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[发明专利]光学组件和电子设备-CN202310838145.8在审
发明人：周常毅;陈宇灏;杨尚明;焦嘉嘉 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G02B1/11 文献下载
摘要：本发明公开一种光学组件和电子设备，所公开的光学组件包括光学元件(100)和设置于所述光学元件(100)上的微粒膜层(210)，所述微粒膜层(210)的折射率介于空气的折射率与所述光学元件(100)的折射率之间，且在沿背离所述光学元件(100)的方向上逐渐减小。
光学组件电子设备

[实用新型]一种折弯金属薄片的固定结构及其折弯装置-CN202321125435.X有效
发明人：乔敏;杨尚明;唐亮;蒲圆圆;万有凡;曹靓;何朝霞;景心茹;杨小强;左晓林;周志强 -专利权人：绵阳金信诺环通电子技术有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B21D43/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种折弯金属薄片的固定结构及其折弯装置，涉及电缆组件技术领域，包括上支撑板和下支撑板，下支撑板上连接有多根限位柱和多个限位槽，每根限位柱对应一个限位槽；下支撑板上设置有卡槽，上支撑板上设置有与下支撑板上的卡槽卡接限位的凸块。该固定结构依次可以对多个需要被折弯的金属薄片进行固定，只需要将需要被折弯的金属薄片的通孔套入到限位柱上，同时卡入到限位槽内，再将上支撑板上的凸块卡入到下支撑板的卡槽内即可将金属薄片压紧，进而实现对金属薄片的固定，工作人员再通过折弯工具将金属薄片折弯即可，安装结构简单，操作方便，因此可以折弯多个金属薄片，处理效率高。
一种折弯金属薄片固定结构及其装置

[实用新型]一种防水屏蔽波纹管结构-CN202321125446.8有效
发明人：杨小强;杨尚明;唐亮;蒲圆圆;万有凡;曹靓;何朝霞;景心茹;左晓林;周志强;乔敏 -专利权人：绵阳金信诺环通电子技术有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H01R13/52 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种防水屏蔽波纹管结构，涉及连接器技术领域，包括波纹管和波纹管直管组件，波纹管直管组件包括第一电连接器、第一波纹管连接环、波纹管直管以及屏蔽环，通过将设置有弹性部的屏蔽环前端卡设于波纹管直管的内腔，屏蔽环后端固定防波套，波纹管直管后端连通波纹管，再将第一波纹管连接环的两端分别与第一电连接器和波纹管直管螺纹连接并在螺纹连接处分别设置防水的密封部，从而整体形成既防水又电磁屏蔽性能良好的波纹管结构。
一种防水屏蔽波纹管结构

[实用新型]一种连接器尾罩的密封结构-CN202321174759.2有效
发明人：曹靓;杨尚明;唐亮;蒲圆圆;万有凡;何朝霞;景心茹;杨小强;左晓林;周志强;乔敏 -专利权人：绵阳金信诺环通电子技术有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H01R13/52 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种连接器尾罩的密封结构，涉及电缆组件技术领域，包括圆筒，圆筒上连接有连接环，连接环通过可拆卸连接结构连接有连接器，连接环与圆筒之间安装有卡圈，圆筒与连接器之间安装有密封块，密封块包括连接在圆筒上的遮挡圈，遮挡圈与圆筒的端部形成台阶一，遮挡圈与连接器之间安装密封圈。该密封结构通过在圆筒的外周上增加一圈遮挡圈，使得前进水口与后进水口会在密封圈的前端汇合，从而达到前进水口与后进水口同步防水密封的效果，无需再使用后续工艺处理办法，仅通过该连接器尾罩自身的结构即可完成防水密封功能，即便电缆组件使用场景为高湿度环境、经常下雨的户外环境，电缆组件也不会出现电气性能下降的风险。
一种连接器密封结构

[发明专利]一种电子病历的深度学习方法及系统-CN202010536344.X有效
发明人： 杨尚明;曹晨;刘勇国;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种电子病历的深度学习方法及系统，S1：采集电子病历系统中多个患者的专科查体结果与评估结果得到电子病历数据集，将所述电子病历数据集进行缺失数据删除和数据表达统一预处理操作；S2：将进行预处理操作后的电子病历数据集进行词向量转化操作得到电子病历词向量表示；S3：采用双向GRU网络和注意力机制构建模型，并将所述电子病历词向量表示输入所述模型进行训练得到预测模型；S4：将新采集的电子病历数据通过步骤S1，S2进行预处理和词向量表示后，输入所述预测模型，得到预测结果；考虑不同词语及不同句子对结果预测的影响力不同，采用词层面和句子层面多层次注意力模型进行特征提取，提高预测准确率。
一种电子病历深度学习方法系统

