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公开(公告)号：CN110728289B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810778137.8
申请日：2018-07-16
申请人： 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 深圳市大数据研究院
IPC分类号： G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/771
摘要： 本发明公开了一种家庭宽带用户的挖掘方法及设备，用于提高识别潜在家庭宽带用户的准确度。该宽带用户的分类方法包括：对采集的用户行为样本数据集进行训练，获得基于超平面的初始分类模型，其中，所述用户行为样本数据集包括至少两个宽带用户在预设时间段内上网的用户行为数据，所述用户行为数据用于表征用户进行通信业务的行为特征；根据权重系数对所述初始分类模型进行修正，其中，所述权重系数用于指示分类模型对样本错误分类的权重系数；通过修正后的分类模型对待分类的用户行为数据进行分析，获得所述至少两个宽带用户的分类结果。
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公开(公告)号：CN110728289A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810778137.8
申请日：2018-07-16
申请人： 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 深圳市大数据研究院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种家庭宽带用户的挖掘方法及设备，用于提高识别潜在家庭宽带用户的准确度。该宽带用户的分类方法包括：对采集的用户行为样本数据集进行训练，获得基于超平面的初始分类模型，其中，所述用户行为样本数据集包括至少两个宽带用户在预设时间段内上网的用户行为数据，所述用户行为数据用于表征用户进行通信业务的行为特征；根据权重系数对所述初始分类模型进行修正，其中，所述权重系数用于指示分类模型对样本错误分类的权重系数；通过修正后的分类模型对待分类的用户行为数据进行分析，获得所述至少两个宽带用户的分类结果。
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公开(公告)号：CN115880266B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211686307.2
申请日：2022-12-27
申请人： 深圳市大数据研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的肠道息肉检测系统和方法，通过将真实边界框标注区域作为先验信息，结合对比学习方法，增强模型对息肉区域和非息肉区域的判别能力，提高息肉检测的准确率并降低了息肉检测的漏检率；基于传统的目标检测框架CenterNet进行改进，加入针对小息肉目标设计的级联结构，不仅提高了模型对小息肉的检测准确率，而且模型简单，训练与检测过程简单高效，检测速度快；提出自适应难样本挖掘技术能够找出训练数据中潜在的困难样本并让模型对其给予更强的关注，能够有效提高模型对于实际情况中出现的困难样本的检测能力，自适应难样本挖掘函数简单有效，且不消耗额外计算量。
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公开(公告)号：CN115935278A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310213046.0
申请日：2023-03-08
申请人： 深圳市大数据研究院
IPC分类号： G06F18/2415 , G01D21/02 , G06F9/50 , G06F18/2135
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种环境识别方法、电子设备、计算机可读存储介质。本发明环境识别方法包括两个执行主体，分别是通感终端与边缘服务器，其中通感终端需要先采集环境信息，再对环境信息进行特征提取，得到环境特征子集，将环境特征子集发送至边缘服务器，边缘服务器基于通感终端获取环境特征子集之后，基于环境特征子集进行解析处理，得到第一数目个分类概率函数，再基于第一数目个分类概率函数构建分类判别增益，最终基于分类判别增益对环境特征子集进行识别处理，得到识别结果数据。基于分类判别增益对环境特征子集进行识别处理，得到识别结果数据，能够提高环境识别的识别准确度。
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公开(公告)号：CN114628434A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011447965.7
申请日：2020-12-09
摘要： 一种阻变存储器件及其制备方法。该阻变存储器件包括至少一个阻变存储单元，每个阻变存储单元包括无结场效应晶体管和阻变存储元件。无结场效应晶体管包括有源层、栅介质层和栅极。有源层沿第一方向延伸，包括沟道区以及在第一方向上位于沟道区两端的第一源漏区和第二源漏区；栅介质层设置在有源层上且至少部分环绕沟道区；栅极设置在栅介质层的远离有源层的一侧且至少部分环绕栅介质层。阻变存储元件包括第一电极、第二电极和阻变层，第一电极与无结场效应晶体管的第一源漏区或者第二源漏区电连接。无结场效应晶体管的沟道区长度长，加工成本低，并具有较大的开关比；将无结型晶体管与阻变存储元件集成形成1T1R单元，可有效地减小路径泄露。
