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公开(公告)号：CN106710589B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201611239071.2
申请日：2016-12-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G10L15/02 , G06K9/4628 , G06K9/6274 , G06N3/04 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G10L15/16 , G10L15/22 , G10L15/24 , G10L15/30 , G10L25/18
Abstract: 本发明提出一种基于人工智能的语音特征提取方法及装置，其中，方法包括：对待识别语音进行频谱分析，得到待识别语音的语谱图，利用图像识别算法中的Inception卷积结构，对语谱图进行特征提取，得到待识别语音的语音特征。本发明中，通过对待识别语音进行频谱分析，将连续的待识别语音转换成语谱图进行表示，由于Inception卷积结构为可以精准识别图像特征的有效的图像识别方式，利用Inception卷积结构对语谱图进行识别，提取出待识别语音较为准确的语音特征，进而可以提高语音识别的准确率。
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公开(公告)号：CN107182216B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201580001261.8
申请日：2015-12-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的快速磁共振成像方法及装置。所述方法包括：步骤S1，构建深度卷积神经网络；步骤S2，获取离线磁共振图像数据，训练所述深度卷积神经网络，学习欠采样磁共振图像与全采图像之间的映射关系；步骤S3，利用所述步骤S2中学习到的深度卷积神经网络重建磁共振图像。本发明实施例的基于深度卷积神经网络的快速磁共振成像方法及装置，通过使用大量采集到的磁共振数据学习一个离线的深度卷积神经网络，学习欠采样磁共振图像与全采图像之间的映射关系，从而充分利用线下大量的磁共振图像，开发其先验信息，使其离线网络可从欠采磁共振数据里恢复更多的精细结构和图像特征，并使磁共振欠采倍数和成像精度有所提高。
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公开(公告)号：CN109791628A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201780042629.4
申请日：2017-12-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种用于神经网络的网络模型分块压缩方法，包括：权重矩阵获得步骤，获得经过训练得到的神经网络的网络模型的权重矩阵；权重矩阵分块步骤，按照预定阵列大小将权重矩阵划分成由若干初始子块组成的阵列；待裁剪权值元素集中步骤，根据子块中的矩阵元素的权值绝对值和值，通过行列交换，将权值较小的矩阵元素集中到待裁剪子块中，使得该待裁剪子块中的矩阵元素的权值绝对值和值相对于不是待裁剪子块的其他子块中的矩阵元素的权值绝对值和值更小；子块裁剪步骤，将上述待裁剪子块中的矩阵元素的权值裁剪掉，获得最终的权重矩阵，以实现对神经网络的网络模型的压缩。实现能够节省资源开销，在有限资源的条件下布置规模巨大的神经网络。
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公开(公告)号：CN109791552A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201780059497.6
申请日：2017-10-18
Applicant: 苹果公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/9535
CPC classification number: G06F16/24578 , G06F16/248 , G06F16/335 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06N20/20
Abstract: 本发明描述了将多个搜索结果重新排序的方法和设备装置。在示例性实施方案中，设备从用户接收搜索查询并在多个搜索域上生成多个搜索结果，其中根据第一排序将该多个搜索结果排序。该设备另外生成重新排序模型，其中该重新排序模型包括多个域内模型，该多个域内模型是至少基于与多个其他设备交互的多个用户的设备交互而生成的，并且该多个搜索域中的每一个搜索域对应于该多个域内模型中的一个域内模型。该设备还使用重新排序模型将多个搜索结果重新排序，并使用第二排序来呈现所述多个搜索结果。
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公开(公告)号：CN109754088A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811301455.1
申请日：2018-11-02
Applicant: 谷歌有限责任公司
Inventor： 乔尔·肖尔 , 塞尔吉奥·瓜达拉马·科塔多
CPC classification number: G06K9/6253 , G06F9/448 , G06K9/6273 , G06N3/0454 , G06N3/0472 , G06N3/08 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及具有用于培训训练生成式对抗网络的模块化基础结构的计算系统。本公开的示例方面涉及提供用于训练生成式对抗网络(GAN)的模块化基础结构的计算系统。例如，模块化基础结构可以包括轻量级库，其被设计为使训练和评估GAN变得容易。用户可以与模块化基础结构交互和/或依赖于模块化基础结构来轻松地训练GAN。根据本公开的一个方面，模块化基础结构可以包括处理在GAN训练过程的各个阶段和其中的操作的多个不同代码集。代码集可以是模块式的。也就是说，代码集可以被设计为独立存在，但是可容易地且直观地组合。因此，用户可以采用一些或所有代码集，或者可以用自定义代码集替换某个代码集，同时仍然生成可行的组合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109754064A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811024492.2
