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公开(公告)号：CN118095257A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410351369.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06F40/226 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种大语言模型的领域知识掌握度自测方法与系统，涉及自然语言处理、大语言模型技术领域。所述方法包括，获取待预测的大语言模型，以及某个领域知识文本库；根据所述领域知识文本库，处理成带有类标签的逻辑关系集；根据所述逻辑关系集，针对每个标签类，生成一系列测试数据和预设答案；根据所述测试数据、预设答案以及设计的大语言模型领域知识掌握度自测模型，得到初步分析结果；根据所述领域知识掌握度的初步分析结果，得到领域知识掌握度的最终测试结果。本发明通过测试，客观地评估大语言模型领域知识掌握度，有助于降低偏差信息、优化大语言模型的能力。具有很强的可行性，为探索大语言模型的推理策略提供了深刻的技术方向。
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公开(公告)号：CN116415121B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111601207.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 江南大学 , 浪潮卓数大数据产业发展有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/28 , G06Q40/03
Abstract: 本发明公开了一种基于不完整多视角聚类的金融缺失数据填补方法，包括通过对缺失多视角数据预处理并区分完整和缺失数据；通过自编码器构建多个视角的自表示；以最大化视角间的互信息和最小化视角内的条件熵，进行对比学习获得多视角的一致表示，以此聚类；通过高斯正态分布来对视角之间进行预测，填补潜在缺失数据，优化自表示结果；依据聚类簇分成多类，对每类样本中完整的各个属性，数值型取平均值、字符型取众数进行缺失填补。本发明所述方法能够实现面对多视角数据缺失情况下数据填补，具备较好的聚类效果和可解释性，能够以满足实用性能要求。
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公开(公告)号：CN116703954A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310718911.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局预拟合能量驱动的主动轮廓模型方法及系统包括，输入初始待分割图像并初始化图像中的各参数，使用高斯滤波对图像进行光滑处理；通过拉普拉斯算子，得到图像的二阶梯度信息；使用能量泛函函数增强图像的二阶梯度信息；利用主动轮廓模型对图像进行分割，将图像分割问题转换为求解全局预拟合函数最小值问题，并进行迭代；根据迭代后产生的全局预拟合函数最小值矩阵，绘制矩阵强度为0处的等高线得到分割线，叠加初始待分割图像；本发明通过构建的全局预拟合能量驱动函数对图像进行快速分割，利用能量泛函函数对拉普拉斯算子的边缘检测能力进行了优化，结合自适应的边界指示函数，提高了图像的分割成功率，减少了迭代时间。
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公开(公告)号：CN109711456B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201811572902.7
申请日：2018-12-21
Applicant: 江南大学 , 江苏江大智慧科技有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种具备鲁棒性的半监督图像聚类方法，它涉及图像处理及应用领域。该方法针对一般图像聚类技术里面专注于对图像数据预处理和特征筛选上，而在聚类方法上并未有所突破，提出了一种具备鲁棒性的半监督图像聚类方法。该图像聚类方法首先考虑了实际情况下图像数据中存在的噪声和离群值，通过鲁棒性的正则化来减少噪声和离群值的影响，再从有标记图像和无标记图像两个方面着手挖掘图像数据知识；同时，在图像数据的预处理和特征筛选上，采取了具有适用性的归一化来事先处理图像数据，充分保证图像数据信息的完整性。
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公开(公告)号：CN115272579A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210912976.0
申请日：2022-07-31
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的单张图像三维服装重建方法，本发明从单张图像中多方面提取特征，并对这些特征进行融合，实现了输入单张正视角彩色图像即可进行服装建模，针对几种典型的服装模板，设计其特有的特征线，基于特征线的变形将服装模板变化成各类不同拓扑结构的服装，利用深度学习方法，设计了服装参数回归网络，并结合几种现有的特征提取网络提出一种新的服装网络结构，专门用于端到端重建三维服装。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110266368B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910546864.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 江南大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明提供一种基于云平台的天地一体化信息网络仿真方法，包括：在STK中构建天地一体化仿真网络场景；仿真数据交换模块建立与STK的通信连接，获取场景节点数据以及卫星链路的链路特性数据；网络节点部署模块开始部署卫星、地面站等节点；网络仿真模块开启进程监听端口后，网络参数设置模块提交卫星链路参数；网络仿真模块开启多线程动态实时控制每一条卫星链路的链路特性。本发明可实现基于云平台的天地一体化信息网络仿真环境的构建，可用于天地一体化信息网络相关新技术与新协议的验证以及体系评估。
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公开(公告)号：CN112967240A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110215672.4
申请日：2021-02-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了基于深层3D网络与迁移学习的医学图像生成方法，本发明利用图像预处理、制作数据集、数据增强、模型训练、观测模型、网格寻优、再次训练、再次核对、数据测试、评价指标、结果讨论的方式进行模型的训练，并最终利用该模型进行医学图像的生成，涉及医学图像处理技术领域，本发明科学合理，使用安全方便，在本模型中，是将原始图像分成若干个区域，计算各个域的Softmax数值求取平均值，本发明的模型仅仅需要两类医学图像即可，并没有过多的要求，这对于临床实践而言是有意义的；本发明的模型是两个域之间的转换，可以同时进行两种图像的转换，从转换效率而言，本发明的模型转化效率更高。
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公开(公告)号：CN108737141B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201710263190.X
申请日：2017-04-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星链路间歇性与延时仿真方法，涉及网络仿真技术领域，有效解决了卫星网络仿真中卫星链路间歇性与延时仿真问题，所述方法包含以下步骤：融合OpenStack和STK构建卫星网络仿真平台；在STK中构建卫星通信网络，将卫星网络拓扑、链路持续通信时间、链路长度形成XML配置文件；在控制节点中加载卫星网络拓扑配置文件，自动化部署虚拟卫星网络，根据卫星轨道高度，仿真多粒度卫星节点，初始化卫星链路状态；在计算节点中加载链路持续通信时间、链路长度配置文件，实时检测并动态切换卫星链路状态与延时。本发明提供一种卫星链路间歇性与延时仿真方法，可用于不同卫星网络场景的科学研究。
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公开(公告)号：CN108737272B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710258241.X
申请日：2017-04-19
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/771 , H04L12/24
Abstract: 本发明提出了一种云计算中高性能路由转发方法，涉及网络仿真领域。为解决当前Openstack宿主机内虚拟网络中跨子网数据通信的性能问题，提出一种基于SDN的路由控制平台，通过构建路由决策层和数据转发层，将虚拟网络拓扑中路由表实时映射成流表，使得三层网络数据转发受到路由决策层中虚拟路由拓扑控制，却通过Openflow交换机直接转发数据包。同时设计虚拟网络拓扑监测模块，实时监测节点间路由跳数变化，在保证了三层网络数据包转发逼真性的同时提高了虚拟网络的性能。并通过典型网络拓扑场景构建验证了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN108123818B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201611077837.1
申请日：2016-11-30
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种虚实网络灵活可扩展融合的仿真方法，涉及网络模拟仿真技术领域，解决时下网络测试研究方法在规模、逼真度等方面所存在的问题，所述方法包括步骤：搭建OpenStack云计算平台基本环境；基于搭建好的基本环境，添加多个网络节点，为每个网络节点添加多块连接外网的网卡；构建目标虚拟网络；连接实物设备与虚拟网络；根据需要更改或添加流表规则，以达到隔离网络和限制流量的目的。本发明通过提供一种虚实网络灵活可扩展融合的仿真方法，实现搭建一个可灵活配置、可扩展的虚实融合的网络环境，可用于网络安全评估和计算机系统安全评估。
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