“涂燕晖”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果23个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于改进注意力机制的人机不同步检测方法、装置和介质-CN202311187641.8在审
发明人：徐山;程海博;涂燕晖;陈一昕 -专利权人：山东未来网络研究院（紫金山实验室工业互联网创新应用基地）
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了基于改进注意力机制的人机不同步检测方法、装置和介质，属于呼吸机人机不同步检测技术领域。数据采集，将采集的数据切片，再将数据切片的数据绘制为图像生成模型样本；对模型样本通过数据集清洗和图像标注进行预处理；建立并通过训练集训练改进注意力机制的yolov5s人机不同步识别网络模型，采集实时检测的患者呼吸机数据，输入到训练完成的改进注意力机制的yolov5s人机不同步识别网络模型，获取患者是否发生人机不同步的情况；根据置信度判定此标注框是否为人机不同步，并进行处理。本发明对人机不同步的的表达更高效准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好。
基于改进注意力机制人机不同步检测方法装置介质

[发明专利]手部关节定位及局部区域面积计算方法、处理器和存储器-CN202111013489.2有效
发明人：陈虎;涂燕晖;陈一昕 -专利权人：南京未来网络产业创新有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种手部关节定位和局部区域面积的计算方法，通过获得手部的点位数据，所述点位数据包括坐标数据和颜色数据，所述点位数据通过扫描带有手部点位标识的手部图像获得；所述上述手部点位标识位于分割手部结构为远节、中节、近节以及手掌的关节的两端，形成按照手部结构划分的远节点位、中节点位、近节点位以及手掌点位4种点位位置类型；将每个点位的中心绕旋转点旋转成手部竖直状态，所述旋转点为形成手掌的各个手部点位的质心；根据点位位置类型以及点位中心的坐标完成手部结构对应位置的定位。通过本申请解决了对手部关节进行精确定位和局部区域面积检测的问题，从而能够对手部进行更为精确的后续研究。
关节定位局部区域面积计算方法处理器存储器

[发明专利]一种轨迹复原算法的模型建立方法及系统-CN202011540450.1有效
发明人：陈虎;涂燕晖;姚振杰;陈一昕 -专利权人：南京未来网络产业创新有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明属于轨迹复原领域，具体涉及一种轨迹复原算法的模型建立方法及系统，包括，获取轨迹基于时间戳上的坐标多变量序列；建立坐标多维变量的遮蔽矩阵，构建时间间隔矩阵；建立基于某个变量历史数据之间的关系，建立基于坐标多维变量之间耦合关系，以及得到的融合后数据同时还包括获取轨迹基于时间戳上的行为方式的标签序列，建立标签的遮蔽矩阵；根据坐标的遮蔽矩阵、坐标的多变量序列、融合后数据标签遮蔽矩阵以及标签序列建立坐标的预测值和缺失标签的计算方法；通过坐标回归和标签分类损失函数加权和迭代更新确定坐标轨迹和行为方式标签的复原算法模型。模型训练采用有序样本输入有效解决有关系样本的轨迹复原问题。
一种轨迹复原算法模型建立方法系统

[发明专利]脓毒症实时预警的神经网络模型、方法和电子设备-CN202310476267.7有效
发明人：陈虎;涂燕晖;姚振杰;程海博;陈一昕 -专利权人：江苏未来网络集团有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种脓毒症实时预警的神经网络模型、方法和电子设备，采用了一种新的神经网络模型由此进行脓毒血症的预警，该神经网络模型综合了双向时序循环网络和注意力机制，能够将特征缺失值的数值回归预测任务以及序列点结局分类预测任务，在一次训练中同时进行，无需将回归和分类任务拆分成两个独立任务分别独立训练，提高模型开发效率，减轻部署难度；该算法充分利用相同特征在不同时序点的关联性以及不同特征在相同时序点上的关联性，并对这两种关联性进行数学建模，以提高算法预测性能。在正反两个方向分别增加注意力机制模块，大幅消除长序列预测功能丧失的问题。
脓毒症实时预警神经网络模型方法电子设备

[发明专利]一种数据检测方法、装置、电子设备及介质-CN202211413783.7在审
发明人：吴博;石鸿伟;姚振杰;涂燕晖;陈一昕 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据检测方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：采用Transformer编码器对待检测数据进行编码，确定待检测数据对应的高斯分布数据；对高斯分布数据进行采样，得到采样数据，并采用Transformer解码器对采样数据进行解码，得到重构数据；根据待检测数据与重构数据的差异数据，确定待检测数据的检测结果。本技术方案，通过应用Transformer编码器能够提取待检测数据中的特征信息，获取不同时刻的待检测数据中的依赖关系，通过应用Transformer解码器完成数据的重构，与重构前的待检测数据进行对比，检测出具备长期趋势特点的异常行为，解决了目前不能准确的对具有长期趋势的待检测数据进行异常检测的问题，提高了检测准确性。
一种数据检测方法装置电子设备介质

