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公开(公告)号：CN119538041A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411591352.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0455 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹预测方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取车辆轨迹数据，对车辆轨迹数据进行分类处理与特征提取，以生成标准化数据集；基于标准化数据集，训练车辆轨迹预测网络模型，车辆轨迹预测网络模型包括时序特征提取模块、空间交互特征提取模块和解码器；时序特征提取模块基于改进的Mamba架构实现；空间交互特征提取模块利用Transformer架构和图注意力机制的混合架构处理；解码器通过多头注意力机制处理编码后的特征，考虑不同时间步和不同车辆间的关联性，从而生成车辆轨迹的预测结果；将待预测场景的数据输入到训练好的车辆轨迹预测网络模型中，得到车辆轨迹的预测结果，该方法在计算效率、预测准确性和场景适应性方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN119484719A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411501894.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N1/44
Abstract: 本发明公开了一种隐写信息生成、提取方法及装置、设备及存储介质，属于信息隐藏的技术领域；其中的隐写信息生成方法，应用于发送端，所述生成方法包括：获取秘密信息比特流；使用通信双方共享的密钥，通过预定的加密算法对所述秘密信息比特流进行加密，得到加密比特流；基于所述加密比特流，驱动预先训练好的序列生成模型生成人体姿态关键点序列；将生成的所述人体姿态关键点序列绘制成关键点连通图；将所述关键点连通图与任意人物图像输入预先训练好的姿态引导人物图像生成模型，生成具有目标姿态的人物图像；通过公共信道上传所述具有目标姿态的人物图像以传递秘密信息。本发明的方法极大地提升了隐写技术的安全性、隐秘性、灵活性和高效性。
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公开(公告)号：CN119413891A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411580039.5
申请日：2024-11-07
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种晶圆缺陷检测装置及检测方法，属于晶圆技术领域，该晶圆缺陷检测装置包括；安装座，可用于支撑整体设备；安装座内设置有两组夹持机构，其中一组夹持机构包括第一马达、齿轮、滑座、齿条、滑杆、滑架、第二马达、对接头和夹持块，第一马达固定连接于安装座的下内壁，可用于带动齿轮转动，齿轮固定连接于第一马达的输出端，可用于带动两个齿条相互移动，通过将穿透灯移动至晶圆的上表面，通过运行穿透灯对晶圆进行照射，当灯光接收锅接收到反射光信号。灯光接收锅中的光电转换器，将反射光信号转换为电信号，并进行放大和过滤，以提高信噪比，通过分析接收到的反射光信号的强度和分布，可以判断晶圆是否有裂痕以及裂痕的位置。
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公开(公告)号：CN119364165A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411825007.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N23/52 , B08B7/00 , B08B7/02 , B08B7/04 , B08B13/00 , G03B17/55 , H04N23/50 , H04N23/54 , H04N23/55 , H04N23/61 , B60S1/56
Abstract: 本发明公开了基于超声波振动和场景分类车载摄像头自清洗装置及方法，包括镜片、摄像头组件、压电换能器、摄像头外壳、PCB电路板、加热线圈、前壳体以及后壳体；前壳体与后壳体分别位于摄像头外壳前后端固定连接，镜片固定在前壳体与摄像头外壳之间，压电换能器固定于镜片的下侧以及摄像头外壳内设有的凹槽之间，加热线圈安装在镜片内侧，摄像头组件位于摄像头外壳内部，摄像头组件下端固定安装有PCB电路板，通过环绕在镜片上的加热线圈，使整个镜片升温，同时通过环绕粘接在镜片下方的压电陶瓷片，通过快速超声波振动，将污染物抖落出镜片范围。本发明具有结构简单,便于组立,可靠性好,小型化和低成本的特点。
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公开(公告)号：CN119359519A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411460340.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于棋谱构造的生成式隐写嵌入方法、提取方法、嵌入系统及提取系统。嵌入方法包括：制作不重复的开局棋谱库，发送方将待嵌入的信息转化为二进制信息，根据二进制信息的长度从棋谱库中取出对应序号的开局棋谱执行并记录到含密棋谱中；利用智能棋手继续进行对弈，按预设转换规则将二进制信息嵌入到每步对弈中，并将每步落子操作记录到含密棋谱中，待所有信息嵌入完毕后将含密棋谱发送给接收方；接收方根据转换规则逆向从收到的含密棋谱中提取嵌入信息。本发明提高了隐写容量、增强了隐秘性保护、实现了高效迅捷的嵌入与提取，同时还能够验证密文完整性与有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118572512A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410613303.4
