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[发明专利]一种基于声音信号的教学者情绪实时检测方法-CN202310850527.2在审
发明人：冯旻涛;任强;姚淼娟;周荃 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明提供一种基于声音信号的教学者情绪实时检测方法，属于声音解析处理技术领域，具体包括：通过关键知识点的类型、授课时长以及授课语句的数量进行所述关键知识点的权值的确定，并结合关键知识点的初始情绪识别结果进行教学者的总体情绪识别结果的确认，并通过关键知识点时段的占比确认教学者的总体情绪识别结果的准确度不能满足要求时，通过教学者在一般时段的语音信号确定情感异常次数以及情感异常时间，并结合一般时段的授课时长进行教学者在一般时段的情绪识别结果的确认，并结合总体情绪识别结果进行教学者的情绪识别结果的输出，从而提升了教学者的情绪检测的全面性和准确性。
一种基于声音信号教学情绪实时检测方法

[发明专利]一种大黄鱼piscidin毕赤酵母工程菌、构建方法及应用-CN202310537314.4在审
发明人：魏云海;董海燕;魏永轩;邵婕;李阳源;梁伟凡;魏忠民 -专利权人：湖州市中心医院;湖州师范学院
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： C12N1/19 文献下载
摘要：本发明属于基因工程领域，涉及一种大黄鱼piscidin毕赤酵母工程菌、构建方法及应用，该工程菌，采用大黄鱼piscidin与His标签进行融合后转入到毕赤酵母而获得，可以稳定表达出高抗菌活性的大黄鱼piscidin。
一种大黄鱼 piscidin 酵母工程构建方法应用

[发明专利]壶瓶碎米荠富硒黄酒及其生产方法-CN202210723744.0有效
发明人：白宏锋 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： C12G3/022 文献下载
摘要：本发明涉及黄酒制备技术领域，具体为一种壶瓶碎米荠富硒黄酒及其生产方法。该壶瓶碎米荠富硒黄酒的生产方法包括以下步骤：S1、壶瓶碎米荠乳酸发酵：壶瓶碎米荠中添加乳酸菌，发酵完成后过滤得到乳酸发酵液；S2、乳酸发酵液预处理：将乳酸发酵液加热，加热过程中去除产生的泡沫；之后将乳酸发酵液过滤，得到澄清中性滤液；S3、黄酒发酵：将酿酒原料经过预处理后加入酒曲、澄清中性滤液后发酵，发酵完成后进行酒液与糟粕的分离，获得澄清液。该壶瓶碎米荠富硒黄酒的生产方法去除了黄酒中由于壶瓶碎米荠导致的特殊刺鼻气味和口感，保证黄酒的营养价值的同时，口感更好。
碎米荠富硒黄酒及其生产方法

[发明专利]一种筒状壳体内表面的多段式处理装置及处理方法-CN201910208120.3有效
发明人：成新民;蒋云良;李兵;胡文军 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B24B5/06 文献下载
摘要：本发明涉及机械加工领域，具体涉及一种筒状壳体内表面的多段式处理装置及处理方法,其中处理装置包括：加工台、壳体转动机构、数控系统和吸尘机构，所述加工台上设置有第一托板机构和壳体支撑机构；所述第一托板机构包括，滑动托台、导轨、第一伺服电机和第一定位丝杆，所述导轨安装在所述加工台顶部，所述滑动托台顶部设置有第二托板机构；所述壳体支撑机构包括，升降台板和支撑架，所述支撑架设置在所述升降台板顶部；所述第二托板机构包括，合金滑轨、打磨托板、第二伺服电机、第二定位丝杆和齿轮调速箱，所述第二伺服电机通过齿轮调速箱与所述第二定位丝杆相连，所述打磨托板上设置有可控式打磨机构。
一种壳体表面段式处理装置方法

[发明专利]一种细长筒状壳体内表面打磨装置及打磨方法-CN201910208420.1有效
发明人：成新民;蒋云良;李兵;胡文军 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B24B5/40 文献下载
摘要：本发明涉及机械加工领域，具体涉及一种细长筒状壳体内表面打磨装置及打磨方法,打磨装置包括：加工台、壳体转动机构和数控系统，所述加工台上设置有壳体支撑机构、第一托板机构以及第二托板机构；所述壳体转动机构包括，驱动转盘、夹持卡抓和托板夹，所述托板夹设置在所述驱动转盘内侧；所述第一托板机构包括，滑动托台、导轨、第一伺服电机和第一定位丝杆，所述第二托板机构安装在所述滑动托台上端；所述第二托板机构包括，合金滑轨、打磨侧滑板、第二伺服电机、第二定位丝杆和齿轮调速箱，所述合金滑轨的截面高度大于其截面宽度，所述打磨侧滑板设置在所述合金滑轨的侧面，所述打磨侧滑板上设置有磨刀调位机构。
一种细长壳体表面打磨装置方法

