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[发明专利]一种在线学生异质分组系统及方法-CN202211300815.2在审
发明人：万海鹏;王琦;余胜泉;骈扬 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：一种在线学生异质分组系统及方法，智能终端用于在线学习，服务器中运行在线学生异质分组系统，在线学生异质分组系统包括多模态过程数据获取模块、学生画像特征分析模块、学生异质分组计算模块和分组结果输出模块。本发明适用于一般在线课程学习平台，可以实现基于学生认知状态、知识结构、学习情绪和学习风格特征的自动异质分组，降低在线课程学习过程中协作学习任务分组中不同小组之间的差异，提升小组内成员之间的协作互补程度，充分发挥小组内成员的各自优势，进而提高在线协作学习的效果。
一种在线学生分组系统方法

[发明专利]一种新型温敏磁性固相萃取材料及其用途-CN202111274169.2在审
发明人：李雅萍;孙宁宁;李杏茹;王英锋;马松新 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： B01J20/281 文献下载
摘要：本发明公开一种新型温敏磁性固相萃取材料及其用途，材料由如下步骤合成：制备四氧化三铁纳米颗粒；合成聚甲基丙烯酸缩水甘油酯；合成端基氨基的聚N‑异丙基丙烯酰胺；以四氧化三铁纳米颗粒和3‑氨丙基三乙氧基硅烷为原料，制备Fe3O4‑NH2纳米颗粒；以Fe3O4‑NH2纳米颗粒和聚甲基丙烯酸缩水甘油酯为原料，合成Fe3O4@PGMA纳米颗粒；以Fe3O4@PGMA纳米颗粒和端基氨基的聚N‑异丙基丙烯酰胺为原料合成Fe3O4@PGMA@PNIPAAm纳米颗粒。该磁性固相萃取材料对香草酸、咖啡酸、香豆酸、阿魏酸和反式肉桂酸5种酚酸化合物有较好的吸附和解吸效果，可用于橄榄油中酚酸化合物的定性和/或定量分析。
一种新型磁性萃取材料及其用途

[发明专利]用于检测硫化氢含量的显色剂及其制备方法和利用其检测硫化氢含量的方法和装置-CN201911221152.3有效
发明人：林雨青;王超;王曼超;周敏;张望 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供了用于检测硫化氢含量的显色剂及其制备方法和利用其检测硫化氢含量的方法和装置。该显色剂包括第一试剂和第二试剂，所述第一试剂包括含有铁和镍的普鲁士蓝类似物，所述第二试剂包括3,3',5,5'‑四甲基联苯胺。该显色剂制备工艺简单、原料易得、成本较低，易于工业化生产，利用该显色剂检测硫化氢含量时，线性范围宽，可完全覆盖硫化氢的生理浓度范围，检出限低、灵敏度高，稳定性强、重现性好，可实现快速、实时、连续对待测样品中的硫化氢进行检测，适用于大部分环境下硫化氢的检测，应用范围广泛，且特别适合用于活体脑神经生理过程中硫化氢的检测。
用于检测硫化氢含量显色及其制备方法利用装置

[实用新型]一种环境科学研究取样用装置-CN202222222279.0有效
发明人：史婉阳 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01N1/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种环境科学研究取样用装置，包括底座，所述底座的上方固定连接有支撑架，所述支撑架上设置有传动组件，所述底座的内部设置有挤压清理装置，所述传动组件的下方设置有取样器，所述底座的外壁上固定连接有固定装置，所述挤压清理装置包括。该环境科学研究取样用装置通过挤压清理装置的使用，使该装置在取样完成后，通过收卷拉绳将取样器取出的过程中，弧形刮板能够对附着在拉绳上的水草进行刮除，不需要人工对水草进行清理，同时弧形刮板在弹性伸缩杆的作用下，带动滚珠对拉绳进行挤压，将拉绳中所含有的大部分水分挤出，使拉绳更容易晾干，减少水分对拉绳的侵蚀，提高该装置的使用寿命。
一种环境科学研究取样装置

[发明专利]非易失性处理器中实现基于能量预测的暂停态设置的方法及装置-CN202211390764.7在审
发明人：邱柯妮;白亚亚;邱德慧;刘勇攀 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F9/4401 文献下载
摘要：本发明提供的方法包括：第一步，采集环境能量的变化趋势，并对其进行数据预处理，使其变成供使用的环境能量数据；第二步，建立基于神经网络的能量预测模型，并根据预处理后的环境能量数据进行能量预测模型的训练与测试，使得能量预测模型的预测结果达到一种高正确率的水平；第三步，创建针对能量预测模型的不同种预测结果的解决方案；第四步，当处理系统掉电时，根据能量预测模型，预测系统断电后的未来能量趋势；第五步，根据能量预测模型预测到的能量趋势，应用相应的解决方案去指导系统的暂停态与备份态的选择。本申请提供的一种非易失性处理器中实现基于能量预测的暂停态设置的方法及装置能够避免系统中能量掉电后有限可用能量的不必要浪费，为系统做出最佳的状态选择，从而实现执行效率最大化。
非易失性处理器实现基于能量预测暂停设置方法装置