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公开(公告)号：CN109379711B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201811559530.4
申请日：2018-12-19
申请人： 香港中文大学(深圳) , 深圳市大数据研究院
摘要： 本发明公开了一种定位方法，该方法包括以下步骤：确定待定位区域，并获取位于所述待定位区域中的接收点所接收到的信号发射设备信号强度数据，得到所述待定位区域的接收信号强度数据集，其中，所述接收点包括采样点和参考点；获取待定位对象接收到的信号发射设备信号强度数据，得到所述待定位对象的接收信号强度数据；比较所述待定位对象接收信号强度数据与所述待定位区域接收信号强度数据集，得到所述待定位对象的位置信息。上述技术方案能够实现高精度的室内定位，并且由于蜂窝移动网络也可以基于RSS实现定位，因此该方案适用于所有以RSS作为位置相关测量值的定位系统。
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公开(公告)号：CN110493710A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910660363.0
申请日：2019-07-22
申请人： 香港中文大学(深圳) , 深圳市大数据研究院
摘要： 本申请涉及一种轨迹重建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：采集终端设备在多个时间点的惯性传感器数据及无线保真网络的信号强度数据；根据各时间点的无线保真网络的信号强度数据，生成各时间点的初始定位坐标；根据各时间点的惯性传感器数据，生成各时间点的位移向量；将各时间点对应的初始定位坐标及位移向量输入全局定位模型，得到各时间点的最终定位坐标；根据各最终定位坐标进行轨迹重建。采用本方法能够在复杂的物体运动模式以及无线传播环境下得到更加准确的位置估计，提升了轨迹重建的精度。
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公开(公告)号：CN115880266A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211686307.2
申请日：2022-12-27
申请人： 深圳市大数据研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的肠道息肉检测系统和方法，通过将真实边界框标注区域作为先验信息，结合对比学习方法，增强模型对息肉区域和非息肉区域的判别能力，提高息肉检测的准确率并降低了息肉检测的漏检率；基于传统的目标检测框架CenterNet进行改进，加入针对小息肉目标设计的级联结构，不仅提高了模型对小息肉的检测准确率，而且模型简单，训练与检测过程简单高效，检测速度快；提出自适应难样本挖掘技术能够找出训练数据中潜在的困难样本并让模型对其给予更强的关注，能够有效提高模型对于实际情况中出现的困难样本的检测能力，自适应难样本挖掘函数简单有效，且不消耗额外计算量。
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公开(公告)号：CN115830709A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211474539.1
申请日：2022-11-23
申请人： 深圳市大数据研究院
摘要： 本发明公开了基于联邦边缘学习的动作识别方法、服务器及电子设备，应用于边缘服务器，方法包括：接收至少一个边缘设备发送的训练请求和设备信息；根据设备信息确定用于对边缘设备进行分配的资源分配策略；根据训练请求向边缘设备发送资源分配策略以及从预配置的人工智能模型获取到的初始模型参数，以使得到采集信息以及多个全局模型参数；根据多个全局模型参数和采集信息对人工智能模型进行训练，得到目标识别模型；将目标识别模型发送至边缘设备，以使边缘设备将采集到的待检测样本输入目标识别模型进行动作识别，输出待检测样本的目标动作信息。本发明实施例中，能够在资源约束的条件下，提高联邦学习训练效率，提高动作识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113139662A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110442750.4
申请日：2021-04-23
申请人： 深圳市大数据研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明涉及信息技术领域，公开了一种联邦学习的全局及局部梯度处理方法、装置、设备和介质，该方法包括：接收预设时频块上传输的第n次迭代训练的聚合信号，聚合信号为联邦学习中多个边缘设备同时通过预设时频块发送局部梯度时叠加产生的；根据聚合信号和联邦学习中边缘设备的数量，获取联邦学习第n次迭代训练的全局梯度；广播全局梯度，以便于多个边缘设备根据第n次迭代训练的全局梯度对本地模型进行再次更新。本发明中多个边缘设备可以同时通过预设时频块发送局部梯度，使得边缘服务器可以直接采用该聚合信号与联邦学习中边缘设备的数量获取全局梯度进行广播，简化了边缘服务器获取全局梯度的步骤，保证了极低的聚合延迟。
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