[发明专利]远程过程调用的实现方法、装置、设备及存储介质-CN202011215619.6有效
发明人： 杨尚明 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种远程过程调用的实现方法、装置、设备及存储介质，本发明实施例的方法，通过利用协程调度机制，在调用RPC时，逻辑协程会主动让出调度，并在拿到RPC调用结果后自动唤醒并继续执行业务逻辑，用同步RPC代替异步RPC，使得开发人员可以在写代码时忽略RPC底层的异步实现，用同步RPC的写法来编写业务逻辑，保证了思维的连贯性和代码的可读性和可维护性，大大降低了编码复杂度以及调试难度，提高了开发效率，降低了维护成本。
远程过程调用实现方法装置设备存储介质

[发明专利]一种调压整流变压器的抗短路能力测试系统及方法-CN202111318384.8有效
发明人：许亨权;杨尚明;苏兵勇;李刚 -专利权人：阿坝铝厂
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H01F27/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种调压整流变压器的抗短路能力测试系统，包括直流电源DC，连接有逆变器T0；输入电路，其输入端与逆变器T0的输出端连接；调压整流变压器T1，其输入端与输入电路的输出端连接；短路测试电路，其输入端与调压整流变压器T1的输出端连接；其中，输入电路包括隔离开关QS1、电抗器L1、隔离开关QS2、电阻R1、电容C1和断路器QF1；逆变器T0的一相输出端通过断路器QF1、隔离开关QS1和电抗器L1均与调压整流变压器T1的输入端和隔离开关QS2的一端连接；隔离开关QS2的另一端通过电阻R1与电容C1的一端连接，电容C1的另一端接地；短路测试电路用于进行短路测试。本发明由电阻R1和电容C1所在支路提供无功，提高试验容量，运行方便。
一种调压整流变压器短路能力测试系统方法

[发明专利]一种太极拳训练动作的交叉模态评估方法-CN202110884652.6有效
发明人：李巧勤;戴志豪;刘勇国;朱嘉静;张云;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种太极拳训练动作的交叉模态评估方法，对存在非线性关系的原始太极拳训练动作跨模态序列配准问题，本发明提出将视频序列与动作捕捉序列对齐的方法。对于不同长度和维度的太极拳运动序列进行去噪和重构恢复，然后进行分阶段时空配准，解决不同主体之间的运动差异，实现跨模态太极拳长序列的时空对齐，提高太极拳运动招式完成度评价准确度。
一种太极拳训练动作交叉评估方法

[发明专利]一种艾滋病防控知识宣教的个性化推荐方法-CN202010336906.6有效
发明人：刘勇国;陶文元;杨尚明;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开一种艾滋病防控知识宣教的个性化推荐方法，应用于大数据处理领域，针对现有技术的推荐结果精准性不高的问题，本发明在协同过滤推荐算法基础上，利用KL散度解决由于数据稀疏性导致不同维度数据不能利用的问题，有效处理了传统推荐算法的数据稀疏性问题；在选择聚类中心时有效地区分不同的宣教内容，同时，距离模型打破了经典几何距离方法(如欧几里德距离)的对称模式，并考虑了宣教内容之间不同评级数的影响，以强调其不对称关系，相比于现有技术可提高推荐精准性。
一种艾滋病知识宣教个性化推荐方法

[发明专利]一种基于自加权多核学习的药物副作用识别方法-CN202010280936.X有效
发明人：刘勇国;李杨;杨尚明;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自加权多核学习的药物副作用识别方法，解决了基于多核学习进行药物副作用识别的方法存在药物特征表达不完全、加权核函数时权重分配不合理的问题。本发明包括数据获取、药物核矩阵和副作用核矩阵的构建等步骤。本发明方法从多角度描述药物特征，并且对药物和副作用特征采用四种方法构建核矩阵，能够减少特征缺失对预测结果的影响；采用自加权的方法构建药物和副作用的最优核矩阵，自加权方法计算出的权重可以更好的适应不同的核矩阵；采用最近邻的方法扩展核矩阵能够捕获药物副作用关系的局部结构。
一种基于加权多核学习药物副作用识别方法