[发明专利]资源分配方法、非易失性存储介质及电子设备-CN202310066035.4在审
发明人：方超;孟祥恒;涂燕晖;石鸿伟;黄韬 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04L47/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种资源分配方法、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：建立云边协同网络对应的网络能耗模型，其中，网络能耗模型包括移动终端设备功耗模型、基站功耗模型、云端功耗模型以及链路功耗模型；基于网络能耗模型，确定云边协同网络对应的网络优化目标和网络约束条件；基于网络优化目标和网络约束条件，得到云边协同网络对应的资源分配策略，其中，资源分配策略包括：基于内容请求的内容缓存策略，基于内容请求的任务卸载策略，基于计算请求的任务卸载策略。本发明解决了由于相关技术中对于云边协同网络中网络能耗和服务请求考虑不全面，导致的资源分配策略不准确，进而造成设备应用网络能耗高、用户体验感差的技术问题。
资源分配方法非易失性存储介质电子设备

[发明专利]基于多维数据的死亡率实时预测方法、系统及电子设备-CN202310092278.5有效
发明人：王玥;涂燕晖;程海博 -专利权人：山东未来网络研究院（紫金山实验室工业互联网创新应用基地）
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明属于死亡率预测技术领域，公开了基于多维数据的死亡率实时预测方法、系统及电子设备。所述方法包括：获取若干类时序变量及非时序变量；基于第一随机森林模型获取目标时序变量及目标非时序变量；获取与目标时序变量相应的各时序历史数据及第一标签作为时序训练样本，与目标非时序变量相应的非时序历史数据及第二标签作为非时序训练样本；基于时序训练样本训练得到目标注意力LSTM模型，并基于非时序训练样本迭代训练得到目标第二随机森林模型；基于目标注意力LSTM模型及目标第二随机森林模型得到自当前时刻后目标时段内的实时死亡率。本发明基于多维数据，结合注意力LSTM和随机森林算法进行死亡率实时预测，提高了预测准确性。
基于多维数据死亡率实时预测方法系统电子设备

[发明专利]面向流式数据的机器学习模型在线服务部署方法及系统-CN202310015610.8有效
发明人：张田田;涂燕晖;程海博 -专利权人：山东未来网络研究院（紫金山实验室工业互联网创新应用基地）
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供的面向流式数据的机器学习模型在线服务部署方法及系统，涉及机器学习模型部署领域；其方法包括：构建面向流式数据的机器学习模型在线服务框架，包括模型在线服务对外API接口、流式数据实时处理通道和分布式模型预测服务，流式数据实时处理通道包括gRPC服务集群和消息队列服务；根据gRPC双向流建立客户端与gRPC服务端节点的双向通信连接；接收流式请求数据并存储至消息队列服务中；监听消息队列服务，在接收到流式请求数据时选择对应的模型预测，将预测结果写入消息队列服务并推送至客户端。本发明对外提供机器学习模型在线服务的异步WEB接口，实时接收、缓存和处理数据、发送模型预测结果，避免客户端的无效堵塞。
面向数据机器学习模型在线服务部署方法系统

[发明专利]缓存与路由策略优化与网络内容分发方法、装置以及设备-CN202211684267.8在审
发明人：方超;张添翼;涂燕晖;石鸿伟;黄韬 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种缓存与路由策略优化与网络内容分发方法、装置以及设备。该方法包括：构建网络内容流行度模型与网络结构模型；构建在网络流行度模型与网络结构模型下的最大化流量卸载模型，最大化流量卸载模型用于将网络资源分配任务转换为卸载网络内容请求流量任务；依据缓存策略与路由策略对各个网络内容请求在流量卸载模型下所卸载的流量进行求解；依据卸载流量求解结果对缓存策略与路由策略进行优化，以实现能基于缓存策略与路由策略进行最大化卸载内容请求的流量的网络内容分发。本方案在云端、边缘节点以及终端设备协同工作下能实现对用于网络内容分发的缓存与路由策略进行优化，减轻核心网络的流量负载压力，提高网络内容请求的服务质量。
缓存路由策略优化网络内容分发方法装置以及设备

[发明专利]一种基于RTT的TCP网络拥塞控制方法-CN202010349936.0有效
发明人：张建川;涂燕晖;陈一昕 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04L47/22 文献下载
摘要：本发明公开一种基于RTT的TCP网络拥塞控制方法，TCP网络拥塞控制方法基于拥塞窗口变化率与RTT变化率的比值变化来判断当前网络数据量是否达到饱和状态；以此作为调整数据流量的依据。该方法可以根据网络状态自适应的以不同速率增加或者减小拥塞窗口大小，减少了基于传统算法出现断崖式变化的概率。
一种基于 rtt tcp 网络拥塞控制方法

