人工智能下载列表第654页

[深度学习] 一种多维泄漏信息检测方法、终端设备及存储介质.pdf

说明：发明专利说明书。本发明涉及一种多维泄漏信息检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：从多个维度上采集电子设备的电磁泄露信号组成对应的多个训练集；S2：构建改进卷积神经网络模型
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[深度学习] 一种基于MaskRCNN识别太赫兹安检图像可疑物体的检测方法__神经网络图.pdf

说明：发明专利说明书。本发明公开了一种基于Mask RCNN识别太赫兹安检图像可疑物体的检测方法，本发明采用了多张太赫兹安检图片构成的训练数据集、验证数据集和测试数据集与标注，构建基于Mask-RCNN 的图像识别模型并利用所述训练数据集训练该模型，以及利用所述验证数据集验证该模型的图像识别结果，该模型可以对太赫兹安检图像中人体携带的可疑物体进行良好的目标识别与检测。综上，本发明结合深度学习卷积神经网络思想
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[深度学习] 一种基于卷积神经网络的条纹投影三维扫描方法.pdf

说明：发明专利说明书。本发明公开了一种基于卷积神经网络的条纹投影三维扫描方法，该方法涉及计算机视觉，光学三维扫描和图像处理领域。该扫描方法用计算机生成一张正弦编码条纹图，利用投影装置将其投射在被扫描物体上
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[深度学习] 一种基于卷积神经网络和简单循环单元的语音情感识别方法.pdf

说明：发明专利说明书。本发明公布了一种基于卷积神经网络和简单循环单元的语音情感识别方法。首先，提取出语音中的谱图特征及其一阶差分和二阶差分，组合成三维特征。将这些特征在时间轴上分割成固定的片段数，并使用在ImageNet数据集上初始化参数的Alexnet网络
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[深度学习] 一种基于生成对抗网络由父母照片生成子女照片的方法.pdf

说明：卷积神经网络。发明专利说明书。本发明公开了一种基于生成对抗网络由父母照片生成子女照片的方法，将人脸图像数据行划分为训练样本集与测试样本集，并对训练样本集中的人脸图像进行数据预处理。之后，重新构建生成对抗中生成器的卷积神经网络结构
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[深度学习] 一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法.pdf

说明：卷积神经网络。发明专利说明书。本发明公开了一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法，其步骤包括：1、构建图像隐写分析的深度学习网络框架；2、图像数据集的准备；3、网络的初始化
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[深度学习] 一种肿瘤患者心理痛苦评估仪及其评估方法.pdf

说明：卷积神经网络。发明专利说明书。本发明公开了一种肿瘤患者心理痛苦评估仪及其评估方法，包括：S1、确定研究对象，提取其临床参数，并基于量表评估结果构建研究对象的临床数据库；S2、处理所述临床数据库中的人脸图像资料；S3、采用图像特征提取算法训练特征提取器和分类器，并对输入人脸图像的分级信息进行预测；S4、基于精确度测试，验证训练结果，构建积神经网络算法模型；
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[深度学习] 轴承故障识别方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf

说明：卷积神经网络。发明专利说明书。本发明提供了一种轴承故障识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，方法包括：获取待测轴承工作过程中的振动信号；将所述振动信号转化为所述待测轴承的加速度包络频谱图；将所述加速度包络频谱图输入到预先训练得到的卷积神经网络中
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