黄容
- 作品数：11 被引量：2H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种上下文联系的学评教方面级情感分析方法
- 本发明涉及一种上下文联系的学评教方面级情感分析方法，属于智能教育技术领域。该方法包括以下步骤：S1：数据采集；S2：记忆信息提取；S3：位置编码；S4：注意力交互；S5：上下文联系迭代；S6：情感分类；本发明可以准确的对...
- 黄容陈胜义熊余蔡婷储雯姚玉
- 一种综合局部信息和全局信息的空间注意力图像去噪方法
- 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种综合局部信息和全局信息的空间注意力图像去噪方法，该方法包括：实时获取图像，将获取的图像输入到训练好的图像去噪模型中，得到去噪后的图像；所述图像去噪模型包括图像浅层特征提取模块、图像特征...
- 唐述黄容
- 文献传递
- 一种融合学习场景的可解释学习路径推荐方法
- 本发明涉及一种融合学习场景的可解释学习路径推荐方法，属于教育信息化领域。该方法包括：使用K‑prototype算法挖掘与学习者知识水平相关的个性化特征，对相同学习偏好的学习者进行聚类，形成个性化表征；使用邻域标定的图注意...
- 熊余任朝辉蔡婷吴超黄容蔡林沁
- 一种综合局部信息和全局信息的空间注意力图像去噪方法
- 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种综合局部信息和全局信息的空间注意力图像去噪方法，该方法包括：实时获取图像，将获取的图像输入到训练好的图像去噪模型中，得到去噪后的图像；所述图像去噪模型包括图像浅层特征提取模块、图像特征...
- 唐述黄容
- 人脸图像的识别方法、装置、电子设备及介质
- 本发明实施例公开了一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：获取第一图像序列和第二图像序列；所述第一图像序列和所述第二图像序列分别为同一目标人物对象在车辆中处于不同角度下的图像序列；基于所述第一图像序列...
- 田航周渝陇黄容熊仕勇罗婷婷
- 一种多尺度的图像动态场景盲去模糊网络被引量：1
- 2022年
- 近几年,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的单幅图像动态场景盲去模糊(single image dynamic scene blind deblurring, SIDSBD)方法已经取得了巨大的进步.其成功主要是源于多尺度模型或者多块模型、编解码器架构的设计和残差块结构的设计3个方面.基于此,提出了一种新的多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural network, MSCNN)来进一步开发多尺度模型、编解码器架构和残差块结构的优势,以实现更高质量的动态场景盲去模糊.首先,受到空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)和多块模型的启发,提出了一种分等级的多块通道注意力机制(hierarchical multi-patch channel attention, HMPCA).提出的HMPCA通过利用特征图的全局特征统计量和局部特征统计量来自适应地对特征图进行逐通道的权重赋值.因为利用了局部信息,因此HMPCA可以被认为是增加了通道方向的感受野,也正因如此,提出的HMPCA能够进一步增强网络的表达能力.其次,不同于现有的多尺度模型,发展出了一种新的多尺度模型,该模型中的每个尺度是由多个编码器和多个解码器构成的.因为HMPCA,使得同一尺度内的编码器和解码器并不完全相同,因此提出的多尺度模型可以被看作是增加了编解码器的深度,因此能够提升每一个尺度的去模糊性能,最终实现更高质量的动态场景盲去模糊.大量的实验结果表明:提出的方法较近几年的一些成功的SIDSBD方法相比,能够复原出更高质量的去模糊图像,在客观的评价指标和主观的视觉效果上均有显著的改进.
- 唐述万盛道谢显中杨书丽黄容顾佳郑万鹏
- 关键词：卷积神经网络
- 一种基于生成式人工智能的在线课程观点摘要生成方法
- 本发明涉及一种基于生成式人工智能的在线课程观点摘要生成方法，属于人工智能领域。该方法包括：采集文本评论数据并进行清理、分词和去停用词操作；采用预训练过的BERT语言模型将文本评论数据进行词嵌入，映射为高维向量表示形式，然...
- 熊余秦新明蔡婷黄容储雯阎鸣鹤
- 一种基于迁移学习的教师语音情感识别方法
- 本发明涉及一种基于迁移学习的教师语音情感识别方法，属于教育信息化领域。该方法包括特征提取部分、全局域鉴别部分、局部子域鉴别部分、自适应对抗部分以及分类模块。在特征提取部分中对采集到的教师语音数据经过抽样量化、分帧、加窗、...
- 蔡婷王盛松熊余储雯黄容钟鑫
- 基于Storm slot使用率低优先的动态负载均衡策略被引量：1
- 2016年
- Storm现有的负载均衡机制,会导致集群节点slot资源使用不均衡,而且在集群节点资源变化后,也无法动态调度各节点负载。针对该问题,该文提出基于slot使用率低优先的动态负载均衡策略。该策略在给Topology分配slot计算资源时,优先分配slot使用率低的节点;当集群可用资源变化时,对节点按照负载从高到低排序,并将高负载节点上的任务动态迁移到低负载节点上,实现动态负载均衡。实验结果表明,基于slot使用率低优先的动态负载均衡策略能够有效促进Storm集群负载均衡,提升Storm集群的计算性能。
- 黄容王贤稳
- 关键词：负载均衡
- 基于卷积神经网络的图像去噪方法研究
- 随着互联网第三次浪潮的到来，图像复原这类计算机低视觉任务被引入到深度学习的领域。在图像分类、分割等高级视觉任务中，图像复原作为它们的预处理步骤，具有极其重要的意义。图像复原技术包括图像去噪声、图像去模糊、图像超分辨率重建...
- 黄容
- 关键词：图像去噪卷积神经网络
- 文献传递
