法，可以在不使用颅内脑电的情况，有效地给医生提供辅助诊断意见。
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公开(公告)号：CN119440977A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411341986.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/34 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种容器云环境下基于混合模型的负载预测方法及装置，该方法包括：从容器云环境中实时采集容器应用的历史负载数据，并保存至时序数据库Prometheus中；对历史负载数据进行预处理，修正异常值和填补缺失值；基于混合模型架构设计负载预测模型，并使用预处理后的历史负载数据对负载预测模型进行训练，训练过程中根据负载预测模型的评价指标调整负载预测模型的网络参数，获取训练好的负载预测模型；使用训练好的负载预测模型获取未来时刻的负载数据。本发明能够从负载的历史数据中学习负载变化的趋势性及周期性，对未来时刻的负载情况进行精准化预测；能够充分捕捉时序数据的多层次特征，大幅度提升预测的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104951554A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510376739.7
申请日：2015-06-29
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/2715 , G06F17/2745 , G06F17/2785 , G06F17/30256
Abstract: 本发明公开了一种为风景照配上符合其意境的诗句的方法。该方法包括：根据识别物体的差异，把用户输入的同一张风景照分别输入到三种不同的分类器中；紧接着得到一组标签，并且根据分类结果的置信度对这些标签进行排序，排序靠前的标签，在搜索诗句时会优先满足；然后每个标签在映射表中查找关键字，接着利用关键字在搜索引擎中进行诗句搜索；最后对搜索到的诗句进行标签过滤，把意境相反的诗句给过滤掉，再用LDA进行主题加权，把主题最符合风景照意境的诗句输出到图像上。本发明结合了图像处理和自然语言处理这两个领域的先进技术，与以往的方法相比能够得到更符合风景照意境的诗句。
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