本发明提供一种基于时序信息引导混合专家的零样本视频问答方法，先对本发明模型进行训练：提取原始视频的第一特征信息、视频文本的第二特征信息以及第一特征信息的时序特征信息，将上述三种特征信息作为大语言模型的输入，并利用大语言模型中的时序模块对...

本发明公开了一种基于记忆增强的视频描述生成方法，包括以下步骤：S1、提取原始视频的第一特征信息和第二特征信息，并将第一特征信息和第二特征信息拼接，得到最终视频特征；S2、根据步骤S1中最终视频特征与视觉记忆，利用记忆增强编码器进行编码，...

本发明公开了一种基于模糊计算的多模态滑坡位移智能预测方法，包括：获取滑坡变形监测数据和天气预报数据；根据滑坡变形监测数据和天气预报数据，计算预设时间步长内的影响因子相关统计值，利用最大信息系数法计算影响因子相关统计值和滑坡位移之间的相关...

本发明提供一种用于轻量级网络的知识蒸馏热启动训练方法和系统，该方法包括获取至少一个随机初始化的轻量级网络模型；将低分辨率图像和对应高分辨率图像作为一对训练样本，基于多个训练样本获取训练样本集合；将训练样本集合中的低分辨率图像输入轻量级网...

本发明公开了一种基于视频深度信息的多模态视频语言学习方法，包括：S1：提取原始视频的第一特征信息和所述原始视频中文本的第二特征信息；S2：根据所述第一特征信息，利用DAST模块，得到最终视频特征；所述最终视频特征为带有视频深度信息且考虑...

本发明公开了一种基于图神经网络的多模态对话情感识别方法及系统，包括：S1：获取说话人和上下文感知的单模态表示；S2：根据说话人和上下文感知的单模态表示，提取各模态和会话上下文之间的多元和高阶信息，得到多变量表征数据；S3：提取各模态和会...

本发明公开了一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法，包括：将去噪后的图数据集输入至SAC

本发明公开了一种服务器端与客户端双端性能提升的联邦学习方法，包括以下步骤：S1：利用中心服务器初始化模型并分发给所有客户端；S2：利用客户端接收模型，将模型的特征提取器与本地模型的分类器进行拼接，得到最新本地模型；S3：对最新本地模型进...

本发明公开了一种视觉对话方法及系统，包括：获取原始输入数据，其中，所述原始输入数据包括当前图像数据和新的问题，且所述新的问题与所述当前图像数据相关；分别对所述原始输入数据中的文本型数据和图像数据进行预处理，得到文本特征序列和视觉特征序列...

本发明公开了一种三线性编码系统及视频

本发明公开了一种基于通感对比学习的多模态情感预测方法，包括获取包含情绪状态的多模态数据；构建基于对比学习的通感转换网络模型；采用字典结构构建负样本队列，并利用每次迭代的样本对负样本队列进行更新；利用多模态数据和负样本队列对基于对比学习的...

本发明公开了一种联合多种注意力的最大化句法信息的作者归属方法，包括获取未知作者的文本信息数据，对文本信息数据进行预处理，得到字符原始数据和句法原始数据，并分别嵌入得到字符嵌入向量和标签嵌入向量；从字符嵌入向量中提取字符2

本发明公开了一种基于视频分析的口罩佩戴数据的处理方法，所述基于视频分析的口罩佩戴数据的处理方法包括：S1：获取视频数据；S2：利用目标检测系统对所述视频数据的当前帧图像进行识别处理，得到识别处理结果；S3：对所述识别处理结果进行目标跟踪...

本发明公开了一种基于先验知识和对象敏感的视频问答方法，首先提出了一种新的先验知识探索方式，即先验知识探索网络PKE，它以信息检索的方式引入了先验知识，以促进视频问答模型的推理能力；同时，PKE还可以通过将检索到的句子作为推理的证据来提供...

本发明公开了一种联邦学习中的模型微调和头部聚合方法，包括以下步骤：S1：通过客户端接收中心服务器发送的深度学习模型，并在客户端对深度学习模型进行头部训练；S2：在中心服务器中对头部训练后的深度学习模型进行全局表示聚合，生成泛化性全局模型...

本发明公开了一种面向流场景的时序知识图谱嵌入与预测方法，通过采集流场景下的交互知识，并进行预处理，根据预处理后的交互知识获取直接影响实体与传播影响实体；构建更新模型更新直接影响实体与传播影响实体的嵌入表示；构建读取模型读取更新后的直接影...

本发明公开了一种针对知识增强推荐系统的图非采样学习方法，包括以下步骤：S1：构建基于图非采样的知识图谱嵌入和基于图非采样的推荐系统嵌入；S2：利用多跳Top

本发明公开了一种基于视频分析的打喷嚏发生检测方法，所述基于视频分析的打喷嚏发生检测方法包括：S1：构建打喷嚏发生特征库，其中，所述打喷嚏发生特征库是基于视频文件构建的，以用于作为输入视频的比对数据；S2：根据所述打喷嚏发生特征库，利用特...

本发明公开了一种基于注意力机制的固态硬盘数据预取方法，可以筛选出固态硬盘上被频繁读取的地址，减小了需要建模的空间；同时，本发明采用基于注意力机制的神经网络，能学习访问差值序列中的重要信息，忽略不重要的信息；此外，本发明首次使用表格记录并...

本发明公开了一种面向社交视频直播的异常事件检测方法，包括以下步骤：S1：采集直播视频，提取观众互动特征和主播动作特征；S2：根据观众互动特征和主播动作特征，利用耦合长短期记忆网络模型生成重构特征，并计算重构误差，获取直播视频的异常得分，...