[发明专利]一种利用CT扫描数据估计能谱的方法及装置-CN202211176012.0在审
发明人：张慧滔;陈鑫洁;张敬娜;朱溢佞;赵星 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用CT扫描数据估计能谱的方法及装置，其包括：步骤1，结合多能X射线穿过模体后强度I的非线性模型，构建关于X射线能谱的非线性方程；步骤2，通过最小化估计的衰减数据AS和原始衰减数据I之间误差，将X射线能谱的非线性方程转化为谱估计优化问题。结合重建图像无硬化伪影的信息，将重建的离散模体图像F的全变分最小设置为谱估计优化问题的约束条件s.tmin||F||TV；步骤3，求解谱估计优化问题，获得待估计能谱S。本发明利用了大量的CT衰减数据，有利于提高能谱估计鲁棒性，而且在能谱估计中考虑了重建图像无硬化伪影这一信息，其能够提高能谱估计的准确性。
一种利用 ct 扫描数据估计方法装置

[外观设计]色卡收纳盒（多层）-CN202230607662.0有效
发明人：赵抒洋 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： 03-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：色卡收纳盒（多层）。2.本外观设计产品的用途：用于色卡收纳。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
收纳多层

[发明专利]一种基于二次曲面模型的双能谱CT基材料分解方法和装置-CN202211160656.0在审
发明人：张慧滔;夏迪梦;朱溢佞;赵星 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二次曲面模型的双能谱CT基材料分解方法和装置，该方法包括：步骤一，构建双能谱多色投影方程组；步骤二，基于双能谱多色投影方程组计算被测物体的两种基材料的密度函数。本发明提供了一种基于二次曲面方程的双能谱CT成像模型，利用标定模体得到该模型中的系数，针对该模型的求解，本发明结合二次曲面模型，将多色投影方程在每次迭代中的当前点以其一阶泰勒展开做线性化近似，在投影数据几何一致的情况下，对高、低能两个线性化后投影方程直接联立求解，最终得到分解的基材料图像。
一种基于二次曲面模型双能谱 ct 基材分解方法装置

[发明专利]基于Bi-LSTM神经网络的双模型缺陷检测方法、训练方法、装置-CN202211020378.9在审
发明人：陶宁;吴卓桥;陈思耘;祁劲容;杨雪;冯立春;张存林 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Bi‑LSTM神经网络的双模型缺陷检测方法、训练方法、装置。本发明双模型缺陷检测方法包括：获取降温过程中的N帧红外热图；由N帧红外热图获取待测工件测试表面上的各像素点随时间变化的脉冲热成像数据序列；将脉冲热成像数据序列带入经过训练的Bi‑LSTM神经网络分类模型中，得到表征像素对应位置为缺陷或非缺陷的二分类图；将脉冲热成像数据序列带入经过训练的Bi‑LSTM神经网络回归模型中，得到表征缺陷深度的缺陷深度预测图；由二分类图和缺陷深度预测图得到待测工件的缺陷分布状况。本发明不需要知道材料热属性、参考区域或特征时间等先验信息，并且应用起来更加方便。
基于 bi lstm 神经网络双模缺陷检测方法训练装置

[发明专利]一种利用姿态估计和数据增强的车辆重识别方法及系统-CN202211152074.8在审
发明人：姜那;王兆发;许鹏;李俊;施智平 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用姿态估计和数据增强的车辆重识别方法及系统，其方法包括：步骤S1：构建双分支多分辨率车辆姿态估计网络，得到车辆关键点坐标；将关键点进行过滤后按三层骨架模型有序连接，得到车辆姿态图；S2：构建训练样本组(S,po,St)输入基于姿态引导的数据增强网络，得到与S表观相同且具有p姿态的生成图像；S3：将生成图像与原始数据集一起构建联合训练集S+，其中样本组为(Rgi,Rpj,Fj)，输入基于自监督和知识蒸馏的三分支表观特征提取网络进行训练，提取车辆表征进行车辆重识别；S4：输入目标集probe'和图像集gallery'，利用S3得到初始检索结果；再利用步骤S1和S2对初始检索结果进行顺序调优，得到最终的检索结果。本发明提供的方法可提高指定车辆的检索精度。
一种利用姿态估计数据增强车辆识别方法系统

