本申請公開了一種圖像壓縮方法、裝置、設備及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，包括：基于預設圖像碼率對原始圖像的像素坐標進行編碼得到若干編碼信號；根據圖像碼率對編碼信號進行分組得到若干分組信號；利用預設多層感知機網絡對分組信號進行處理得到若...

本發明公開基于混合約束條件下的民宿平面自動生成方法及系統，涉及圖像數據處理技術領域，通過M

本發明公開了一種二分圖中目標子圖查找方法及相關設備。方法包括：獲取原始二分圖，原始二分圖包括多個第一頂點和多個第二頂點；更新第一下界值，根據當前的目標最優解更新第二下界值，根據第一下界值和第二下界值刪除原始二分圖中的部分頂點，得到縮減二...

本發明涉及用于輕量化部署的剪枝式圖像壓縮感知方法及系統。其中的方法包括：獲取預覽圖像和與預覽圖像關聯的采樣值，將預覽圖像輸入到基于投影梯度算法和深度神經網絡的圖像壓縮感知模型中以計算輸出重建圖像，其中，深度神經網絡包括:用于特征提取的提...

本申請公開了一種圖像壓縮方法、裝置、設備及存儲介質，涉及圖像壓縮領域，包括：對當前待壓縮數據進行下采樣得到初始特征；通過寬特征空間變換層對初始特征分別進行空間維度和通道維度變換并對空間變換后特征和通道變換后特征進行融合和特征提取；將得到...

本發明公開了基于虛擬現實技術的建筑模型修改交互方法、系統及終端，涉及建筑設計建模領域，解決了相關技術中用戶無法修改虛擬建筑元素的形態和組成的問題，其技術方案要點是：構建帶有三維建筑模型和環境信息的虛擬建筑場景；獲取用戶語音指令，識別用戶...

本發明公開了一種基于圖對比學習的生物分子分類方法及裝置，通過將獲取的目標生物分子圖輸入到預訓練的編碼器中，將得到的目標生物分子圖中的所有節點特征進行融合，得到目標生物分子圖標簽；編碼器的預訓練過程包括：將生物分子圖輸入第一編碼器，得到生...

本發明提供了一種基于知識增強和結構對比的API推薦方法，包括以下步驟：步驟1，代碼預處理構圖；解析源代碼，提取方法、API和結構節點以及它們之間的關系，構成調用關系圖和層次結構圖；步驟2，知識增強的圖嵌入學習；使用圖卷積神經網絡GCN在...

基于圖神經網絡的安全事件預測方法、電子設備及存儲介質，屬于安全事件風險預測技術領域。為解決個體人員安全事件風險預測的問題。本發明采集人員基本信息數據，GPS時空軌跡數據，進行數據清洗，提取融合圖節點特征，得到人員節點特征數據，地點節點特...

本發明公開了一種基于度量學習的時序知識圖譜補全方法及系統，包括：將若干個候選尾實體分別填入待補全三元組，獲得若干個待評估四元組；根據第一頭實體和所有候選尾實體的所有鄰居實體、第一實體關系、以及第一時序信息，對第一頭實體和候選尾實體進行實...

本發明公開了一種基于圖對比學習的多模態交通流量預測方法及系統，方法包括：基于歷史交通流量數據建立局部和全局流量異構圖；對全局和局部流量異構圖進行編碼得到對應的異構圖流量特征；計算局部流量異構圖流量特征的互信息來優化局部流量異構圖流量特征...

本發明公開了一種隱私保護空間眾包任務分配方法及系統，本發明提供的方法中，采用兩個分配終端分別持有任務位置和任務處理終端位置的秘密共享份額，在任務分配過程中全部都是基于秘密共享域來完成，分配終端在不知曉明文的任務位置和任務處理終端位置的情...

本申請公開了一種基于對比學習的單細胞數據聚類方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：通過預先構建的特征提取模塊確定待聚類單細胞數據的正視圖對并提取所述正視圖對的特征；通過預先構建的對比學習模型將所述特征進行對比學習，獲得所述待聚類單細胞...

本發明公開了一種大型圖中最小k

本申請涉及一種基于圖神經網絡進行用戶行為預測的方法及裝置，其方法包括標注用戶、商品及兩者之間的交互行為；進行構圖；初始化動態實體嵌入和動態關系嵌入，設置模型的訓練時間步；若當前的訓練時間步小于設置的訓練時間步，則獲取當前的時序知識圖譜的...

本發明公開了一種基于二進制塊雙向編碼的圖像壓縮方法及圖像解壓方法，圖像壓縮方法包括：獲取待壓縮圖像對應的多個待處理圖像塊，根據待處理圖像塊的大小獲取類型判斷閾值；根據待處理圖像塊對應的第一符號數目和第二符號數目獲取編碼類型判斷參數；根據...

本申請屬于自然語言處理技術領域，公開了一種基于圖神經網絡的情感分類方法。通過利用BERT編碼器得到文本句的上下文表示；基于句法依賴樹，構建初始鄰接矩陣；使用Glove詞向量模型將初始鄰接矩陣映射成初始化鄰接矩陣表示；構建根選擇分數向量和...

本發明涉及自然語言的處理及轉換技術領域，特別是指一種中文翻譯方法，所述方法包括：S1、對訓練集的中文源數據進行外語化筆畫序列建模，得到所述中文源數據的外語化筆畫序列；S2、對所述外語化筆畫序列進行密文數據增強，得到密文；S3、對所述外語...

本申請公開了一種多物種蛋白質功能預測方法、裝置、設備及存儲介質，屬于生物信息技術領域，該方法包括：將多物種蛋白質的標簽矩陣和特征矩陣輸入預先構建的跨物種異構網絡；在所述跨物種異構網絡的每個傳播層傳播所述標簽矩陣和所述特征矩陣，獲得傳播后...

本發明公開了一種基于流圖模型的網絡流量測量方法和裝置。該方法包括步驟：將每次從網卡或網絡流量文件接收到的數據包流插入到一個高速緩沖隊列中，并從所述數據包中提取數據包信息；根據流圖模型和提取的所述數據包信息構建用于更新和存儲網絡流特征的布...