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一种基于非空倒排多索引结构的近似最近邻搜索方法: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于非空倒排多索引结构的近似最近邻搜索方法，在IVFADC检索系统的倒排索引结构基础上进行改进，将IVFADC检索系统第一阶段的倒排表定位视为一个独立的最近邻搜索问题，并基于乘积量...; 徐智周孟冬谢锡耀

一种快速高能效的大规模点云K-最近邻搜索加速器: 本发明的技术方案是提供了一种快速高能效的大规模点云K‑最近邻搜索加速器，其特征在于，构建了基于DSVS搜索结构进行搜索的NSVS框架，在FPGA上实现大规模点云图k‑最近邻搜索算法，包括：构建DSVS搜索结构；基于DSV...; 胡云皓哈亚军

基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法: 本发明涉及一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法，属于语音情感识别技术领域。本发明的语音情感识别系统，包括语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块、情感数据库模块、近似最近邻搜索模块、分类器...; 王海艳

基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法: 本发明涉及一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法，属于语音情感识别技术领域。本发明的语音情感识别系统，包括语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块、情感数据库模块、近似最近邻搜索模块、分类器...; 王海艳

一种基于局部向量量化的近似最近邻搜索方法: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于局部向量量化的近似最近邻搜索方法，首先在原始向量数据集中执行K‑means聚类算法，将得到的簇类中心用于初始化第一层码本，通过计算所有向量与其距离最近的码字的残差来得到一层的残...; 徐智周孟冬谢锡耀

基于增强学习生成向量最近邻搜索策略: 本文公开的基于增强学习生成向量最近邻搜索策略的技术方案，将向量近似匹配搜索技术应用到搜索引擎中，通过增强学习技术对搜索引擎进行训练，以得到计算状态与行为动作的映射关系。搜索引擎可利用该映射关系为查询内容自动生成检索策略。; 李伟李明琴陈琪罗威任刚王井东张霖涛

用于无人驾驶的三维激光雷达点云高效K-最近邻搜索算法: 本发明提供了一种用于无人驾驶的三维激光雷达点云高效K‑最近邻搜索算法。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的K‑最近邻搜索算法在无人驾驶中的点云地图匹配过程中的应用。本发明采用了一种新型的数据结构用于快速K‑最近邻搜索...; 孙豪哈亚军

基于k-means特征的适应性近似最近邻搜索算法: 2023年; 在基于倒排索引和HNSW索引结构的最近邻搜索算法中,由于所有查询点使用固定的终止条件进行近似最近邻搜索,从而导致某些查询点在搜索路径上访问了不必要的数据点。因此,本文针对十亿规模数据集,在IVF-HNSW算法的基础上,根据数据点的k-means特征和真实最小访问点,建立神经网络回归模型。通过模型,动态预测每个查询点在HNSW索引中找到最近邻所需要搜索的质心个数,以及在IVF中需要搜索的倒排列表的个数,最终每个查询点能够通过适应性搜索,减少需要访问的数据库向量的个数,进而降低总体搜索所需要的查询时间。实验结果表明,优化后的自适应搜索算法与原始IVF-HNSW算法相比,在最高召回率下,平均查询时间最多可降低27%。; 胡文洁杨凯祥谭宗元; 关键词：最近邻搜索倒排索引

结合噪声掩模训练和最近邻搜索机制的轻量级椒盐去噪: 2023年; 随着图像处理应用在各新兴领域的不断扩展,高性能椒盐去噪仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种结合噪声掩模训练和最近邻搜索机制的椒盐去噪方法。首先,搭建一个包含9个卷积层的轻量级神经网络,用于生成高质量的噪声掩模。接着,根据该噪声掩模的噪点标记结果,正常像素不作处理,通过最近邻搜索机制寻找与噪点最相邻的正常像素灰阶替代噪点灰阶。本文提出了一种用于噪点标记的轻量级卷积神经网络。在降低网络深度的同时,在中间层采用深度可分离卷积代替常规卷积,这两个因素使得运算复杂度和参数量得到数量级的降低。另外,提出了一种基于最近邻搜索机制的去噪方法,提升了去噪性能。实验结果表明,所提出网络的运算复杂度比传统网络有数量级的降低,训练所得噪声掩模的误判率分别比极点标记、均值标记和极值图像块标记分别降低了94.79%、94.79%和83.65%。此外,去噪图像的峰值信噪比相比于传统卷积神经网络方法的处理结果提升了2.53%,信息损失降低了6.76%。本文首次将轻量级卷积神经网络应用于椒盐去噪,降低了网络的复杂度,提升了去噪性能。; 黄成强金星; 关键词：最近邻搜索

一种用于余弦距离最近邻搜索的存内计算架构及操作方法: 本发明公开了一种用于余弦距离最近邻搜索的存内计算架构及操作方法，包括两个基于FeFET的存储阵列、Translinear电路和WTA电路，两个存储阵列分别为第一存储阵列和第二存储阵列；所述存储阵列包括若干存储行，每个存储...; 尹勋钊刘哲恺陈豪邦卓成

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