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公开(公告)号：CN114662503B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210362526.9
申请日：2022-04-07
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM和语法距离的方面级情感分析方法，包括S1:特征输入：使用GloVe预训练模型对词向量进行映射，再分别让方面词和上下文词经过Bi‑LSTM，得到方面词和上下文的隐藏表示；S2:语义特征提取：采用图卷积网络和mLSTM分别提取方面词和上下文的语义特征；S3:方面词和上下文词语义交互阶段:将S2提取到的方面词和上下文的特征进行一个点积注意力操作；S4:情感预测阶段:对S3中得到的特征进行一个最大池化操作后，再通过softmax操作得到最终预测的情感极性。提升了方面词与重要上下文正确匹配的概率，并通过引入语法距离权重代替相对距离，进一步在语法层面上提取与方面词语法关联程度大的上下文，最终提升了方面级情感分析的准确率。
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公开(公告)号：CN114881217A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210135910.5
申请日：2022-02-15
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于FPGA的通用型卷积神经网络加速器及其系统，涉及神经网络与边缘端加速系统设计领域，提出了一种基于Arria10SoCFPGA的卷积神经网络加速器，该加速器同时考虑了加速器性能，以及对标准卷积与DW(DepthWise)卷积的适配性，并且可以在Intel系列的SoCFPGA上移植，具有较为广阔的应用前景。本发明所述的系统包括：ARM处理器，DDR3存储器，AXI总线互联，卷积神经网络加速器系统控制模块，数据分发模块，卷积运算引擎模块，偏置激活模块，池化模块，输入/输出数据存储器及其控制模块，数据收集模块。为了提高系统的并行性，在数据分发模块采用1024bit数据对齐，实现数据的并行传输与计算，提升系统的计算效率与传输带宽。
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公开(公告)号：CN108596919B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810372310.4
申请日：2018-04-24
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
摘要： 本发明请求保护一种基于深度图的自动图像分割方法。针对GrabCut在图像中存在前背景颜色相近、阴影或低对比度区域时，不能有效分割图片，提出一种改进的GrabCut图像分割算法。本发明在用显著性实现GrabCut自动分割的基础上，融合了深度信息，提高了算法的分割准确度。首先，通过深度信息指导显著信息来初始化GrabCut算法，其次，将深度信息融入算法的能量公式中，最后，用改进的能量公式和超像素构建网络流图，进行最大流/最小割。相对于传统的图割方法，本发明将深度信息有效地结合到了GrabCut自动分割框架中，提高了分割算法的准确性。
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公开(公告)号：CN105007183A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510404618.9
申请日：2015-07-10
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明涉及一种带有生存性感知的低成本HOWBAN无线功能部署方法，属于光无线混合网络通信技术领域。该方法针对现有生存性保护机制未能根据网络的生存性保障程度对其ONU进行合理的无线功能部署，以及受故障影响的数据往往只在一部分的ONU之间进行转发，对网络中所有的ONU进行无线功能部署将导致网络资源利用率降低，部署成本较高的问题，采用定量分析方法评估网络生存性，从而根据当前的ONU无线功能部署情况准确量化得到网络可靠度，进而利用多目标优化方法有效地均衡了网络成本和网络可靠度，以最大资源利用率为目标完成ONU的无线功能部署。本方法能够在满足网络生存性的同时，达到提高网络资源利用率及降低网络成本的目的。
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公开(公告)号：CN102647625B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201210135132.6
申请日：2012-05-03
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： H04N21/266 , H04N21/63 , H04N21/64
摘要： 本发明公开了一种基于端口号和IP地址的多视频转发方法，属于视频传输领域。本发明包括视频服务器、转发服务器和终端，该视频服务器将多路视频发送给该转发服务器，该转发服务器将对应的视频转发给需视频传输的终端；在转发服务器向需视频传输的终端转发对应的视频时，转发服务器通过主线程实现终端信息和子线程启闭的更新，通过子线程实现视频的转发，并且每一路视频对应于一个单独的子线程，每一子线程对应于一个端口号。本发明保证了线程之间的并发执行，互不干扰；此外实现对子线程启闭的控制，不仅保证了多路视频的同时转发，而且防止减少的线程占用带宽，降低了视频传输成本，使得视频传输的效果较好。
