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公开(公告)号：CN114218942B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202111517157.8
申请日：2021-12-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/045
Abstract: 本发明是一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法，包括步骤1：对歌词文本数据集进行预处理；步骤2：使用jieba分词工具对歌词文本进行分词并去除停用词；步骤3：对分词之后的结果进行词嵌入，将其转换为向量的形式；步骤4：构建ShuffleNet网络，通过ShuffleNet网络得到score1；步骤5：构建歌曲情感词典；步骤6：将步骤2得到的分词之后的结果通过情感词典和计算规则计算出情感得分，并通过softmax函数得到score2；步骤7：将score1和score2进行融合，从而得出最终情感得分。本发明提升了对中文歌词情感分析的准确率，从而更准确的对歌曲进行分类。
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公开(公告)号：CN110944085A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911099612.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种晃动智能手机产生音乐的方法，包括步骤：选择智能手机中对应晃动感应的传感器；开发智能手机应用，并通过安装APP在智能手机中构建传感器管理对象和传感监听管理对象，通过访问传感器、获得原始感知数据并根据空间参数分类数据处理；定义动作与音阶，将处理后的数据分别与晃动智能手机的动作相关联，并分别映射到各个音阶，创建声音池及音频播放对象；根据检测所得智能手机晃动动作，播放对应一个动作的一个音阶声音。应用本发明的技术解决方案，利用智能手机自带的传感器，通过简单开发的APP读取传感器感知的数据并转化为对应的音阶发声，有利于用户在挥动智能手机时激发音乐的感知和掌控能力，增进兴趣并获得创作乐趣。
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公开(公告)号：CN106169190A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610517912.5
申请日：2016-07-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T11/00
CPC classification number: G06T11/008 , G06T2210/41 , G06T2211/404
Abstract: 本发明公开了一种冠状动脉的分层显示方法，属于医学图像处理和应用领域。该方法首先读取冠状动脉的原始图像；然后对读取的冠状动脉图像进行曲面重建；利用水平集方法来提取冠状动脉,将每一层提取的冠脉进行叠加，实现冠脉的分层显示；本发明简单实用，可以较快速、准确的提取出冠脉，可用于冠脉诊断的辅助手段。冠脉等血管形态细小，形状复杂，而且容易发生变形，不容易处理。本发明把弯曲的冠脉，通过曲面重建的方法拉直展开，解决了血管难以处理的问题。而且传统的冠脉提取，需要先提取出中心线，复杂度高，计算量大，本发明将所得的切片的中心作为水平集方法的种子点，可以实现冠脉的自动提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114218942A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111517157.8
申请日：2021-12-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06N3/04
Abstract: 本发明是一种基于ShuffleNet的中文歌词情感分析方法，包括步骤1：对歌词文本数据集进行预处理；步骤2：使用jieba分词工具对歌词文本进行分词并去除停用词；步骤3：对分词之后的结果进行词嵌入，将其转换为向量的形式；步骤4：构建ShuffleNet网络，通过ShuffleNet网络得到score1；步骤5：构建歌曲情感词典；步骤6：将步骤2得到的分词之后的结果通过情感词典和计算规则计算出情感得分，并通过softmax函数得到score2；步骤7：将score1和score2进行融合，从而得出最终情感得分。本发明提升了对中文歌词情感分析的准确率，从而更准确的对歌曲进行分类。
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公开(公告)号：CN113158186A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110294640.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明揭示了一种Android恶意软件静态检测方法，该方法包括以下步骤：S1：对数据集检测样本进行统计、分类，S2：对待测软件进行下载，在安装的过程对待测软件进行检测，S3：对待测软件进行预处理，S4：判断待测软件签名是否一致，如一致的话，则判断待测软件是否包含恶意代码，如不一致，则判断待测软件是否有权限特征码，S5：如判断待测软件签名不一致，则判断软件为恶意软件，取消安装并提示软件有问题。通过该检测方法，采集智能手机软件中的权限、API、签名信息、代码等信息，保护用户在安装软件过程中的安全性，保护用户的隐私、资金等信息不被恶意软件窃取，增加智能手机安全性的应用功能，提高智能手机系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN114662586A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210271617.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于共注意的多模态融合机制检测虚假信息的方法，包括如下步骤，步骤S1.构建提取文本特征的BERT模型；步骤S2.构建提取视觉特征的R‑CNN模型；步骤S3.构建融合文本与视觉特征的共注意转换器层Co‑TRM模型；步骤S4.将融合后的特征向量输入到域分类器中，将不同信息的多模态特征映射到相同的特征空间，将文本分类为不同的事件，并删除事件特殊的特征；步骤S5.将融合后的特征向量输入到虚假信息检测器中，利用潜在的多模态特征判断信息的真假。该方法利用共注意机制，通过使用随机像素采样机制来增强视觉表现的鲁棒性，改善多模态模型结构，分别加强文本特征和视觉特征的提取方法，提高了不同模态之间的信息交流，有利于提高虚假信息检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110944085B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201911099612.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04M1/72412 , H04M1/72454 , H04M1/72442 , H04W4/80
Abstract: 本发明揭示了一种晃动智能手机产生音乐的方法，包括步骤：选择智能手机中对应晃动感应的传感器；开发智能手机应用，并通过安装APP在智能手机中构建传感器管理对象和传感监听管理对象，通过访问传感器、获得原始感知数据并根据空间参数分类数据处理；定义动作与音阶，将处理后的数据分别与晃动智能手机的动作相关联，并分别映射到各个音阶，创建声音池及音频播放对象；根据检测所得智能手机晃动动作，播放对应一个动作的一个音阶声音。应用本发明的技术解决方案，利用智能手机自带的传感器，通过简单开发的APP读取传感器感知的数据并转化为对应的音阶发声，有利于用户在挥动智能手机时激发音乐的感知和掌控能力，增进兴趣并获得创作乐趣。
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公开(公告)号：CN112948832A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110294638.0
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明揭示了一种基于行为建模的恶意软件检测方法，该方法包括以下步骤：S1：采集恶意软件和良性软件调用的权限、API和产生的行为数据，按照软件的类型进行分类；S2：将S1步骤中采集到的数据进行预处理，并将采集到的行为根据时间排序，将每条行为与所调用的权限和API进行关联，形成一个数据集，利用机器学习算法训练模型；S3：根据S2步骤中得到的模型来检测当前软件产生的行为，判断行为是否为恶意行为，并对每个软件设置信任值，通过行为检测结果维护信任值。该方法通过采集智能手机软件运行过程中的行为序列，能够及时地制止恶意软件的恶意行为，保护用户在使用软件过程中的安全性，提高智能手机系统的可靠性。
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