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[发明专利]一种数字人教师三维人脸的高精度建模方法-CN202310835919.1在审
发明人：周东波;夏淼;贺文倩;肖建峰;陈迪;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字人教师三维人脸的高精度建模方法，基于66个RGB摄像头分布采集全方位教师人脸图像，使用阵列摄像头拍摄多个视角的教师影像，获取散点数据；对采集到的散点数据进行去噪和过滤，以提高生成的点云数据的质量；基于多个视角下的点云数据构建3DMM模型；使用PointCNN学习点云的特征和语义信息，将点云分割成不同的面部区域，对于每个视角下的人脸点云，将其特征表示与3DMM模型进行结合，以进行人脸三维重建；相较于传统的3DMM模型，结合PointCNN模型可以提取更丰富的点云特征，更准确地捕捉形状细节，从而提高三维重建的精度。
一种数字教师三维高精度建模方法

[发明专利]一种数字人教师个性化教学装置-CN202310835920.4在审
发明人：刘三女牙;周东波;曾超勇;李千千;陈迪;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字人教师个性化教学装置，其包括数字人教师数据采集装置和数字人教师个性化教学系统，其中，数字人教师数据采集装置用于实现数字人教师的高精度建模，数字人教师个性化教学系统用于让数字人教师与用户进行交互，并根据用户的输入提供个性化的教学内容，让数字人教师将输出的教学内容转化为不同的格式，以满足不同用户的需求；数字人教师采用了高度真实的人类外貌和语音特征，并采用了先进的语义理解和自然语言处理技术，能够快速准确地理解用户的语言和意图。
一种数字教师个性化教学装置

[发明专利]一种基于自然语言处理的数字人教师在课堂教学的方法-CN202310835917.2在审
发明人：刘三女牙;周东波;陈旭;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及涉及一种基于自然语音处理的数字人教师在课堂教学的方法，通过采集学生学习轨迹，包括考试成绩、作业成绩、学生在课堂参与、提问、回答问题等行为，对学生的行为进行分类和分析，通过训练HMM的模型，实现对学生行为的自动分类和分析，从而识别学生的学习状态和行为模式，识别学生在学习过程中的困惑和挑战，以及学生在解决问题时的思考和决策过程。调整教学策略和教学资源，以满足学生的学习需求和提高学习效果，使数字人教师具备一定的学科知识储备和教育教学经验，提供智能化、高效率和便捷性的教学服务。该方法具有高度的可定制性和扩展性，帮助学生提高学习效率、提高学习动力。
一种基于自然语言处理数字教师课堂教学方法

[发明专利]一种数字人教师线上教学服务方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310835921.9在审
发明人：刘三女牙;杨宗凯;周东波;陈迪;姚璜 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种数字人教师线上教学服务方法、电子设备及计算机可读存储介质，包括知识点讲解、实时互动、作业管理、课后答疑、学习跟踪与评估，并对学习状态不良的同学进行预警，该教学服务装置及方法的服务涵盖学习者学习的全过程，为学习者系统学习知识提供了系统、全面的服务。另外，所述数字人教师线上教学服务装置及方法能应用于千人千面网络课程模式或一对一直播课模式。
一种数字教师线上教学服务方法电子设备计算机可读存储介质

[实用新型]一种飞机起落架开关压降检测电路-CN202321064392.9有效
发明人：陈晓军;余军强;刘伟;杨宗凯;周琦 -专利权人：陕西飞机工业有限责任公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本实用新型属于航空制造技术飞机功能试验与检测技术领域，具体涉及到一种飞机起落架开关压降检测电路。包括负荷电流调节装置RT、负荷装置RL、电流表PA、电流继电器KA、压降测量电压表PV、测量选择波段开关K5、起落架开关触点负载接通选择开关K1～K4、与起落架开关连接的电连接器插头XP。本实用新型操作简单、测量准确度高、同时可有效防止起落架开关触点不能正常接通导致压降检测电压表过压损坏的风险。
一种飞机起落架开关检测电路

