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公开(公告)号：CN109815789A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811514183.3
申请日：2018-12-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及人脸检测技术领域，具体涉及一种在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备，目的在于降低人脸检测的硬件成本，提高人脸检测的速度与准确度。本发明的人脸检测系统包括：特征提取模块、多尺度检测模块和非极大值抑制模块。其中，特征提取模块配置为：从待检测图像中提取关键特征，得到多尺度的待检测特征图；多尺度检测模块配置为：根据多尺度的待检测特征图预测人脸得分和相应的位置；非极大值抑制模块配置为：根据人脸得分进行非极大值抑制，从而得到检测结果。本发明降低了人脸检测的硬件成本，提高了多尺度人脸检测的速度与准确度，能在CPU上实现准确率较高的多尺度人脸检测功能，继而可以应用在手机等平台上。
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公开(公告)号：CN109190750A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810737975.0
申请日：2018-07-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。
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公开(公告)号：CN108959351A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810377825.3
申请日：2018-04-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/2785 , G06N3/0481
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体提供一种中文篇章关系的分类方法及装置。旨在解决传统管道系统方法中错误传递的问题。本发明的中文篇章关系的分类方法包括将中文篇章中的句子进行句对的分布式表示，得到第一句对分布式表示向量；计算记忆单元与第一句对分布式表示向量的相似度和权重，得到第一句对分布式表示向量的记忆信息；将第一句对分布式表示向量与记忆信息进行线性组合生成第二句对分布式表示向量；对第二句对分布式表示向量进行分类，得到中文篇章的关系分类结果。本发明的方法通过深度学习网络得到句子内部的语义和结构抽象特征，可以获得优越性能的篇章分类效果。
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公开(公告)号：CN108647214A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810270468.0
申请日：2018-03-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐，得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词；步骤3，基于步骤2所得到的目标语言单词，确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表，根据预先构建的翻译模型，使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出；其中，所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量，提高了模型解码速度。
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公开(公告)号：CN108959351B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201810377825.3
申请日：2018-04-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体提供一种中文篇章关系的分类方法及装置。旨在解决传统管道系统方法中错误传递的问题。本发明的中文篇章关系的分类方法包括将中文篇章中的句子进行句对的分布式表示，得到第一句对分布式表示向量；计算记忆单元与第一句对分布式表示向量的相似度和权重，得到第一句对分布式表示向量的记忆信息；将第一句对分布式表示向量与记忆信息进行线性组合生成第二句对分布式表示向量；对第二句对分布式表示向量进行分类，得到中文篇章的关系分类结果。本发明的方法通过深度学习网络得到句子内部的语义和结构抽象特征，可以获得优越性能的篇章分类效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109190750B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810737975.0
申请日：2018-07-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。
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公开(公告)号：CN108647214B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810270468.0
申请日：2018-03-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/58 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐，得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词；步骤3，基于步骤2所得到的目标语言单词，确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表，根据预先构建的翻译模型，使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出；其中，所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量，提高了模型解码速度。
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公开(公告)号：CN108921087A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810699566.6
申请日：2018-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种视频理解方法，旨在解决如何有效提取视频的密集帧特征和长期时空特征的技术问题。为此目的，本发明提供的视频理解方法首先利用残差网络获取目标视频的视频帧组，然后利用时序关系网络并根据多个视频帧组生成视频的时序关系特征，最后根据时序关系特征预测目标视频的视频行为类别。其中，视频帧组包括两个有序视频帧，每个有序视频帧均包括多个按照时间顺序依次排列的视频帧。基于上述步骤，能够有效获取到目标视频的密集帧特征和长期时空特征，进而可以快速且准确地预测出目标视频的视频行为类别。
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公开(公告)号：CN110704186B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910908595.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种基于混合计算资源的分布式计算系统，用以合理分配资源，满足计算任务多样性的需求，所述系统包括计算引擎层和资源调度层，其中：所述计算引擎层由多个构建在同一个Spark计算引擎上的深度学习框架组成，针对所述计算引擎层统一封装各个深度学习框架的访问接口；所述资源调度层包括多种异构计算资源，所述异构计算资源包括以下至少一项：CPU、GPU和FPGA；在所述资源调度层，根据待处理任务的任务类型划分不同的任务队列，根据不同物理机搭载的计算资源类型划分不同的逻辑集群，根据待处理任务的任务类，将任务队列中的任务分配到对应的逻辑集群中执行。
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公开(公告)号：CN109859742B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910015449.8
申请日：2019-01-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明提供一种说话人分段聚类方法及装置，以解决相关技术中处理短时说话人语音时，性能下降导致说话人聚类效果较差的问题。该方法包括：将待聚类语音划分为多个子语音段；通过权重联合概率线性判别分析WT‑PLDA模型对基于划分得到的各子语音段的I‑vector提取出各子语音段的特征信息W‑vector，所述WT‑PLDA模型的模型参数至少包括：均值向量、说话人子空间的投影矩阵、说话人因子的隐藏变量以及残差因子；通过概率线性判别分析PLDA根据划分后多个子语音段的所述W‑vector对该多个子语音段循环进行多次聚类，直至所述多个子语音段被聚类为两类。本发明提高了说话人的聚类效果。
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