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[发明专利]网络抓包方法、装置、设备和介质-CN202110283492.X有效
发明人： 翁佳林;陈景雄;王玺 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L43/028 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种网络抓包方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取针对网卡抓取的网络数据包；定时获取与指定进程相关的套接字信息；根据所述套接字信息对所述网络数据包进行过滤，得到属于所述指定进程的网络数据包。上述技术方案实现了在不了解指定进程特征的前提下针对指定进程进行有效地网络抓包。
网络方法装置设备介质

[发明专利]数据包处理方法、装置、系统、调度设备和存储介质-CN202110327106.2有效
发明人： 翁佳林;陈景雄 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L69/163 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种数据包处理方法、装置、系统、调度设备和存储介质，涉及数据处理领域。该调度设备与多个解析设备通信连接，该调度设备与一数据存储容器关联，数据存储容器还与至少一个抓包进程关联，每个抓包进程抓取自身所在主机上的数据包，并将数据包传输到数据存储容器，从而实现对多台主机上的数据包进行抓取。调度设备从自己关联的数据存储容器中获取数据包，并根据数据包从多个解析设备中选取出目标解析设备，将数据包传输至该目标解析设备进行解析。如此，实现了同时对多台主机上的数据包进行解析，并且，通过把数据存储容器中的数据包调度给多个解析设备进行处理，能够将数据包解析的压力分摊到该多个解析设备上。
数据包处理方法装置系统调度设备存储介质

[发明专利]一种运用AI模型快速检测产生碳青霉烯酶菌株的方法-CN201910090138.8有效
发明人：孙坚;贾玲;李西明;翁佳林;刘雅红;廖晓萍 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： C12Q1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种运用AI模型快速检测产生碳青霉烯酶菌株的方法，通过使用溴百里酚蓝溶液，测定混合溶液的OD值，最后运用AI模型通过分析混合溶液OD值的变化趋势判断菌株是否能够产生碳青霉烯酶；本发明通过检测菌株的OD值随时间变化的趋势降低了误差；通过检测菌株溶液的OD值，能够在极短时间内快速判断菌株是否产生碳青霉烯酶，极大地节省了时间；对于弱产酶的菌株，运用AI模型分析菌株溶液OD值的变化，快速判断出来；将OD值导入到LSTM模型中，即可立刻得到菌株是否能够产酶以及产酶能力的强弱，且能直观的看到一批次中菌株产酶阳性数量与产酶阴性数量的多少，并直接导出产酶结果，不必人工记录实验结果，高效便捷。
一种运用 ai 模型快速检测产生青霉菌株方法

[发明专利]一种基于图像的药敏片抑菌圈大小测量方法-CN201711008128.2有效
发明人：孙坚;李西明;翁佳林;刘雅红;廖晓萍;郭玉彬;崔泽华 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像的药敏片抑菌圈大小测量方法，用手机或数码相机拍摄平皿，将照片中的抑菌圈较为准确地识别出来，并计算出其大小；流程为图像预处理、确定平皿和药敏片位置、找出抑菌圈的候选圆形、筛出抑菌圈的最优圆形以及计算抑菌圈的大小。本发明大大提高了测量抑菌圈大小的效率，且测量精度高，无需大型专用设备，不仅减轻了研究人员的工作负担，还能推广到一些设备不齐全的基层单位，为工作研究提供方便。
一种基于图像药敏片抑菌圈大小测量方法

[发明专利]响应噪音的识别方法、模型、电子设备及计算机存储介质-CN202110296412.4在审
发明人：钟宇明;陈景雄;翁佳林 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种响应噪音的识别方法、模型、电子装置以及计算机可读存储介质，本申请的识别方法可以应用在有状态、有存储的测试版本应用上，还可以应用于主流的互联网公司的大型多服务网络架构以及离线场景中，大大减少自动化测试中噪音带来的干扰，提高自动化测试的效率和准确率，同时还可以为无脚本回归测试、全链路压测等高级研测方案提供数据支持。
响应噪音识别方法模型电子设备计算机存储介质

[发明专利]基于平皿实验和深度学习的抑菌程度识别方法-CN201711190762.2有效
发明人：孙坚;李西明;翁佳林;刘雅红;郭玉彬;崔泽华;廖晓萍;杜治国 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平皿实验和深度学习的抑菌程度识别方法，包括下述步骤：S1、确定药敏纸片位置；S2、测定抑菌圈大小；S3、构造样本集：给深度学习模型构造带标签的样本集，用于训练模型；S4、构建及训练模型：构建能够用来识别药敏纸片的模型，并用训练样本集进行训练；S5、使用模型识别药敏纸片；S6、判定药物的抑菌程度：通过模型识别出的药物种类，从数据库中查询对应的抑菌标准，再确定抑菌圈的直径属于标准中的哪一个区间，从而得到药物的抑菌程度。本发明的方法，使得操作人员只需拍摄平皿图像，就能从图像中识别出每个药敏纸片所属的药物种类，以及其对应的抑菌圈的大小，使得自动化抑菌程度识别成为可能。
基于实验深度学习程度识别方法

[发明专利]基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法-CN201711191507.X有效
发明人：李西明;孙坚;翁佳林;刘雅红;郭玉彬;廖晓萍;杜治国 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法，包括下述步骤：S1、图像切割得到单孔图像：将原始图像处理成模型能够接收的单孔图像；S2、构造样本：给用作训练的单孔图像加上对应标签，构成深度学习模型能够用来训练的样本；S3、构建及训练模型：构建能够用来识别溶液浑浊与否的模型，并用训练样本集进行训练；S4、使用模型判断浑浊与否：模型可以接收训练集以外的图像，判断其溶液是浑浊还是清澈；S5、得到药品对应最低抑菌浓度：根据微孔板中各个圆孔的浑浊/清澈情况得出药品最低抑菌浓度。本发明大大提高了操作人员的工作效率，由于其无需专用设备的特性，能够推广到大多数的工作单位，为工作研究提供方便。
基于深度学习最低浓度识别方法