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一种实时数据发送方法及系统: 本发明公开一种实时数据发送方法及系统，该方法包括：用户态将待发送的各条实时数据流的周期及偏移发送至内核态；内核态根据该各条实时数据流的周期及偏移确定宏周期以及各条实时数据流在一个宏周期内的发送时刻；内核态读取系统当前时刻...; 赵曦滨高跃李宗辉; 文献传递

一种基于深度强化学习的列车运行调度方法及系统: 本发明涉及一种基于深度强化学习的列车运行调度方法及系统，其首先收集真实场景中一个车站的所有可调度列车及其时刻表信息以及所有可调度安排的司机信息，构成原始信息；将收集的原始信息进行规则化处理；利用规则化处理后的数据信息建立...; 黄晋黄思光赵曦滨高跃夏雅楠

一种多电平变换器空间矢量PWM通用算法II:应用: 异步电机双端供电系统将电机三相绕组和两组逆变器相级联,能够以相对更为简单的结构,较少的辅助器件和更多的冗余开关状态实现多电平输出,具有良好的控制性能和应用前景.本文采用I中所介绍的新型多电平SVPWM算法设计了三电平异步...; 侯轩李永东高跃刘永衡; 关键词：异步电机空间矢量矢量控制变换器; 文献传递

面向大规模数据的高效超图神经网络: 2024年; 高阶关联广泛存在于现实世界中,如社交网络、生物网络、交通网络等,建模及优化高阶关联对于网络属性研究和演化趋势预测具有重要意义.超图是一种灵活的数据结构,能够自然地建模高阶关联.近年来,随着深度学习的发展,基于超图建模的超图神经网络被广泛应用于面向高阶关联的表示学习.然而,现有的超图神经网络均基于直推学习范式,虽然在小规模超图数据集上取得了不错的效果,但难以应用到大规模数据上,限制了其应用范围.本文首先分析了现有超图神经网络方法在大规模数据上应用的挑战,然后针对该问题提出了面向大规模数据的高效超图神经网络方法(efficient hypergraph neural network,EHGNN).针对现有方法空间、时间复杂度过高的问题,EHGNN分别设计了超图采样模块和基于单阶段超图卷积的计算加速模块,同时降低了超图神经网络的空间开销和时间开销,使得超图神经网络适用于大规模超图数据,显著增强了可扩展性.在4个真实超图数据集上的实验结果验证了EHGNN的有效性和高效性.; 吉书仪魏宇轩戴琼海高跃; 关键词：大规模数据

用于生存预测的全视野图像的异构高阶表示方法及装置: 本申请公开了一种用于生存预测的全视野图像的异构高阶表示方法及装置，其中，方法包括：在全视野图像中选取至少一个关键区域，并对每个关键区域生成两类标签；根据预先构造的超图以及图模型分别使用超图神经网络与图神经网络对每个关键区...; 高跃颜杰龙吉书仪李思奇

跨模态视觉对象检索方法及装置: 本申请涉及立体视觉对象跨模态检索技术领域，特别涉及一种跨模态视觉对象检索方法及装置，其中，方法包括：获取待查询立体视觉对象的多模态表示；将多模态表示输入至预先训练的模型中，得到待查询立体视觉对象在预设特征空间下的特征表示...; 高跃丰一帆闫循石

基于超图的三维对象检索方法和装置: 本发明提出一种基于超图的三维对象检索方法和装置，其中，所述方法包括以下步骤：计算数据库中三维对象的所有视图之间的距离矩阵；根据所述距离矩阵对所述所有视图进行聚类以得到多个聚类结果，并根据所述多个聚类结果构建所述三维对象对...; 戴琼海高跃张乃尧; 文献传递

基于关节组间关联建模的动作识别方法与系统: 本发明提出一种基于关节组间关联建模的动作识别方法与系统，其中，方法包括以下步骤：获取人体骨架关节特征；生成人体骨架关节组特征；建立邻接矩阵，邻接矩阵用于表征以关节点作为图节点的图结构；使用预先训练的图卷积网络对人体骨架关...; 高跃陈自强; 文献传递

一种面向列车自动驾驶模式学习的列车运行记录数据处理方法: 本发明涉及一种面向列车自动驾驶模式学习的列车运行记录数据处理方法，具体包括以下步骤：步骤1、原始数据的收集与预处理，得到标准的数据集，为后续的步骤准备数据的输入；步骤2、利用步骤1中得到的标准数据集进行数据不均衡处理；步...; 赵曦滨黄晋刘炎高跃李增坤; 文献传递

一种基于图结构的数据动态分类方法与系统: 本发明公开了一种基于图结构的数据动态分类系统，该系统包括如下单元：图数据输入单元用于接收动态输入的图结构数据；数据及模型存储单元用于保存已输入数据及保存当前时刻的分类模型参数；图连续学习单元用于根据输入图数据动态学习分类...; 高跃冯玉彤; 文献传递

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高跃