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公开(公告)号：CN113139680A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110381909.6
申请日：2021-04-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明面向异构物联网设备的管理，提出一种基于智能度量和群体智能的设备协作优化方法，该方法通过对物联网中设备的智能水平进行考量，将物联网的设备组织起来，最终达到提升整体智能水平的目的。本发明从众智科学的角度考虑，将智能度量和群体智能结合在一起来实现异构设备的协作管理并优化物联网的整体智能水平。使用计算、存储和通信能力作为设备智能度量的基础，利用设备相关性和距离因素来衡量智能性提高的水平。最终使用遗传算法为物联网设备选择协作状态，解决物联网中设备混乱、无差别的连接状态的管理问题，最终实现了大规模异构物联网设备的协作管理和整体智能水平的提升。
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公开(公告)号：CN110801227B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201911248610.2
申请日：2019-12-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于可穿戴设备的立体色块障碍测试模型的训练方法，包括：通过可穿戴设备采集用户在立体色块障碍测试中产生的多模态信号；对所述多模态信号进行预处理并划分为多个信号片段；根据所述用户的动作类型标定所述多模态信号片段；利用所述标定后的多模态信号片段训练神经网络。
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公开(公告)号：CN109086658B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810589194.1
申请日：2018-06-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的传感器数据生成方法，包括：模型构建步骤，以真实数据通过神经网络模型构建生成对抗网络模型，该生成对抗网络模型包括生成器和判别器；模型训练步骤，以对抗博弈机制训练该生成器和该判别器，并进行迭代，直到从该生成器获得的数据满足评价标准；数据生成步骤，以该生成器通过该对抗网络模型生成合成数据。
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公开(公告)号：CN112073749A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010788036.6
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , G10L15/26 , G09B21/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种手语视频合成方法、手语翻译系统、介质和电子设备，该方法包括：获取待处理文本中各字词对应的视频索引；根据视频索引从视频库中获取各字词对应的真人手语视频片段作为待拼接片段，其中，每个真人手语视频片段的首尾均包括多个冗余手势帧；将获取的待拼接片段按序拼接为用于表示待处理文本的手语视频，其中，在拼接前至少删除相邻的每两个待拼接片段中的部分冗余手势帧以使手语动作连贯；本发明可以从视频库的真人手语视频片段中选取待拼接片段，并将相邻待拼接片段的至少部分冗余手势帧删除后进行自动拼接以形成连贯的手语动作，具有语义表达真实自然、流畅度高、实用性强的优点。
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公开(公告)号：CN111459994A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010149602.9
申请日：2020-03-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明提供一种面向残疾人大数据的分析方法，包括：对残疾人大数据对应数据集进行属性分解，将所有选择属性按照其选项分解为多个断属性，并将连续属性离散化；然后基于分解后的判断属性采用独热编码表示每一条数据，在每条编码中每个判断属性对应一个属性值，其中，判断属性对应的选项被选中的属性值为1，反之为0，将数据集中所有数据转换成独热编码形成数据集矩阵；基于数据集矩阵，为数据集矩阵中属性值为1的判断属性生成规则集合；对数据集矩阵进行回归分析，依次以一个判断属性作为目标属性，基于关联规则集合，计算数据集中其他属性对该目标属性影响力的权重，所有其他属性对目标属性影响力的权重形成该目标属性的权重集合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107480697B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710566320.7
申请日：2017-07-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种肌电手势识别方法和系统，该方法由三个步骤组成：特征集构建，利用肌电臂环获取用户肌电手势数据，经过卡尔曼滤波、矩形滑动窗口机制分割和经验模态分解等预处理操作之后，提取该肌电手势数据的时域、频域特征构建特征集；基于标准空间的特征表示，将特征集输入位置预测模型，预测当前肌电臂环佩戴位置，根据位置预测结果将原始特征转化为标准空间的特征表示；手势识别，根据标准空间的特征，构建手势识别模型，识别用户手势。本发明提出的方法能够解决手势识别过程中，因肌电臂环佩戴位置变化造成的识别精度降低的问题，具有识别精度高等方面的优势。
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公开(公告)号：CN107157450B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710463520.X
申请日：2017-06-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/0488 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了用于对帕金森病人的手部运动能力进行量化评估方法和系统，利用可穿戴的肌电传感器捕获被检测者在执行指定动作时的手部表面肌电信号，基于训练好的与所述指定动作对应的运动能力分类器以从表面肌电信号中提取时域特征和频域特征以及与指定动作的完成情况相关的特征来对被检测者的手部运动能力进行量化评估。通过该方法和系统可以更客观准确地对帕金森病人的手部运动能力进行等级评估。
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公开(公告)号：CN110812803A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910987541.0
申请日：2019-10-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种用于认知能力提升的交互式辅助干预系统，包括：外形为立方体的交互装置，该交互装置侧面的四个面上分别具有预设颜色和形状的物块，该交互装置顶面具有触控按钮，该交互装置底面具有彩灯，该交互装置内部具有扬声器、麦克风、运动传感器和控制模块；智能终端，用于生成交互任务，并将该交互任务发送至该控制模块，该控制模块根据该交互任务控制该彩灯的颜色和扬声器的发声内容，在使用者通过该交互装置完成该交互任务的过程中，该控制模块实时获取该触控按钮、该麦克风和该运动传感器采集的交互信号，该智能终端通过分类模型处理该交互信号，得到该使用者的认知能力。
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公开(公告)号：CN110705684A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910777631.7
申请日：2019-08-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于端云协同的环境自适应学习方法及系统，包括：步骤1、物端采集环境数据，并使用该物端的本地识别模型判断能否分析该环境数据，若能，则得到并输出该环境数据的识别结果，否则执行步骤2；步骤2、将该环境数据上传至云端，使用云端高精度模型对该环境数据进行识别，根据识别结果选择特定环境的物体识别模型，通过使用该识别结果和该特定物体识别模型的原始训练数据，辅助该本地识别模型进行自适应学习，以更新该本地识别模型，得到更新模型，替换该物端的本地识别模型，再次执行该步骤1。本发明实现了云端模型的自适应学习，通过端云协同的方式，降低模型在物端运行的资源消耗，提高模型对特定计算环境的识别精度和适应能力。
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公开(公告)号：CN107518896B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201710565772.3
申请日：2017-07-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: A61B5/0488
Abstract: 本发明涉及一种肌电臂环佩戴位置预测方法，包括如下步骤：细粒度特征提取步骤，是基于经验模态分解算法，将肌电信号分解为本征模函数分量并对该肌电信号及该分量分别提取时域、频域特征组成位置预测样本；佩戴位置预测步骤，通过肌电臂环采集当前时刻肌电信号，提取该信号细粒度特征，经位置预测模型获取当前时刻的位置预测概率向量，再融合当前时刻之前的历史时刻位置预测概率向量，计算生成当前佩戴位置预测结果。本发明能够提升佩戴位置的预测精度，降低预测误差，具有精准度高、稳定性强的优势。
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