[发明专利]一种AI人机协同数据标注方法和系统-CN202310825409.6在审
发明人：杜旭;杨宗凯;李浩;陆文;谢艺乾 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种AI人机协同数据标注方法和系统，人工标注模块，多名标注者在拿到基本数据后对数据进行标注，按照每个标注者的置信度进行标注结果融合；根据每个人标注质量，标注者的置信度周期性动态调整；基于深度神经网络的AI标注模块，标注网络对同一数据进行标注；基于学习激励函数，AI标注模块评估每个标注者及自身标注情况并调整标注网络，从而实现众人标注，甚至最终实现全自动标注，不需要人工标注。本发明提供的AI人机协同数据标注方法的面向对象为视频片段、图片、音频、生理等，对于每一种模态数据，会给多个人标注，最终的标注结果取自多人的综合标注结果，提高数据标注的正确率。
一种 ai 人机协同数据标注方法系统

[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的草图着色方法及系统-CN202010672560.7有效
发明人：张俊松;朱少强;刘坤祥;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度卷积生成对抗网络的草图着色方法及系统，包括：S100，利用灰度图生成器GGN提取草图的特征，并对草图特征反卷积生成草图对应的灰度图；S110，利用彩色图生成器CGN对所述灰度图和用户对所述草图的涂鸦信息进行特征提取，对提取的灰度图和涂鸦信息的特征反卷积生成相应的彩色图；所述GGN和CGN均属于深度卷积生成对抗网络，本发明在着色阶段CGN网络中，巧妙地利用与训练模型提取草图的高级特征并输入到CGN中，使CGN网络不仅获得了灰度图的特征，而且得到了草图的特征，使得着色结果更加准确。
一种基于深度卷积生成对抗网络草图着色方法系统

[发明专利]评分方法、装置和电子设备-CN201911163381.4有效
发明人：黄涛;张浩;刘三女牙;杨宗凯;杨华利;王一岩 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种评分方法、装置和电子设备；包括：获取待评分文本和预设的标准文本；提取特征数据；将特征数据输入至预先设定的相似度分析模型中，得到待评分文本和标准文本的相似度数据；计算待评分文本和标准文本的检索相似度；根据语义相似度、文本相似度和检索相似度，确定待评分文本的评分。该方法分别提取待评分文本和标准文本的特征数据，输入至相似度分析模型中，得到语义相似度和文本相似度，计算待评分文本和标准文本的检索相似度，根据语义相似度、文本相似度和检索相似度，确定待评分文本的评分。该方式中，不仅考虑了文本特征，还考虑了语义特征，根据检索相似度确定待评分文本的评分，可以减少评分时间，增加评分的可靠性。
评分方法装置电子设备

[发明专利]一种面向多属性连续化评估的多标签分类建模的认知诊断方法-CN202310631847.9在审
发明人：黄涛;洪永超;耿晶;杨华利;胡盛泽;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种面向多属性连续化评估的多标签分类建模的认知诊断方法，包括：(1)特征提取；(2)通过交互函数融合提取到的学生特征、试题特征和知识点特征，获得特征表征向量；(3)通过BERT模型进行预训练获得文本特征，并且将文本特征与获得的特征表示向量结合，得到最终的学生输入表征向量；(4)利用神经网络结构建模诊断算法，将获得的最终的学生输入表征向量作为网络结构的输入，输出学生属性掌握状态；(5)收集数据集，训练神经网络结构，诊断学生属性掌握状态。本发明认知诊断方法融合多模态数据信息，基于神经网络连续化诊断学习者的多属性掌握状态，具备可解释性。
一种面向属性连续评估标签分类建模认知诊断方法

[发明专利]一种基于记忆网络的可解释动态认知诊断方法-CN202310640694.4在审
发明人：黄涛;杨凯;耿晶;杨华利;胡盛泽;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种基于记忆网络的可解释动态认知诊断方法，包括以下步骤：(1)构建基于记忆网络的可解释动态认知诊断框架；(2)利用记忆网络结构更新知识熟练程度；(3)将学生特征和试题特征进行融合；(4)利用神经网络结构建模诊断算法，将步骤(3)获得的最终输入表征向量作为网络结构的输入，输出学生作答结果；(5)预测学生作答反应以及分析知识熟练程度变化情况。本发明方法从多个角度初始化学习者的学习诊断，以提高模型可解释性，同时，利用记忆网络在知识状态层面构建学习者知识熟练程度的迁移表示，不仅提高了推断学习者动态知识熟练程度的精度，而且增强了捕获试题序列中长期依赖性的能力。
一种基于记忆网络可解释动态认知诊断方法