申请日：2024-05-17
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种具有高散热性能的半导体光放大器及其制备方法，包括键合为一体的半导体光放大器芯片和石墨烯基板，其中，所述半导体光放大器芯片的键合面设有若干个均匀分布的凸起微结构，所述石墨烯基板的键合面设有若干个均匀分布的凹槽微结构，所述凸起微结构与所述凹槽微结构互相匹配，所述半导体光放大器芯片的凸起微结构能够嵌入所述石墨烯基板的凹槽微结构内。本发明通过石墨烯粘附能低、表面能高的特点，直接将经过微结构化处理后的石墨烯与半导体光放大器键合。相比于传统的半导体光放大器利用陶瓷基板进行导热，本发明将陶瓷基板替换为导热性更好的石墨烯，且无需其它胶类辅助粘黏，大大提高了散热性能，简化了工序流程。
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公开(公告)号：CN115138891A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211082454.9
申请日：2022-09-06
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明涉及机械钻孔领域，公开了一种可快速调换刀具的钻孔装置，包括支撑架、一号支撑管、二号支撑管、一号副锥齿轮、下传动部分、上传动部分、升降部分，支撑架前部转动连接有水平的一号支撑管，且右部转动连接有水平的二号支撑管，一号支撑管前部同轴固定有一号副锥齿轮，一号支撑管同轴螺纹连接有水平的一号螺纹杆，一号螺纹杆前后两端各固定有一号支撑块。本发明通过右手拇指控制操纵杆进行前后摆动和左右摆动，即可使得对应的二号副锥齿轮与二号主锥齿轮相啮合或者四号副锥齿轮与四号主锥齿轮相啮合，能够使得对应的刀具实现竖直状态，从而达到快速调换四把不同的刀具进行孔加工的目的，然后利用转动的下电机即可间接带动不同的的刀具进行转动。
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公开(公告)号：CN119697442A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411816812.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N21/472 , H04N21/458 , H04N21/44 , H04N21/435 , H04N21/442
Abstract: 本发明公开了一种基于情感反馈的文本驱动广告视频生成方法，涉及数字广告和人机交互技术领域，通过实时采集用户面部表情、语音特征和眼动轨迹等情感数据，动态调整广告内容，提升个性化、互动性和转化率；结合文本生成视频模型与多模态情感识别技术，利用特征融合和反馈处理，使广告视频更契合用户情感；多轮反馈与自适应优化确保广告传递核心信息的同时灵活响应用户情感状态，大幅提升吸引力与参与度，创新的特征融合算法进一步提高了生成视频的个性化和实时响应能力，为数字广告领域提供了全新解决方案，推动了个性化与情感互动的发展。
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公开(公告)号：CN119574117A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411757188.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 无锡学院
IPC: G01M13/045 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的并行双路轴承故障诊断方法机系统，包括：采集滚动轴承的故障振动信号，并对其进行特征工程处理。特征工程处理包括变分模态分解和连续小波变换，生成不同故障类型的本征模态函数及相应的小波时频图。处理得到的特征数据作为双路模型中CNN支路的输入，另一支路则采用原始信号输入到MLP支路。最后，通过全连接层结合两个支路的输出，形成故障诊断结果。该发明具有样本需求少、诊断准确率高、鲁棒性强的特点，适用于数据样本有限情况下的轴承故障检测，显著提高了故障诊断的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119399648A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510003634.0
申请日：2025-01-02
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/13 , G06V10/422 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理的技术领域，具体为一种基于残差特征融合反演的积雪覆盖度估计方法，包括：获取陆地卫星数据并根据筛选条件进行影像数据筛选；获取气象卫星数据并进行预处理和地理高程数据的拼接；生成二元积雪图，并根据定义法和气象卫星分辨率计算积雪覆盖度，获得积雪覆盖度标签；根据积雪覆盖度标签将气象卫星影像裁剪为矩形；建立基于深度学习的积雪覆盖度估计模型；经过反复实验调试对比找到最佳实验参数；预测完成后得到各自积雪覆盖度估计结果再拼接成一张完整的积雪覆盖度估计结果；将生成的积雪覆盖度估计结果，结合前后时相卫星数据有效滤除云遮蔽干扰，并且可以因此具有更高的时间分辨率和可靠性。
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