专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于对抗自编码器的无监督内部威胁检测方法-CN202311215676.8在审
  • 孙雁飞;周振国;朱行健;董建阔;亓晋;董振江 - 南京邮电大学
  • 2023-09-20 - 2023-10-27 - G06N3/088
  • 本发明属于用户异常行为检测技术领域,公开了基于对抗自编码器的无监督内部威胁检测方法,其将用户行为原始日志数据的行为序列拆分为以会话为单位的子序列集合,并提取数值特征;将其输入至对抗自编码器中进行训练,得到训练后的正常行为模型;将待检测的用户日志进行特征提取后输入训练后的正常行为模型中,计算数值特征的重构误差的和并作为会话中用户行为的威胁得分,判断该段会话中是否存在威胁。本发明使用无监督学习的方法训练正常用户行为序列,不需要预定义的标签或其他先验知识,使用对抗学习约束了编码器输出的不确定性,提高了模型对多维时序行为序列的重构准确度。
  • 基于对抗编码器监督内部威胁检测方法
  • [发明专利]基于分层深度学习模型的智慧园林食叶害虫识别方法-CN202110756284.7有效
  • 张晖;孙恩东;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 - 南京邮电大学
  • 2021-07-05 - 2023-10-13 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于分层深度学习模型的智慧园林食叶害虫识别方法,包括:获取用于食叶害虫识别的图像数据集,利用Retinex图像增强算法对获取的图像进行预处理,并分成训练集、验证集和测试集;构建分层深度学习模型,其包括两层,第一层具体为在已有的YOLO网络的特征提取模块头部嵌入残差可变形卷积模块;第二层具体为在已有的Faster R‑CNN网络中加入全局激活区域生成网络以及局部激活区域生成网络;利用训练集对分层深度学习模型进行训练,利用验证集对分层深度学习模块进行验证,得到训练好的分层深度学习模型;将测试集输入训练好的分层深度学习模型中,得到食叶害虫识别结果。本发明方法能够实现更为及时和有效的害虫防治工作。
  • 基于分层深度学习模型智慧园林害虫识别方法
  • [发明专利]一种基于聚类预分析的多意图与语义槽联合识别方法-CN202110325369.X有效
  • 张晖;李吉媛;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 - 南京邮电大学
  • 2021-03-26 - 2023-09-15 - G06F40/194
  • 本发明提出了一种基于聚类预分析的多意图识别与语义槽填充联合建模方法:实时获取当前用户输入的多意图文本并进行预处理;基于聚类预分析构建多意图识别模型,用来识别用户的多个意图;基于Slot‑Gated关联门机制构建BiLSTM‑CRF语义槽填充模型,充分利用意图识别的结果指导语义槽的填充;对构建的多意图识别与语义槽填充的联合模型进行优化。本发明充分考虑了意图识别与语义槽填充之间的联系,提出了一种联合建模的方法,将两个语义分析子任务合并为一个语义分析任务,在提高多意图识别准确性的同时也提高语义槽填充的准确性,从而提高自然语言语义分析的质量;在实际应用中,可以有效提升人机对话中机器理解人类语言的能力,提高解决问题的能力和人机对话的体验。
  • 一种基于聚类预分析意图语义联合识别方法
  • [发明专利]基于同态加密和区块链的交通拥堵预测系统及方法-CN202310696747.4在审
  • 董振江;戴鹏;董建阔;亓晋;陈思;洪汝旗;孙雁飞 - 南京邮电大学
  • 2023-06-13 - 2023-09-05 - H04L9/00
  • 本发明公开了基于同态加密和区块链的交通拥堵预测系统及方法,涉及车联网应用技术领域,系统通过密钥管理、注册登记、数据采集、数据加密、聚合签名、批量验证、计算预测、数据解密和奖励反馈九个模块协同交互,具体为系统初始化公共参数及密钥对;车辆接入区块链后进行身份注册认证;请求发生时采集车辆行程数据;运用同态加密算法加密车辆行程数据;链下的密码学承诺聚合签名和链上的密文数据验证;验证通过的密文数据分析出车流量信息;整合车流量信息与行程路线用训练好的交通拥堵预测深度学习模型预测拥堵情况;使用私钥解密获得最终的预测结果。本发明融合同态承诺与区块链技术,保证用户数据隐私安全的同时,实现高效准确的交通拥堵预测。
  • 基于同态加密区块交通拥堵预测系统方法
  • [发明专利]一种眼动控制的多模块智能设备-CN202310478072.6在审
  • 亓晋;吴恒笑;侯嘉玥;郭宇锋;孙雁飞;董振江;许斌 - 南京邮电大学
  • 2023-04-28 - 2023-08-08 - G06F3/01
  • 本发明属于人机交互技术领域,公开了一种眼动控制的多模块智能设备,包括单片机、单片机连接的云台电机模块、眼动图像采集模块、视觉追踪算法模块、陀螺仪模块、视线到云台映射算法模块;所述单片机用于接收其他模块传输的数据,并发出控制指令给对应模块进行相应的操作。本发明通过双眼视线追踪,提供快速精准的云台视线追踪效果,真正做到“随眼动”;利用模块化设计,允许用户根据所需要的适用场景自由更换组件,拓宽了此设备的使用应用场景;设计了云台方向锁定模式,满足对维持某一方向数据测量的需求,进一步拓展了该设备的使用场景。
  • 一种控制模块智能设备
  • [发明专利]一种基于移动边缘计算的协作系统及方法-CN202010465274.3有效
  • 许斌;邓涛;刘一川;闫文卿;亓晋;孙雁飞 - 南京邮电大学
  • 2020-05-27 - 2023-08-04 - G06F9/50
  • 一种基于移动边缘计算的协作系统及方法,包括设备层和控制层,设备层向控制层提供终端设备和服务器的计算资源信息以及终端设备的任务信息,控制层根据接收到的信息制定任务卸载决策,并将任务卸载决策返回至设备层;本发明通过将部分任务卸载至用户闲置设备进行计算,降低了MEC服务器的负载;将用户闲置设备纳入边缘计算网络中,提升了边缘计算网络的资源利用率,从而提高了边缘计算网络的计算能力。方法采用HAHA优化算法,以能耗与计算代价为目标联合优化卸载决策与资源分配,自适应机制令不同算子能够根据历史经验和环境感知来更新被选择的概率,使得个体进化具有自主性,制定出最好的任务卸载决策,从而提升边缘计算网络的性能。
  • 一种基于移动边缘计算协作系统方法

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