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一种非负矩阵分解聚类方法、装置及可读存储介质: 一种非负矩阵分解聚类方法、装置及可读存储介质，方法包括以下步骤：将输入数据映射到高维非线性空间；自适应学习高维非线性空间下数据的潜在拓扑关系，获得样本间的邻接矩阵，并以拓扑关系约束高维映射数据的非负分解结果矩阵，完成高维...; 张斌李瑞瑜郭宇张雪涛王飞; 文献传递

基于自适应图的半监督宽度学习分类方法及设备: 一种基于自适应图的半监督宽度学习分类方法及设备，分类方法包括以下步骤：先将输入数据进行随机权值映射，将映射后的特征存储在特征节点中，然后通过相似的非线性特征映射将特征节点扩展到增强节点，最后将特征节点和增强节点结合形成输...; 郭宇熊钰姜沛林张玉龙王飞

一种空间三维视觉计算验证方法: 本发明提供了一种空间三维视觉计算验证方法，验证实验中，通过两台经纬仪a和b构成一个参考坐标系，第三台经纬仪c和参考坐标只有平移关系。将相机固定在经纬仪c上，并且得到相机坐标系和经纬仪c坐标系之间的关系。已知空间目标物体上...; 王飞张雪涛杨海伟何永健郭宇郑南宁; 文献传递

一种6D位姿估计数据集制作方法、装置及系统: 本发明公开了一种6D位姿估计数据集制作方法、装置及系统，属于人工智能领域，包括获取制作目标物体的信息；将制作目标物体的信息构建为转换矩阵，结合若干个物体在n个场景下拍摄的数据，生成目标物体的三维模型；采集若干个物体在目标...; 王飞芦明磊郭宇党政张雪涛邱钧宁冯新健

基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及系统: 本发明公开了一种基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及系统，属于数字图像处理技术领域，所述方法包括：制作一个参考信息数据库以及一个补丁匹配管道，获得相应的高分辨率图像补丁；利用多尺度特征转移和聚合控制模块控制扩散...; 黄昕祝超刘勇冯新健郭宇王飞

一种圆柱状目标的位姿测量方法: 本发明提出了一种圆柱状目标的位姿测量方法，该发明的重点是确定标记点的布局方式，使得标记点易于检测、识别，并且能够使物体坐标系中的标记点与图像坐标系中检测到的标记点能够很好地对应。对于表面缺乏纹理特征的圆柱状目标，需要确定...; 郭宇宋宇王璇王飞成乐; 文献传递

一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统: 本发明公开了一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统，包括以下步骤：构建多视图数据集；基于多视图数据集的自表达性质构建图学习项，获取不同视图对应的图结构；通过自适应权重机制融合不同视图对应的图结构，得到一致性图...; 张玉龙段晓宇杜海浪胡雨馨王一诺郭宇王飞

基于自适应图结构约束子空间学习的特征选择方法及设备: 一种基于自适应图结构约束子空间学习的特征选择方法及设备，特征选择方法包括以下步骤：通过基于矩阵分解的子空间学习，在原高维特征空间中挑选若干个特征形成子空间；通过自适应图结构学习，约束所得到子空间具有和原高维特征空间有相同...; 郭宇张文轩赵露婷王一唯王飞

基于人工智能的蛋白质热力学稳定性预测: 2025年; 人工智能技术在生物学领域的应用在近几年取得了突飞猛进的发展,其中最显著的成果为蛋白质结构预测和设计,该成果于2024年荣获诺贝尔化学奖。可以预见,对蛋白质各类物理和化学属性的精准预测将是蛋白质预测领域下一阶段的重要发展方向。蛋白质热力学稳定性在深入了解生命活动机制、药物研发、疾病诊断和治疗,以及生物技术产业中酶制剂的生产、生物传感器研发以及蛋白质药物制备等方面均具有重要意义。借助人工智能技术进行蛋白质热力学稳定性的精准预测将大幅提升蛋白质相关的科学研究能力和产业发展效率。本文综述了蛋白质热力学稳定性预测技术的发展历程,梳理了从生物实验测定方法、传统能量函数计算方法到现代机器学习预测方法。重点讨论了基于机器学习的预测模型,尤其是深度神经网络、图神经网络和注意力机制等前沿算法在蛋白质热力学稳定性预测中的突破。深入讨论了突变稳定性预测的核心挑战,如数据集质量与数量不平衡、模型过拟合及蛋白质动态性的建模等难题。旨在为研究人员提供一个全面的参考框架,助力突变蛋白质热力学稳定性预测技术的发展。; 陶林节徐凡丁郭宇龙建纲鲁卓阳; 关键词：突变

图像深度信息单目估计方法、设备及可读存储介质: 本发明公开了一种图像深度信息单目估计方法、设备及存储介质，包括，将待估计图像作为预训练好的自监督通道混合网络的输入；其中，利用编码器模块对待估计图像进行编码，得到若干不同层次的语义特征图；若干语义特征图的语义层次不同，且...; 王飞许强郭宇张秋光张雪涛

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郭宇