[发明专利]一种隧道相对点云数据的三维线形恢复方法-CN202011101012.5有效
发明人：孙海丽;钟若飞;韩玉龙;岳泽宇;张宇;李钰琦 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明涉及一种隧道相对点云数据的三维线形恢复方法，在隧道激光扫描系统的基础上，直接使用测量精度和速度较高的相对坐标系点云数据进行线形恢复；根据实测轨道中心线，通过条样插值自动计算平移参数；对轨道中心线进行曲率计算，划分不同线形和桩点位置计算旋转参数；通过计算的平移参数和旋转参数对相对点云数据进行线形恢复。本发明基于隧道实测中心线采用相关算法将相对坐标系下的断面点云转换到绝对坐标系下，恢复出隧道的真实线型，获得了精度较高的实际点云坐标数据，也保证了隧道断面数据的准确有效，为之后的隧道分析提供了更多的数据支撑；能够精确快捷地处理隧道点云数据，同时有效避免了隧道明显变形和误差急剧变大等情况。
一种隧道相对数据三维线形恢复方法

[发明专利]区域编码和样本平衡优化的课堂参与度识别方法和装置-CN202211246980.4在审
发明人：徐敏;张曦淼;王嘉豪;孙众;邱德慧;董瑶 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提出了一种区域编码和样本平衡优化的课堂参与度识别方法，该方法包括：获取学生在线学习的视频数据，并根据视频数据生成原始样本数据，其中，原始样本数据包括高参与样本数据和低参与样本数据；将低参与样本数据输入StarGAN模型，生成具有不同风格的目标低参与样本；将原始样本数据和目标低参与样本输入RCN模型中进行训练，得到训练好的RCN模型；获取待识别视频数据，根据待识别视频数据生成待识别图像数据；将待识别图像数据输入训练好的RCN模型，得到参与度识别结果。本申请有效解决了参与度识别任务中样本分布极不平衡和手遮挡面部问题，显著提升了网络模型的判别力和鲁棒性。
区域编码样本平衡优化课堂参与识别方法装置

[发明专利]光场成像系统及光场成像方法-CN202011404881.5有效
发明人：吕南方;张存林;左剑 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：本发明公开一种光场成像系统，包括：光源装置，向被测目标发射特定频率范围的电磁波束；光场采集装置，接收由所述被测目标反射的电磁波束形成的4D光场；以及图像处理单元，对所述光场采集装置接收到的4D光场进行处理而生成所述被测目标的4D光场信息；其中，图像处理单元执行以下处理：获取所述被测目标的4D光场信息；利用所述4D光场信息，计算所述4D光场信息中的高光图像；结合所述高光图像对所述4D光场信息进行强度‑方向滤波和重构，获得所述4D光场信息层析后的重构图像。根据上述结构，实现了对特定多层材料的逐层分辨与分别重构成像，避免了传统方法中来自不同层信息的混杂。
成像系统方法

[发明专利]一种聚集诱导磷光材料、其合成方法及OLED发光器件-CN202110578875.X在审
发明人：付红兵;李帅;廖清;宋仪星 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： C07F5/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种聚集诱导磷光材料，其制备方法、用途及包含其的OLED器件。所述室温磷光材料的结构通式为(1)。其中R1和R2相同或不同，R1和R2为咔唑或吩噻嗪或吩恶嗪或二苯胺或吖啶的衍生物。该磷光材料通过聚集促进了单线态到三线态的ISC和磷光发射。其合成方法，工艺简单，纯化容易，产率高，并可通过连接不同基团调节终产物的发光性能、热性能等。由其溶液处理法制备的OLED器件最大光致发光量子产率(PLQY)接近53％，具有18.63％的外量子效率(EQE)，超过了传统的20％光耦合输出效率。本发明提出了一种构建纯有机磷光OLED的新策略。
一种聚集诱导磷光材料合成方法 oled 发光器件

[发明专利]一种下凹式立交桥下雨洪的模拟方法-CN202010272141.4有效
发明人：高博;宫辉力;李庆端;陈蓓蓓;朱琳;张佳鑫;王静 -专利权人： 首都师范大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种下凹式立交桥下雨洪的模拟方法，包括以下步骤：S1、采集数据，构建数据库，进行多源数据融合；S2、利用雨洪模型对子汇水区动态变化进行雨洪模拟，对下凹式桥区的雨洪过程进行分阶段模拟；S3、利用桥下的数字高程模型对步骤S2的模拟结果进行验证；本发明解决了现在城市雨洪模拟中模拟精度低、缺乏验证数据的问题，本发明采用SWMM构建模型进行雨洪模拟，既考虑了雨洪过程中子汇水区的变化，又考虑了降雨的空间分布差异性，大大提高模拟精度，同时，采用数字高程模型对模拟结果进行反算验证，能够进一步验证雨洪模拟的精度。
一种下凹式立交桥下雨模拟方法