[发明专利]一种PaCO2实时预警模型建立方法及系统-CN202211469759.5有效
发明人： 涂燕晖;陈虎;姚振杰;程海博;陈一昕 -专利权人：山东未来网络研究院（紫金山实验室工业互联网创新应用基地）
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种PaCO2实时预警模型建立方法及系统，涉及医疗检测领域；其中，方法包括：确定与PaCO2数值变化相关的若干特征；根据PaCO2时间戳，预设预警期和特征观测窗口，获取样本数据；构建带超参数的卷积深度和宽度神经网络模型，记为CDWNN；根据获取的样本数据，采用遗传算法确定CDWNN的拓扑结构和超参数，获得优化CDWNN；根据优化CDWNN预测PaCO2数值；根据预测值进行归因分析和决策干预。本发明利用ICU中常见的呼吸和生命体征指标即可完成PaCO2的实时预测，应用简单且高效。
一种 paco2 实时预警模型建立方法系统

[发明专利]降低网络内容传输功耗和时延的方法、装置、设备及介质-CN202211404974.7在审
发明人：方超;许胜;徐航;涂燕晖 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种降低网络内容传输功耗和时延的方法、装置、设备及介质，涉及通信技术领域，包括：基于齐普夫定律构建内容流行度模型，在异构无线网络下构建包括云端、宏基站和微基站的网络拓扑模型；基于内容流行度模型和网络拓扑模型，构建云端和基站的总功耗模型以及构建云端和基站的总时延模型，基于总功耗模型和总时延模型构建功耗与时延联合均衡模型；基于缓存策略对功耗与时延联合均衡模型进行求解，并基于求解结果优化缓存策略，以降低网络内容传输过程中的功耗和时延。通过构建云端、宏基站和微基站的三层网络拓扑模型，进而建立云端和基站的功耗与时延联合均衡模型并进行求解，以降低网络内容传输的功耗和时延。
降低网络内容传输功耗方法装置设备介质

[发明专利]一种基于NLP的突变基因分类方法-CN202211088612.1有效
发明人： 涂燕晖;陈虎;程海博;陈一昕 -专利权人：山东未来网络研究院（紫金山实验室工业互联网创新应用基地）
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于NLP的突变基因分类方法，属于自然语言处理技术领域。包括以下步骤：对文本特征进行挖掘，将原始基因文本、突变基因文本以及文献文本组合成输入样本，提取文本的数值特征，并对每个样本赋予分类标签；将样本的特征输入数据矩阵通过PCA降维和白化，并分为测试集和训练集；搭建DWNN模型，确定机器学习模型的拓扑结构；确定机器学习模型的超参数；得到最终的机器学习模型；将测试集输入机器学习模型，得到最终的分类结果。本发明提高了突变基因分类的效率和精度，降低了分类成本。
一种基于 nlp 突变基因分类方法

[发明专利]一种基于注意力机制的LSTM模型的网络流量预测方法-CN202010618153.8有效
发明人：徐倩;姚振杰;涂燕晖;陈一昕 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力机制的LSTM模型的网络流量预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：数据预处理，对所述网络流量数据进行标准化处理，然后将网络流量数据划分为训练数据和测试数据；步骤2：构建模型，构建基于注意力机制的LSTM模型，步骤3：模型训练，将训练数据输入所述基于注意力机制的LSTM模型中，基于Adam优化算法进行迭代训练，得到训练好的模型；步骤4：网络流量预测。该网络流量预测方法在计算当前时刻的输出状态时，综合考虑前面多个时刻的隐藏状态，使得输出序列中每一项的生成概率都受输入多个历史序列隐藏状态的影响，对流量的预测更加准确。
一种基于注意力机制 lstm 模型网络流量预测方法

[发明专利]一种基于医疗设备健康实时采集监控方法和系统-CN202111495649.1在审
发明人：李志广;涂燕晖;程海博;陈一昕 -专利权人：南京未来网络产业创新有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F9/448 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于医疗设备健康实时采集监控方法和系统，该方法包括：网络侧设备获取医疗设备通过所述网络侧设备的接口连接到所述网络侧设备上；所述网络侧设备获取所述医疗设备的型号信息；所述网络侧设备根据所述型号信息查找对应的API数据接口，其中，所述API数据接口用于与所述医疗设备进行数据交互；所述网络侧设备将接收到的来自所述API接口的数据转换为预定格式；所述网络侧设备对所述预定格式的数据进行处理。通过本申请解决现有技术中医疗设备厂商接口和协议不统一所导致的问题，从而提高对医疗设备健康监控变为主动监控，进而为医疗设备的正常运行提供了技术保证。
一种基于医疗设备健康实时采集监控方法系统

1
2
下一页»
尾页
共 23 条