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公开(公告)号：CN106614440B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201610869820.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区农业科学院甘蔗研究所
Abstract: 本发明公开一种基于物联网的农作物害虫智能测报系统，包括远程数据中心和至少一个测报装置；每个测报装置包括支架、以及固定在支架上的主控单元、图像采集单元、诱捕单元、喷气单元、环境监测单元和数据传输单元；图像采集单元位于诱捕单元的上方，并朝向诱捕单元；喷气单元位于诱捕单元的的一侧，并朝向诱捕单元；主控单元连接图像采集单元、诱捕单元、喷气单元、环境监测单元和数据传输单元；数据传输单元与远程数据中心连接。本发明不仅实现了无人值守的智能化监控，而且有助于提高农作物害虫发生危害预测预报的智能性和准确性，及时监测和预报其种群动态有助于科学合理采取措施控制该虫的危害，减少农药施用量和环境污染。
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公开(公告)号：CN106614440A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610869820.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区农业科学院甘蔗研究所
Abstract: 本发明公开一种基于物联网的农作物害虫智能测报系统，包括远程数据中心和至少一个测报装置；每个测报装置包括支架、以及固定在支架上的主控单元、图像采集单元、诱捕单元、喷气单元、环境监测单元和数据传输单元；图像采集单元位于诱捕单元的上方，并朝向诱捕单元；喷气单元位于诱捕单元的一侧，并朝向诱捕单元；主控单元连接图像采集单元、诱捕单元、喷气单元、环境监测单元和数据传输单元；数据传输单元与远程数据中心连接。本发明不仅实现了无人值守的智能化监控，而且有助于提高农作物害虫发生危害预测预报的智能性和准确性，及时监测和预报其种群动态有助于科学合理采取措施控制该虫的危害，减少农药施用量和环境污染。
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公开(公告)号：CN206078727U
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201621097408.6
申请日：2016-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区农业科学院甘蔗研究所
Abstract: 本实用新型公开一种基于物联网的农作物害虫智能测报系统，包括远程数据中心和至少一个测报装置；每个测报装置包括支架、以及固定在支架上的主控单元、图像采集单元、诱捕单元、喷气单元、环境监测单元和数据传输单元；图像采集单元位于诱捕单元的上方，并朝向诱捕单元；喷气单元位于诱捕单元的一侧，并朝向诱捕单元；主控单元连接图像采集单元、诱捕单元、喷气单元、环境监测单元和数据传输单元；数据传输单元与远程数据中心连接。本实用新型不仅实现了无人值守的智能化监控，而且有助于提高农作物害虫发生危害预测预报的智能性和准确性，及时监测和预报其种群动态有助于科学合理采取措施控制该虫的危害，减少农药施用量和环境污染。
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公开(公告)号：CN119248818A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411451870.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/28 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种上下文感知的多轮对话文本到SQL自动转换方法，包括：获取用户的待检索多轮对话文本，从CoSQL数据集中随机采样对话示例，生成示例集合；将待检索多轮对话文本和示例集合均输入大型语言模型分析用户意图，获取相应的SQL语句；其中，大型语言模型利用训练集进行低秩适配微调，并结合上下文感知动态损失函数优化模型参数；训练集包括：历史用户意图和历史SQL语句；对SQL语句进行验证，验证通过后，查询SQL语句对应的信息，生成用户所需信息。本发明利用大语言模型进行意图解析和SQL建议生成，提高了多轮文本到SQL任务训练数据的质量和多样性。
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公开(公告)号：CN118823856A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410982071.X
申请日：2024-07-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 首照宇 , 黄旖 , 李东旭 , 冯程 , 黄菊华 , 黄兰芳 , 莫建文 , 张会兵 , 张敬伟 , 林熠明 , 欧阳宁 , 赵晖 , 刘京华 , 张彤 , 陈镜全 , 刘杭 , 刘子阅 , 袁小虎 , 于泳波 , 唐雍盛 , 林彦君