[实用新型]一种偏瘫患者腕关节活动锻炼器-CN202222677529.X有效
发明人：裴彩利 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种偏瘫患者腕关节活动锻炼器，包括底座、手部控制件、臂部放置筒，臂部放置筒固定在底座的上面，臂部放置筒内设有筒腔，筒腔的两端均设有筒口，手部控制件的一端设有转轴，转轴旋转连接在筒口的外侧，转轴设有扭簧，手部控制件在远离转轴的一端连接有握杆，握杆与臂部放置筒位于手部控制件的同侧，手部控制件朝竖直方向翻转。臂部放置筒对偏瘫患者手臂起到限位作用，使偏瘫患者手臂保持伸直，扭簧辅助偏瘫患者手部向上下方向翻转，使腕关节在一定的幅度内进行康复锻炼，保障患者训练过程中的安全性，加快康复进程，同时避免二次伤害。
一种偏瘫患者腕关节活动锻炼

[发明专利]基于耦合驱动算法的行人安全过街仿真系统-CN202310986009.3在审
发明人：王彦林;魏昕恺;宋涛;韦艳芳 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：基于耦合驱动算法的行人安全过街仿真系统，其中，策略网络子模块用于策略网络参数的迭代更新，根据指定时刻行人智能体状态进行动作选择，并与环境交互生成下一状态；策略目标网络子模块用于从经验池子模块中采样，选取最优动作，并定期更新策略网络目标参数；价值网络子模块用于价值网络参数的迭代更新，计算指定时刻的即时报酬和输出总和；价值目标网络子模块用于计算价值网络参数的Q值；环境交互子模块用于将所给的深度确定性策略梯度算法产生的行人加速度与行人动力学模型产生的加速度进行比较后取合理值进行输出。本发明能够在仿真中完全避免行人碰撞行为，确保行人安全过街仿真行为正确性，适合无信号交叉口场景下的行人仿真。
基于耦合驱动算法行人安全仿真系统

[发明专利]一种立体广告设计用可变造型丝绸支架-CN202210606649.2有效
发明人：钱小兰 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A47F5/00 文献下载
摘要：一种立体广告设计用可变造型丝绸支架，涉及丝绸展示设备技术领域，包括支撑架，支撑架上固定设置有翻转装置和传动装置，翻转装置上固定装有丝绸，所述传动装置上滑动装有弯折装置，所述翻转装置通过电磁铁控制磁铁的上下运动分别实现了对丝绸的翻转和拉动，所述翻转装置包括转动机构和固定机构，所述固定机构与转动机构配合，在对丝绸转动变换造型后所述固定机构对变换的角度进行固定，所述弯折装置通过所述传动装置与所述翻转装置配合，实现对丝绸在任意位置进行拉动变换造型。
一种立体广告设计可变造型丝绸支架

[发明专利]基于混合CNN-GCN网络的有限训练样本下的高光谱图像分类方法-CN202310689508.6在审
发明人：石翠萍;廖帝灵;胡文军;王天毅 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：基于混合CNN‑GCN网络的有限训练样本下的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有标记样本不足以及现有图卷积网络并未充分利用临边关系，网络性能受到限制，导致高光谱图像分类准确率低的问题。基于混合CNN‑GCN网络的有限训练样本下的高光谱图像分类方法具体过程为：一、建立卷积神经网络与图卷积网络混合的网络模型HCGN；获得训练好的卷积神经网络与图卷积网络混合的网络模型HCGN；二、将待测高光谱图像输入训练好的卷积神经网络与图卷积网络混合的网络模型HCGN，完成对待测高光谱图像的分类。本发明用于高光谱图像分类领域。
基于混合 cnn gcn 网络有限训练样本光谱图像分类方法

[发明专利]一种结合CNN和Transformer的图像分类方法、装置及计算机存储介质-CN202310640527.X在审
发明人：高丽丽;胡文军;应文豪;胡逸骁 -专利权人： 湖州师范学院;常熟理工学院
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合CNN和Transformer的图像分类方法，包括以下步骤：将图片送入到卷积stem，通过堆叠的多个卷积层将图片标记为特征向量；将特征向量送入到第一个阶段模块，由阶段模块中的卷积聚合模块利用卷积运算调整所述特征向量的数量和维度；将调整好的特征向量送入到所述阶段模块的CCT模块中，再提取特征向量；将特征向量送入到下一个阶段模块中，重复前述步骤至第四个阶段模块；将第四个阶段模块得到的最终输出特征向量向送入到分类器中，完成图像分类。本发明能够充分捕捉局部信息并为模型带来归纳偏置，减少对数据集的依赖，提高在小数据集上的分类性能。
一种结合 cnn transformer 图像分类方法装置计算机存储介质

