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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种基于神经网络的道地性分析方法-CN202211705995.2在审
发明人： 许恭友;余永红;李龙驰 -专利权人：南京邮电大学通达学院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的道地性分析法。该方法主要包括如下步骤：首先，提取对应药物的近红外(4004cm‑1‑10000cm‑1)和中红外(552cm‑1‑4000cm‑1)数据共9044条光谱数据，使用基于SVD奇异值分解处理协方差矩阵实现的主成分分析(PCA)法对数据进行降维预处理；其次采用全连接神经网络对数据进行特征提取，最后在神经网络的输出17个值并采用柔性最大值来转化成类别的概率；接着根据药物的实际旋转的类别，优化网络参数，降低损失函数；最后得到一个较为准确能够预测中药道地性类别的方法，本方法主要解决了在传统药材光谱分析中特征不显著难以分析其道地性的情况。
一种基于神经网络道地分析方法

[发明专利]一种基于YoloV5的房源自标签方法-CN202211697708.8在审
发明人： 许恭友;余永红;甘瑾 -专利权人：南京邮电大学通达学院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YoloV5的房源自标签系统实现方法。该方法主要包括如下步骤：首先，获取数据集，通过标准化对图像信息进行预处理，并使用roboflow对数据进行标注类别；其次在预训练的Yolov5m模型上对图像信息进行特征提取，在对图像信息特征提取的过程中，使用Mosaic数据增强，将四张图片进行随机裁剪，再拼接到一张图上作为训练数据；接着根据图像实际的标注框，优化网络参数，降低损失函数；最后在训练完模型后，使用Flask框架对模型进行运用，结果无需部署在带有GPU的服务器上，对不同接口分别采用同步与异步2种方式请求结果，同时使用Paste来提高系统的并行能力。
一种基于 yolov5 房源标签方法

[发明专利]一种分布式自调参光纤环缠绕张力控制方法-CN202210640351.3在审
发明人： 许恭友;余永红;甘瑾 -专利权人：南京邮电大学通达学院
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G05D15/01 文献下载
摘要：本发明属于张力控制技术领域，尤其为一种分布式自调参光纤环缠绕张力控制方法。该方法主要包括如下步骤：首先，将统一化的模型部署在生产地的计算中心，接着计算中心所部署的单一计算单位可同时为多台缠绕机做PID因子的预测，从而提高计算资源利用率。最后，计算中心与外网做隔离，保障了技术的安全性，同时提高了稳定性和响应速度。计算中心非部署在生产中心,从而避免对绕环机产生影响，为高稳定生产环境提供必要保障。本发明主要解决在光纤绕环中张力影响因素多，难以控制PID的超参数问题。
一种分布式自调光纤缠绕张力控制方法

[发明专利]一种基于STM32的超轻量的光纤缠绕缺陷检测方法-CN202210640336.9在审
发明人：甘瑾;余永红;许恭友 -专利权人：南京邮电大学通达学院
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G01M11/00 文献下载
摘要：本发明属于机器视觉技术领域，尤其为一种基于STM32的超轻量的光纤缠绕缺陷检测方法。该方法主要包括如下步骤：首先，构建基于Yolo‑Fastest V2的模型，ShufflenetV2作为主要骨架。其次，将光纤缠绕可能出现的缠绕缺陷结果分类。然后，使用Pytorch与STM32‑CUBE‑Ai对模型转换、压缩、量化，使得模型适用于STM32的框架。最后部署并运行，STM32用摄像头对预测框进行筛选并分类处理，若出现发生特征信号则给PMAC做处理。本发明主要解决基于STM32超轻量光纤缠绕缺陷的检测问题。
一种基于 stm32 超轻量光纤缠绕缺陷检测方法

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