申请日：2018-09-03
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/04
CPC classification number: G06N3/08 , G06N3/04 , G06N3/0454
Abstract: 一种被配置为执行解卷积操作的神经网络装置，包括：存储器，被配置为存储第一内核；以及处理器，被配置为：从所述存储器获取所述第一内核；通过调整包括在所述第一内核中的矩阵元素的排列来计算第二内核；通过划分第二内核来生成子内核；使用卷积运算符来执行输入特征映射与子内核之间的卷积操作；并且通过合并卷积操作的结果来生成输出特征映射作为输入特征映射的解卷积。
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公开(公告)号：CN109697510A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811199602.9
申请日：2018-10-15
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种处理器实现的神经网络方法包括：计算向神经网络中包括的节点之间的连接关系指派的权重的个体更新值；通过在累积缓冲区中累积个体更新值来生成累积更新值；以及响应于累积更新值等于或大于阈值，通过使用累积更新值更新权重来训练神经网络。
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公开(公告)号：CN109685829A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811544931.2
申请日：2018-12-17
Applicant: 成都旷视金智科技有限公司 , 北京旷视科技有限公司
CPC classification number: G06T7/246 , G06N3/0445 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T7/12 , G06T7/60 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明提供了一种基于图像的视线追踪方法、装置和电子设备，涉及图像处理的技术领域，该方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行裁剪，得到包含人眼的人眼图像；从人眼图像中提取出红色通道图像；通过视线追踪模型对红色通道图像进行视线追踪处理，得到视线追踪结果。本发明的方法是通过视线追踪模型对红色通道图像进行的视线追踪，红色通道图像对外界光线具有强鲁棒性，在过度曝光或光线不足的情况下进行视线追踪时，准确度也不受影响，可在光线复杂的场景中应用，普适性好，另外，视线追踪模型的使用，简化了运算，耗时短，缓解了现有的视线追踪方法无法在光线复杂的场景中应用，普适性不好的技术问题。
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公开(公告)号：CN109685200A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811374686.5
申请日：2018-11-19
Applicant: 华东师范大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G05B19/418
CPC classification number: G06N3/0454 , G05B19/4186 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的雾计算工业协议构建方法，与传统的防御方法不同，采用一种雾计算的工控系统模型，利用深度卷积对抗生成网络构建可部署到蜜罐系统的仿真协议，进而将基于蜜罐技术的主动防御与被动防御相结合来保护工业系统。部署在系统外部的蜜罐不仅能用于了解攻击者的恶意行为捕获漏洞，还能在一定程度上阻止和防御黑客的攻击，所以类似于蜜罐这样的主动防御技术对安全性较低的雾计算工业系统是很有必要的。在蜜罐中部署实际的工业协议会耗时耗力，且会暴露协议信息，带来安全隐患，这并不切实际，而直接模拟低交互的静态协议流并不能很好地达到欺骗攻击者的目的。因此，构建逼真的仿真协议来欺骗攻击者就显得尤为重要。
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公开(公告)号：CN109684853A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811199214.0
申请日：2018-10-15
Applicant: 诺基亚技术有限公司
CPC classification number: H04N1/4446 , G06K9/00624 , G06T3/0093 , G06T7/0002 , G06T11/60 , G06T2207/30168 , G06F21/602 , G06F2221/2107 , G06K9/6268 , G06N3/08 , G06Q50/01
Abstract: 本公开涉及用于确定和提供图像内的匿名内容的装置和方法。一种方法，包括：分析图像以确定图像场景类别；以及通过将变形模型应用于作为整体的图像，来基于所确定的图像场景类别生成匿名图像，使得匿名图像在图像与关联于所标识的场景类别的通用图像之间。
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