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公开(公告)号：CN102647625A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210135132.6
申请日：2012-05-03
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： H04N21/266 , H04N21/63 , H04N21/64
摘要： 本发明公开了一种基于端口号和IP地址的多视频转发方法，属于视频传输领域。本发明包括视频服务器、转发服务器和终端，该视频服务器将多路视频发送给该转发服务器，该转发服务器将对应的视频转发给需视频传输的终端；在转发服务器向需视频传输的终端转发对应的视频时，转发服务器通过主线程实现终端信息和子线程启闭的更新，通过子线程实现视频的转发，并且每一路视频对应于一个单独的子线程，每一子线程对应于一个端口号。本发明保证了线程之间的并发执行，互不干扰；此外实现对子线程启闭的控制，不仅保证了多路视频的同时转发，而且防止减少的线程占用带宽，降低了视频传输成本，使得视频传输的效果较好。
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公开(公告)号：CN111314030A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010166288.5
申请日：2020-03-11
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： H04L1/00
摘要： 本发明请求保护一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法，属于非正交多址接入中的多用户信号检测领域。本发明首先利用球型译码算法对资源节点上的码字信息进行筛选，设置一个合理的球型半径，只有在半径内的码字信息才参与迭代，否则剔除该部分信息。接着观测合成星座点欧式距离与概率密度函数的分布规律，对合成星座点概率密度函数进行缩放处理，以此来降低叠加码字间的干扰，加快码字信息的收敛速度。本发明提出了一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法仿，能得到较好的检测性能，也能降低算法的部分复杂度。
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公开(公告)号：CN114781352A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210373785.1
申请日：2022-04-07
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06F40/205 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于语法依赖类型和方面间关联的情感分析方法，包括S1获取需要分析的文本，并通过预训练模型将其转化为词向量表示；S2将特定方面与句子表示的每一个单词进行拼接，并引入语法依赖类型，赋予语法依赖树中重要的依赖类型更大的权重；S3将带有方面感知和语法依赖类型的句子表示作为模型的输入；S4引入方面间关联矩阵，并经由图卷积网络获取到含有方面间关联的句子表示；S5将含有方面间关联的句子表示和含有方面特征的句子表示融合起来；S6得到同时含有方面信息和方面间关联的句子表示后，结合查询向量来判断目标方面的情感极性。本发明提升了模型识别方面间信息以及语法依赖关系的能力。
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公开(公告)号：CN114781352B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210373785.1
申请日：2022-04-07
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06F40/205 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于语法依赖类型和方面间关联的情感分析方法，包括S1获取需要分析的文本，并通过预训练模型将其转化为词向量表示；S2将特定方面与句子表示的每一个单词进行拼接，并引入语法依赖类型，赋予语法依赖树中重要的依赖类型更大的权重；S3将带有方面感知和语法依赖类型的句子表示作为模型的输入；S4引入方面间关联矩阵，并经由图卷积网络获取到含有方面间关联的句子表示；S5将含有方面间关联的句子表示和含有方面特征的句子表示融合起来；S6得到同时含有方面信息和方面间关联的句子表示后，结合查询向量来判断目标方面的情感极性。本发明提升了模型识别方面间信息以及语法依赖关系的能力。
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公开(公告)号：CN115909141A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211361909.0
申请日：2022-11-02
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种伪异常引导的3D卷积自编码视频异常检测方法，属于视频监控领域。该方法首选使用正常数据模拟异常数据分布生成伪异常数，其次使用正常数据和伪异常数据对自动编码器AE进行训练，形成PA‑3DCAE，即伪异常引导的3D卷积自编码网络；然后最大化伪异常数据的重建损失，同时最小化正常数据的重建损失；最后基于重建的峰值信噪比PSNR计算异常得分。本发明提高异常行为检测模型的性能。
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