[实用新型]具有自动脱钩结构的吊钩及含有该吊钩的吊运装置-CN202320568925.0有效
发明人：赵嘉华;黄诗宇;高玮倩;伏奇林;魏玉兰;李兵;袁飞 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B66C1/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及起重机吊钩技术领域，具体为一种具有自动脱钩结构的吊钩及含有该吊钩的吊运装置。该具有自动脱钩结构的吊钩包括吊钩本体(10)和吊钩座(20)，吊钩本体(10)的自动脱钩结构包括动力拨杆(31)和电动推杆(32)，动力拨杆(31)铰接于吊钩座(20)，动力拨杆(31)的一端与电动推杆(32)连接形成动力端，动力拨杆(31)的另一端位于吊钩本体(10)的开口处形成工作端，动力拨杆(31)在电动推杆(32)的作用下发生转动时将位于吊钩本体(10)内的吊绳拨离吊钩本体(10)；将吊钩可旋转地固定于横梁平台(40)的下方形成吊运装置。本实用新型有利于提高吊运或卸掉时的稳定性以及吊钩及吊运装置的使用寿命。
具有自动脱钩结构吊钩含有装置

[发明专利]一种软件缺陷预测方法-CN202310959275.7在审
发明人：申情;周展;赵康;楼俊钢 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件缺陷预测方法，涉及软件缺陷预测领域。包括：提取软件源代码的抽象语法树中节点构成的节点序列；将节点序列中每个节点的父节点和子节点作为上下文节点；计算上下文节点与上下文节点之间的中心节点的相似性，得到相似性矩阵；将相似性矩阵与CBOW模型的隐藏层的矩阵v相乘并进行加权求和，将加权求和的结果与CBOW模型输出层的核w相乘后输出节点向量；及将输出的节点向量整理成节点向量表；根据节点向量表，将节点序列的节点转化为向量表示后，提取向量化后的节点序列的特征；将特征输入到分类器中，得到软件是否存在缺陷的预测结果。本发明可以预测软件缺陷。
一种软件缺陷预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的鱼饲料自动投喂系统-CN202311015455.6在审
发明人：蒋林华;孟德霄;胡灵犀;龙伟;冯涛;尹飞;贾良权 -专利权人： 湖州师范学院;星光农机股份有限公司
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： A01K61/80 文献下载
摘要：本发明涉及渔业养殖设备技术领域，公开了一种基于深度学习的鱼饲料自动投喂系统，该系统包括图像数据采集模块、硬件设备、风力投喂机、投喂算法控制模块、前后端模块和云服务模块，该系统采用定时投喂和算法检测相结合的形式来实现自动投喂，根据渔场每天人工投喂的时间来将定时投喂集成到算法上，再通过深度学习算法模型对摄像头拍摄到的视频图像进行实时检测，根据鱼池中水面波纹的剧烈程度、残余饵料的量、水面鱼的数量来进行分类，分为强摄食、弱摄食和不摄食三种状态控制投喂；本发明效率高、成本低、更稳定，可以节省大量的人力、物力和财力，操作方便，通过算法根据每个鱼池不同的进食量来动态控制投喂时长，进而达到控制投喂量的效果。
一种基于深度学习鱼饲料自动投喂系统

[发明专利]基于“挤压-激励”机制的多通道自蒸馏癫痫检测模型-CN202310681492.4在审
发明人：蒋云良;张雄涛;王铭辰;楼俊钢;魏玉震 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了基于“挤压‑激励”机制的多通道自蒸馏癫痫检测模型，包括包括多通道卷积神经网络模块、注意力模块、自蒸馏模块和分类器模块。本模型将原始EEG信号作为模型的输入，利用多通道卷积神经网络模块提取到包含不同信息的深度特征，通过注意力模块自适应融合来自两个通道的深度特征并在特征空间中形成更具有可分性的空间，提高模型推理的准确率。此外，自蒸馏机制将模型深层学习到的知识传递给浅层，这加快了模型收敛并提高了拟合能力。本发明还引入基于响应的知识蒸馏进行知识的传递。同时，为了更好地传递知识，又引入互信息，缩小前层网络与深层网络的差距。
基于挤压激励机制通道蒸馏癫痫检测模型

[发明专利]基于多阶段全维度动态卷积的单样本图像生成模型-CN202310681500.5在审
发明人：蒋云良;张雄涛;闫莉莉;申情;刘勇 -专利权人： 湖州师范学院
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于多阶段全维度动态卷积的单样本图像生成模型，包括多阶段生成器G＝{G1,G2,…,GN}和判别器D，所述多阶段生成器G由一个静态卷积模块ConvBlock和若干个全维度动态卷积模块ODConvBlock组成，所述判别器D由两个静态卷积模块ConvBlock和一个卷积操作Conv2D组成。本发明首次在单样本生成模型中引入动态卷积模块，并采用并行学习方式，以此提出基于多阶段全维度动态卷积的单样本图像生成模型，能够从多个阶段的并行训练出发，根据不同的输入内容图像进行自适应地卷积操作，从而有效地捕获更丰富的特征。与当前均采用静态卷积神经网络组成生成器架构的模型相比，MODConvGAN利用动态卷积提取更充分的输入图像特征信息，使得生成图像的质量更高，更具有结构一致性。
基于阶段维度动态卷积样本图像生成模型

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