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公开(公告)号：CN107595004A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710740742.1
申请日：2017-08-25
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: A47D13/08
Abstract: 本发明提供了一种手持式步行牵引装置，其包括：具有定握构件和动握构件的主动抓手；具有夹持构件和握持构件的从动抓手；纵向伸缩组件，包括第一牵引构件以及可相对于第一牵引构件作纵向往复运动的第二牵引构件，第一牵引构件与夹持构件连接，第二牵引构件与定握构件连接；可纵向伸缩的抓紧力传递机构，其纵向两端分别与动握构件和握持构件相连；其中，当第一使用者施加作用力于动握构件使得动握构件由初始位置向操作位置运动时，抓紧力传递机构带动握持构件朝夹持构件方向运动，使得握持从动抓手的第二使用者的手部被夹紧，以有效防止第二使用者摆脱从动抓手而发生意外。
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公开(公告)号：CN104035819B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410302064.7
申请日：2014-06-27
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种在网格环境下的科学工作流调度处理方法及装置，该方法包括如下步骤：查询作为目标的异构计算资源，记录每个异构计算资源的计算能力PCj；查询作为目标的工作流中所有可调度的任务；计算所有可调度的任务中的每个任务ti在可利用的第j个异构计算资源rj上的任务百分比p(ti，rj)：ct(ti，rj)＝ext(ti，rj)+rt(ti，rj)；在获取的所有的任务百分比中，获取最大的任务百分比p(tm，rn)，将对应的第m个任务tm调度到第n个异构计算资源rn上执行。本发明具有较好的资源负载平衡性，适应静态和动态环境，而且本身调度时间较短，总的执行时间较短，综合性能在现有的调度算法中较优。
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公开(公告)号：CN103530327B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310443352.X
申请日：2013-09-25
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种从非关系型数据库到关系型数据库的数据迁移方法,包括如下步骤：连接需要进行数据迁移的非关系型数据库，获取数据库中的表格信息；选择需要进行数据迁移的表和数据库模式定义方法，其中可选择的数据库模式定义方法包括用户自定义、并集兼容、交集兼容、首条数据；将信息从非关系型数据库中导出到定义的xml文件中；将非关系型数据库的数据库设计模式转变成对应的关系型数据库的设计模式；连接对应的关系型数据库，根据xml文件中的数据库设计模式，建立对应的数据表；按照index元素中的索引信息，建立对应的索引。本发明解决了非关系数据库（如MonogDB）到关系型数据库进行数据迁移时所具有的反范式设计、无模式化和特殊数据类型的问题。
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公开(公告)号：CN105184817A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510548886.8
申请日：2015-08-31
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种克服静止前景运动目标检测的方法，包括以下步骤：检测图像是否有长时间前景区域，如果检测到长时间前景区域则转到步骤8)，否则转到步骤9)；8)对于长时间前景区域，分别计算该区域模型与其邻域模型的对比度RC_M和该区域聚类结果与其邻域模型的对比度RC_C，如果RC_M大于ratio_upLimit倍的RC_C，则认为该区域的初始模型是错误的，并使用聚类结果修正该区域的模型，反之，认为该区域的初始模型是正确的；9)完成背景模型更新；如果视频未结束，则检测新图像帧，否则处理完毕。
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公开(公告)号：CN104866468A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510164626.0
申请日：2015-04-08
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 深圳市标准技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种中文虚假顾客评论识别方法，包括如下步骤：a)评论数据逐条读入；b)将评论进行分词，得到语句的词性序列、语法成分与结构特征；c)至少分为以下二部分对一条评论同时进行特征提取：词数分布离群度特征提取、情感分布离群度特征提取；根据提取的结果，将离群度值超过设定阈值的评论标记为虚假评论。本发明具有以下优势：添加了顾客评论内容的情感分析，很好地识别了无效评论和不相关评论，并计算了评论的情感离群度，提高了中文虚假评论的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104035819A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410302064.7