[发明专利]一种基于特征张量的中文知识图谱表示学习方法-CN201911300781.5有效
发明人：李巧勤;郑子强;刘勇国;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于特征张量的中文知识图谱表示学习方法，该方法包括：数据准备、建立数据结构、构建实体特征向量矩阵、定义标记三元组的关系向量和距离公式、得到训练集、对知识图谱表示学习模型进行训练、更新模型参数、迭代训练，并使用该模型对未标记三元组进行关系预测、再一次迭代训练，直至无法学习到新的未标记三元组。本发明提出使用中文拼音、字信息、词信息、描述信息组成特征张量，并转换为特征向量，用以替代传统知识表示学习中随机初始化实体向量的方法，充分利用了中文特点。另外，采用双层迭代的方式，对训练语料进行补充，使得关系矩阵能够不断修正，提高知识图谱表示学习模型的精度和收敛速度。
一种基于特征张量中文知识图谱表示学习方法

[发明专利]一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法-CN202111565881.8有效
发明人：兰荻;刘勇国;朱嘉静;张云;李巧勤;陆鑫;傅翀;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的植物叶片病虫害严重程度评估方法，包括以下步骤：S1、采集植物叶片图像；S2、对植物叶片数据集进行数据扩充处理；S3、对扩充植物叶片数据集和病虫害叶片图像集中图像进行标注；S4、采用标注扩充植物叶片数据集和标注病虫害叶片图像集训练两个图像分割模型；S5、采用第一图像分割模型对待评估的植物叶片图像进行分割，得到叶片语义分割图；S6、对叶片语义分割图进行背景0填充；S7、采用第二图像分割模型对叶片图像数据进行分割，得到划分不同区域的叶片图像；S8、计算病虫害区域占比，得到植物叶片病虫害严重程度；本发明解决了现有缺乏一种对植物病虫严重程度进行评估的方法的问题。
一种基于深度学习植物叶片病虫害严重程度评估方法

[发明专利]一种基于药物依赖性的药对不良反应预测方法-CN202011179813.3有效
发明人：朱嘉静;刘勇国;杨尚明;李巧勤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于药物依赖性的药对不良反应预测方法，其包括以下步骤：S1、收集药对不良反应关系数据、药物的结构数据和副作用数据；S2、构建基于属性监督的药对不良反应预测基础模型；S3、构建基于药物依赖性的药对不良反应预测模型；S4、采用基于药物依赖性的药对不良反应预测模型对步骤S1中所收集的未知不良反应关系的药对进行不良反应预测。本方法通过已知药对不良反应关系数据、药物的结构数据和副作用数据进行模型训练，可以预测数据集中未知不良反应关系药对的不良反应，发现潜在的不良反应药对，为基于生物实验方法的药对不良反应研究和新药安全性研究提供数据支持。
一种基于药物依赖性不良反应预测方法

[发明专利]一种基于子句特征的实体属性依赖情感分析方法-CN201910795234.2有效
发明人： 杨尚明;刘勇国;李巧勤;朱俊林;王志华;陆佳鑫;傅翀 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理领域，涉及文本情感分析，具体为一种基于子句特征的实体属性依赖的情感分析方法，主要包括：1)实现句子级的话语分割，将一个长句切割为多个基础语篇单元EDUs；2)采用ELMo词嵌入模型，实现单词用法的复杂特性以及对单词的多义性建模；3)利用BiLSTM提取子句以及不同子句间的高级特征表示；4)运用多个注意力机制分别实现不同单词以及子句的权重加强。本发明充分考虑不同实体相关的子句信息，通过提取子句特征以及子句间的特征来增强情感分类的准确性，显著提高实体属性依赖的文本情感分析准确率。
一种基于子句特征实体属性依赖情感分析方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的杂草检测方法-CN202110884654.5有效
发明人：朱嘉静;兰荻;刘勇国;张云;李巧勤;杨尚明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的杂草检测方法，本发明首先采用实例分割在图像上划分出属于农作物的像素点，然后根据超绿特征能够更有效地强化绿色植物特征的特点，把图像二值化，得到图像中所有绿色植物的像素点信息；用所有绿色植物的像素点减去农作物所在的像素点即可得到不是农作物的绿色植物的像素点；最后去掉一些像素点团中像素点数量较少的像素，剩余的像素点中一个像素连通区域即为一株杂草，并获取杂草的位置信息和轮廓信息，为精准农业提供技术支持。
一种基于深度神经网络杂草检测方法

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