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公开(公告)号：CN116521875B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310515226.4
申请日：2023-05-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了引入群体情绪感染的原型增强小样本对话情感识别方法，涉及自然语言处理技术领域，针对现有的小样本对话情感识别方法直接根据对话中语句类别采样导致的各类别语句不均衡问题，本方法引入自适应交叉采样策略，根据对话中各类别语句数量进行自适应分组，并根据不同组之间的比例进行采样，有效缓解了各类别语句不平衡问题。同时，在考虑对话上下文信息方面，本方法引入了群体情绪感染机制构建加权有向无环图，有效区分了他人与说话者本人对说话者的不同影响。此外，本方法基于原型网络提出了增强对话原型网络，通过动态加权计算对话内各类别语句原型再平均的方法，增强了对话内语句类原型表示。
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公开(公告)号：CN116434339B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310399333.5
申请日：2023-04-13
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于骨架数据时空特征差异性和相关性的行为识别方法，涉及计算机视觉领域，该方法搭建的行为识别模块中包含空间图卷积模块和时间图卷积模块，空间图卷积模块包括时间特征学习单元、通道特征学习单元和时间通道上下文拓扑单元，时间特征学习单元和通道特征学习单元用于分别独立地学习时间帧维度和通道维度中关节之间的特征差异性和特征相关性，学习协同完成动作的关节之间特征的相关性，也学习因为运动发生而发生变化部分关节的特征差异性，时间通道上下文拓扑单元学习所有关节的全局上下文特征信息，获取更多具有判别性的特征，融合后可以更有效地人体行为识别。
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公开(公告)号：CN116521875A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310515226.4
申请日：2023-05-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了引入群体情绪感染的原型增强小样本对话情感识别方法，涉及自然语言处理技术领域，针对现有的小样本对话情感识别方法直接根据对话中语句类别采样导致的各类别语句不均衡问题，本方法引入自适应交叉采样策略，根据对话中各类别语句数量进行自适应分组，并根据不同组之间的比例进行采样，有效缓解了各类别语句不平衡问题。同时，在考虑对话上下文信息方面，本方法引入了群体情绪感染机制构建加权有向无环图，有效区分了他人与说话者本人对说话者的不同影响。此外，本方法基于原型网络提出了增强对话原型网络，通过动态加权计算对话内各类别语句原型再平均的方法，增强了对话内语句类原型表示。
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公开(公告)号：CN111310633B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010084877.9
申请日：2020-02-10
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 基于视频的并行时空注意力行人重识别方法，属于计算机视觉领域。本发明提出的并行时空网络模型，能够同时提取行人的时序特征和空间特征，显著减少了行人信息的损失。此外为获取更具有辨识性的时序特征，本发明提出了全局时序注意力模块，同时为获取更具有辨识性的空间特征本发明引入了空间卷积注意力模块。全局时序注意力模块能够选择出辨识性更强的视频帧，同时空间卷积注意力模块能够对显著性区域进行特征提取。最终本发明使用特征融合的方法对时序特征和空间特征进行联合，从而获得更加完整的行人特征用于行人的重识别，极大提高了行人重识别模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113973948B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202111263379.1
申请日：2021-10-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种可变色透明质酸饮品的制备方法，将针叶樱桃提取物、血橙提取物、无花果提取物、赤砂糖、卡拉胶、胶凝剂、黄原胶、魔芋精粉、维生素C、牛磺酸、维生素E和β‑胡萝卜素溶于水中，随后加入海藻酸钠、透明质酸钠和胶原蛋白搅拌至溶解，再加入重瓣玫瑰和乳酸钙，搅拌均匀，凝固得到凝胶果冻；将雪梨浓缩汁、蓝莓浓缩汁、苹果浓缩汁、银耳提取物、红茶提取物、赤藓糖醇和甜菊糖苷溶解于水中，得到茶汤；将凝胶果冻加入茶汤中溶解，得到可变色透明质酸饮品。本发明的透明质酸饮品将无色无味的透明质酸具象化，赋予其一定的外形、颜色和味道，给予消费者直观的感受。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115601791A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211404730.9
申请日：2022-11-10
Applicant: 江南大学(CN)
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于Multiformer及离群样本重分配的无监督行人重识别方法。其基于Transformer网络构建多分支网络识别模型Multiformer，包括单相机域Intraformer网络以及多相机域Interformer网络，所有的单相机域Intraformer网络共享骨干网络参数，增强泛化能力，在一定程度上缓解了由不同相机域的背景、光照等带来的域间差异，提高了模型对噪音伪标签的鲁棒性，进一步提升了无监督行人重识别的精度。利用自适应离群样本重分配，可扩展伪标签的数量，增强了多分支网络识别模型Multiformer的特征表示能力。在模型训练时，利用实例级对比学习与聚类级对比学习组成的联合学习，可以大幅度提高聚类的准确度，缓解噪音伪标签的问题，从而有效提高无监督行人重识别的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115232669A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210628316.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 贵州山茶产业综合开发有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种含角鲨烯的茶油制备方法。本发明所述的方法包括油茶籽粉酶解，乳状液层酶解，乳状液层破乳，油茶籽粕的萃取步骤；通过粒径不超过40目的油茶籽粉与水混合，以及特定酶制剂A进行油茶籽粉酶解，然后对乳状液层利用特定酶制剂B进一步酶解，冷冻破乳，再合并油层，利用茶油原液对油茶籽粕进行萃取。本方法可充分释放油茶籽细胞内的及提取所得乳状液层中的油相组分，同时以提取所得的茶油原液作为萃取剂，充分萃取茶籽籽粕中的角鲨烯，相较于现有水酶法在不使用额外有机溶剂的前提下，获得了更高的角鲨烯含量和更高茶油提取率的茶油，本工艺过程简单、环保，获得的茶油无引入有机溶剂，更为安全。
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公开(公告)号：CN114333062A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111674399.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于异构双网络和特征一致性的域自适应行人重识别模型训练方法、设备、装置及计算机存储介质和行人重识别方法，本发明设计了一个异构双网络框架，它包含两个非对称分支，其中一个使用感受野有限的卷积来获取局部信息，另一个使用Transformer模块来捕获长程依赖，利用异构双网络的互学习来提高网络间的异质性和互补性，从而提高对噪声伪标签的鲁棒性；为了减少网络在优化过程中受噪声伪标签的干扰，提出了特征一致性损失，其不需要依赖任何标签信息，更关注样本在特征空间的一致性；为了增强网络的语义信息，本发明设计了一个自适应通道互感知模块，对行人的显著性区域进行特征提取，从而提高了行人重识别的精度与效率。
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公开(公告)号：CN114241007A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111567525.X
申请日：2021-12-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨任务互学习的多目标跟踪方法，包括：S1、读取视频序列的当前帧RGB图像；S2、利用骨干网络提取当前帧RGB图像的通用特征；S3、对当前帧RGB图像的通用特征进行特征解耦，得到检测对齐嵌入和重识别对齐嵌入；S4、根据检测对齐嵌入得到检测基本输出；S5、利用交叉方向Transformer根据重识别对齐嵌入得到重识别输出；S6、对检测基本输出和重识别输出进行跨任务交互学习，得到交互后的检测基本输出和重识别输出；S7、根据交互后的检测基本输出得到当前帧上的目标位置框，并根据中心点位置在交互后的重识别输出上查询出重识别嵌入；S8、根据重识别嵌入将当前帧与前帧进行帧间关联。本发明可以在复杂场景下实现高效的多目标跟踪。
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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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