申请日：2014-06-27
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种在网格环境下的科学工作流调度处理方法及装置，该方法包括如下步骤：查询作为目标的异构计算资源，记录每个异构计算资源的计算能力PCj；查询作为目标的工作流中所有可调度的任务；计算所有可调度的任务中的每个任务ti在可利用的第j个异构计算资源rj上的任务百分比p(ti，rj)：ct(ti，rj)＝ext(ti，rj)+rt(ti，rj)；在获取的所有的任务百分比中，获取最大的任务百分比p(tm，rn)，将对应的第m个任务tm调度到第n个异构计算资源rn上执行。本发明具有较好的资源负载平衡性，适应静态和动态环境，而且本身调度时间较短，总的执行时间较短，综合性能在现有的调度算法中较优。
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公开(公告)号：CN110570486B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910784735.0
申请日：2019-08-23
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的欠采样核磁共振图像重建方法，包括如下步骤：S1：构造深度神经网络，所述深度神经网络包括：至少1个小网络单元、至少1个压缩的小网络单元和输出模块；S2：构建候选操作池，所述候选操作池包括所述小网络单元和/或压缩小网络单元的节点之间的相互连接方式；S3：使用微分网络结构搜索算法从所述候选操作池中搜索所述节点之间的可能操作，得到最优的深度神经网络结构。在特定的计算资源情况下设计出最适合核磁共振图像重建的深度神经网络模型；调整小网络单元、压缩的小网络单元以及每个单元内部的计算节点数目，灵活限定模型所需要占据的计算资源，设计出灵活多变的高质量核磁共振重建深度网络。
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公开(公告)号：CN109087264B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810891937.0
申请日：2018-08-07
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络的使网络注意到数据的重要部分的方法，包括：A1、将原始特征图向量化，即原始特征图每一个像素用向量表示；A2、自我比较学习取得相似性矩阵并归一化后，得到重构特征图X*；A3、将重构特征图X*与原始特征图比较后进行迭代处理。通过原始特征图向量化设计后，对原始特征图进行重构，得到重构特征图X*，通过迭代处理实现收敛，无需引入参数，使重要区域变得非常显著，提升网络识别能力。
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公开(公告)号：CN107595004B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710740742.1
申请日：2017-08-25
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: A47D13/08
Abstract: 本发明提供了一种手持式步行牵引装置，其包括：具有定握构件和动握构件的主动抓手；具有夹持构件和握持构件的从动抓手；纵向伸缩组件，包括第一牵引构件以及可相对于第一牵引构件作纵向往复运动的第二牵引构件，第一牵引构件与夹持构件连接，第二牵引构件与定握构件连接；可纵向伸缩的抓紧力传递机构，其纵向两端分别与动握构件和握持构件相连；其中，当第一使用者施加作用力于动握构件使得动握构件由初始位置向操作位置运动时，抓紧力传递机构带动握持构件朝夹持构件方向运动，使得握持从动抓手的第二使用者的手部被夹紧，以有效防止第二使用者摆脱从动抓手而发生意外。
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公开(公告)号：CN110570486A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910784735.0
申请日：2019-08-23
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的欠采样核磁共振图像重建方法，包括如下步骤：S1：构造深度神经网络，所述深度神经网络包括：至少1个小网络单元、至少1个压缩的小网络单元和输出模块；S2：构建候选操作池，所述候选操作池包括所述小网络单元和/或压缩小网络单元的节点之间的相互连接方式；S3：使用微分网络结构搜索算法从所述候选操作池中搜索所述节点之间的可能操作，得到最优的深度神经网络结构。在特定的计算资源情况下设计出最适合核磁共振图像重建的深度神经网络模型；调整小网络单元、压缩的小网络单元以及每个单元内部的计算节点数目，灵活限定模型所需要占据的计算资源，设计出灵活多变的高质量核磁共振重建深度网络。
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