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度与深层细粒度特征增强的表情识别方法，包括：构建多尺度双池化特征聚合模块，该模块由多尺度特征提取、多尺度关键特征选择和多尺度特征聚合三部分组成，通过骨干网络IR50获取四阶段的多尺度特征，并结合通道注意力机制提取多尺度表情特征中的全局有效信息，以捕捉和融合面部不同尺度的信息，从而获取全面的面部关键特征表示；引入关键区域导向的注意力机制，通过自适应地调整关注区域，提高了模型对面部细节特征的敏感度，更多地关注面部表情的细微差别，进一步增强对多尺度深层次的细粒度特征表示；通过融合多尺度和深层细粒度注意力增强特征，获取更为丰富和准确的面部关键信息，从而实现对面部表情的精准分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112948716B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110245049.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06N20/00 , G06Q50/00
Abstract: 本发明的一种基于多头注意力机制的连续兴趣点包推荐方法，其包括以下步骤：一、获取用户打卡历史信息，将打卡数据组成序列；二、将打卡数据组成序列组；三、将序列组推送给模型进行训练；通过编码器与多头注意力机制得到序列中的兴趣点变化信息，将得到的信息输入解码器中进行拟合，解码器结构与编码器对称，经过管道搜索的方式学习出适应该区域用户的最优超参数；四、将训练模型部署在多个服务器中，输入区域内用户近一周的访问序列，将后续一周内的行程安排建议打包推送给用户；五、记录用户接下来一周内的打卡地点序列以及对访问兴趣点的评价。本发明能为用户提供一周内的后续行程安排建议。
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公开(公告)号：CN113779105A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110921144.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及轨迹数据技术领域，涉及一种分布式轨迹流伴随模式挖掘方法，包括以下步骤：一、数据预处理：根据地理区域的划分将数据划分为多个区域，得到分区边界，输出分区编号；二、监测不断到达的数据流；三、当前快照创建时间窗口，窗口大小为当前快照时间；四、根据分区编号执行Keyby算子，利用哈希函数分发到不同的节点；五、每个节点对接收到的当前分区的数据执行基于方向的密度聚类，并得到当前分区的密度聚类簇集合；六、进行聚类合并，输出合并后簇的集合；七、执行模式挖掘，与候选伴随集合取交集，生成新的候选伴随，并输出当前快照的伴随模式结果。本算法具有更快的处理速度。
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公开(公告)号：CN112948716A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110245049.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06N20/00 , G06Q50/00
Abstract: 本发明的一种基于多头注意力机制的连续兴趣点包推荐方法，其包括以下步骤：一、获取用户打卡历史信息，将打卡数据组成序列；二、将打卡数据组成序列组；三、将序列组推送给模型进行训练；通过编码器与多头注意力机制得到序列中的兴趣点变化信息，将得到的信息输入解码器中进行拟合，解码器结构与编码器对称，经过管道搜索的方式学习出适应该区域用户的最优超参数；四、将训练模型部署在多个服务器中，输入区域内用户近一周的访问序列，将后续一周内的行程安排建议打包推送给用户；五、记录用户接下来一周内的打卡地点序列以及对访问兴趣点的评价。本发明能为用户提供一周内的后续行程安排建议。
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公开(公告)号：CN111950296A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010849958.3
申请日：2020-08-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT微调模型的评论目标情感分析，包括BCR-CRF目标抽取模型和BCR-DA目标情感分类模型，BCR-DA目标情感分类模型分为在线课程评论情感分析、BCR-CRF目标抽取模型、BCR-DA目标情感分析模型和真实中文在线课程评论数据集上的实验结果；BCR-CRF目标抽取模型步骤为：第一步：基于大规模中文评论语料库进行域内无监督训练BERT预训练模型BCR；第二步：引入CRF层，对BCR模型中语义表征层的输出序列添加语法约束，保证预测标签间依赖关系的合理性，准确抽取课程评论文本中的评论目标；第三步：构建包含双注意力层的BCR-DA模型分类表达课程评论目标的情感极性。本发明能够准确分析在线课程评论中蕴含的目标情感对理解学习者情绪变化、提升课程质量具有重要意义。
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公开(公告)号：CN107403390B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710652321.3
申请日：2017-08-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q50/00 , G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开一种融合贝叶斯推理和图上随机游走的好友推荐方法，其通过计算用户社交置信度构造随机游走转移概率矩阵，继而将随机游走正向搜索与局部反向搜索结合起来，并与一种贝叶斯用户潜在好友关系推理模型相融合，充分开采了社交网络结构信息和用户属性信息，提供了社交网络好友推荐的建议，具有准确性高的特点。
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