[发明专利]一种基于异构实体多关联图表征学习的知识追踪方法-CN202310557431.7在审
发明人：黄涛;陈津津;杨华利;胡盛泽;耿晶;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明涉及教育大数据挖掘领域，提供一种基于异构实体多关联图表征学习的知识追踪方法，包括以下步骤：(1)异构实体多关联图表征学习；(2)基于关联注意力机制的知识传播；(3)基于双重LSTM的多源知识状态学习。本发明方法综合利用异构图构建、节点信息聚合等技术方法，系统地对试题和概念之间的知识关联进行信息整合，全面考虑异构实体间的多关联，包括试题和概念之间的先决关联、相似关联和相关关联，从而提高试题表征的准确性，进一步科学、全面地对学习者学习情况进行预测，辅助教师进行精准教学。
一种基于实体关联图表学习知识追踪方法

[发明专利]一种柱面波一发多收一维稀疏线阵扫描的RCS精准测量方法-CN202310542080.2在审
发明人：苗俊刚;杨宗凯;娄长玉;赵京城 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种柱面波一发多收一维稀疏线阵扫描的RCS精准测量方法，针对大型隐身轰炸机的RCS测试需求，采用柱面波平面扫描方式在近场开展RCS测试，通过基于平面波谱的方法利用近场测试数据进行RCS的反演，从而获得远场RCS。相比于室外场、紧缩场，本发明不需要模拟平面波，不受目标尺寸限制，对场地要求低，并且与紧缩场测量系统的精度相当，适合对全尺寸目标进行测试。
一种柱面波一发多收一维稀疏扫描 rcs 精准测量方法

[发明专利]一种基于脑电信号的学习情绪分类方法及系统-CN202310492574.4在审
发明人：朱晓亮;刘艮东;荣文婷;杨宗凯;赵亮;戴志诚 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于脑电信号的学习情绪分类方法及系统，方法包括：获取学习者的多个通道的脑电信号；不同通道对应不同的脑部位置；通过巴特沃斯带通滤波器将脑电信号过滤为多个不同的频段，获得多个通道的多个频段的脑电信号；将多个通道的多个频段的脑电信号输入至训练好的困惑分类模型，获得学习者的困惑分类结果；若判断获知困惑分类结果为困惑时，困惑分类结果即为学习者的学习情绪；若判断获知困惑分类结果为非困惑时，则将多个通道的多个频段的脑电信号输入至训练好的情绪分类模型，获得学习者的情绪分类结果，情绪分类结果即为学习者的学习情绪。本发明可以避免困惑情绪与其他情绪的分类混淆情况，提高情绪分类准确率。
一种基于电信号学习情绪分类方法系统

[发明专利]一种单发多收柱面波圆周稀疏阵局域扫描的小角度RCS精准测量方法-CN202310428492.3在审
发明人：苗俊刚;娄长玉;赵京城;杨宗凯 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种单发多收柱面波圆周稀疏阵局域扫描的小角度RCS精准测量方法，针对大尺寸隐身飞机的RCS测试需求，此类目标尺寸很大，横向尺寸远大于高度尺寸，在高度方向上容易满足远场条件，采用柱面波圆周扫描方式在近场开展RCS测试，然后通过近‑远场转换获取目标远场RCS，相比于室外场、紧缩场，本发明不需要模拟平面波，不受目标尺寸限制，对场地要求低，并且与紧缩场测量系统的精度相当，适合对全尺寸目标进行测试。
一种单发柱面波圆周稀疏局域扫描角度 rcs 精准测量方法

[发明专利]一种基于超图神经网络的课程推荐方法-CN202310481997.6在审
发明人：粟柱;李亚峰;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于教育数字化领域，提供一种基于学习者与课程资源交互数据的超图神经网络的课程推荐方法，包括：处理得到的学习者与课程的交互数据，得到蕴含课程之间高阶关系的课程超图，对课程超图使用超图卷积神经网络表征课程之间的高阶关系；对学习者隐式社交关系网络使用图卷积神经网络进行节点编码，将每层得到的嵌入向量加权平均得到学习者最终的嵌入向量；训练超图卷积神经网络和图卷积神经网络；通过超图卷积神经网络和图卷积神经网络分别获得学习者嵌入向量和课程嵌入向量，通过向量点积操作得到学习者对于每门课程的预测得分。本发明能够很好的挖掘复杂图中非成对的高阶关系，以生成更加高效的嵌入向量，同时能够有效缓解数据稀疏性问题。
一种基于超图神经网络课程推荐方法

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