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公开(公告)号：CN108734456A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810839391.4
申请日：2018-07-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种环境感知的共享交通工具计价方法，其特征在于，包括：S1.根据停放地点进行计价：分析使用率历史数据后，基于加权平均法预测停放在某一地点的共享交通工具的被使用概率；S2.根据使用时间段进行计价：类似于步骤S1，预测某个时间段的使用率；S3.根据相对数量进行计价：使用k-means对用户聚类后，采用一些策略划分区域，计算共享交通工具与用户的数量之比；S4.根据用户经常使用的程度进行计价：计算某一用户与最佳用户的一天内使用共享交通工具的平均次数之比；S5.将以上所述四个计价参数求乘积作为综合计价系数；并计算初始综合计价；S6.本发明提出了一种竞价机制，用户参与竞价后得到使用共享交通工具的最终计价。
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公开(公告)号：CN111768375B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010588920.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CWAM的非对称GM多模态融合显著性检测方法及系统，包括，采集图像数据进行预处理，形成样本数据集；基于深度学习策略构建卷积神经网络模型，输入样本数据集进行训练，获得显著性检测图；将训练完成的显著性检测图构成集合并计算与其对应的真实人眼注释图像集合之间的损失函数值，得到最优权值矢量和最优偏置项；将待检测的图像输入训练完成的卷积神经网络模型中，利用最优权值矢量和最优偏置项进行预测判断，得到图像的显著性检测图像。本发明能够有效利用深度图和RGB图的多尺度多层级的丰富图像信息，有效解决高层特征传到低层时的溶解问题；加入通道注意力模块后，增强了显著区域的表达。
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公开(公告)号：CN109344649B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811111385.3
申请日：2018-09-23
Applicant: 海南大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明是类型化资源的交互代价驱动安全保护方法；本发明基于数据图谱，信息图谱和知识图谱三层可自动抽象调整的知识图谱架构，将安全资源分为数据安全资源，信息安全资源和知识安全资源，并对资源保护代价、保护者保护代价和攻击者攻击代价进行计算，分成三种不同交互情况，并针对这三种不同的动态交互情况，在显式和隐式安全资源情形下使静态资源不被增删改查，使动态资源不被破坏，本发明属于分布式计算和软件工程交叉领域。
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公开(公告)号：CN109144494A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810911490.9
申请日：2018-08-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明是个性化网络人员与内容的整理与优化方法，本方法将用户社交网络资源的整理与优化分为人员与内容两部分；对人员的重要性进行排序的同时推荐隐含的真实社交关系给用户，最后将两部分按个性化选择展示给用户，形成用户的虚拟社交关系网络；结合用户的社交关系，根据用户的个性化选择对内容的重要性进行排序，将内容按用户查看时最舒适的标准进行展示；本发明属于社交与软件工程交叉领域。
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公开(公告)号：CN109118327A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810880891.2
申请日：2018-08-04
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06Q30/0645 , G06Q20/145
Abstract: 本发明是可移动共享食物加工平台，整个平台融合了共享食物，共享冷藏设备，在用户扫描平台外的二维码后，平台审核用户的信誉情况，当用户的信誉值大于或等于最低信誉要求时，允许用户进入，否则拒绝用户的进入请求；用户进入平台后，计价系统开始工作，计价系统包括共享食物计价和平台使用计价两部分，根据用户使用的共享食物、工具种类和时间长短，结合平台被使用时所处的时间，环境等因素为用户计价，使用完毕后，平台检查工具情况和卫生情况，若有损坏情况返回计价系统计价，同时扣除相应的信誉值；本发明属于社会服务与软件工程交叉领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804945A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810590852.9
申请日：2018-06-09
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06F21/6245 , G06N5/02
Abstract: 本发明是一种基于数据图谱，信息图谱，知识图谱的类型化资源需求建模和信息资源隐私保护方法。属于分布式计算和软件工程交叉领域。主要用于对用户的需求进行可行性分析，完整性分析，一致性分析和冗余性分析，并在每一步的分析中提取出对应的数据流，信息流，知识流以及控制流映射到数据图谱，信息图谱和知识图谱上。再根据用户需求将信息资源根据其在搜索空间中的存在分类为隐式和显式的情形，针对隐式和显式的信息隐私资源，按影响力大小的先后顺序将信息隐私资源转换为其他类型隐私资源并将相关的所有类型化隐私资源存入安全空间进行保护。
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公开(公告)号：CN108764590A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810938308.9
申请日：2018-08-17
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q30/0645 , G06Q30/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明是场景感知的共享交通工具调度方法，在不确定场景发生时间和确定场景发生时间两种情况下分别讨论场景感知的共享交通工具调度方法，在知道了每个场地的活跃用户的数量后，利用平衡算法和竞价算法来进行两地或多地之间的共享交通工具调度，同时允许个体和群体用户通过提出的竞价的方式来获得共享交通工具；本发明属于公共交通与软件工程交叉领域。
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公开(公告)号：CN111768375A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010588920.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CWAM的非对称GM多模态融合显著性检测方法及系统，包括，采集图像数据进行预处理，形成样本数据集；基于深度学习策略构建卷积神经网络模型，输入样本数据集进行训练，获得显著性检测图；将训练完成的显著性检测图构成集合并计算与其对应的真实人眼注释图像集合之间的损失函数值，得到最优权值矢量和最优偏置项；将待检测的图像输入训练完成的卷积神经网络模型中，利用最优权值矢量和最优偏置项进行预测判断，得到图像的显著性检测图像。本发明能够有效利用深度图和RGB图的多尺度多层级的丰富图像信息，有效解决高层特征传到低层时的溶解问题；加入通道注意力模块后，增强了显著区域的表达。
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公开(公告)号：CN109063214B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201811169042.2
申请日：2018-10-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明基于三层可自动抽象的知识图谱中的数据图谱，提出一种价值驱动的类型化数据及其图表示的资源隐藏方法；特征是，通过体系化全类型化维度定义的数据来度量安全资源的各个分量以及他们之间的拓扑结构，依据不同维度的数据元素来定义安全资源以及他们的拓扑结构，从而通过得到的新定义的不同安全资源以及他们之间的拓扑结构来弱化安全资源的数据资源，从而达到数据资源隐藏的目的。
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公开(公告)号：CN109085993B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201810938052.1
申请日：2018-08-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06F3/0488
Abstract: 本发明为便携式移动终端用户提供可自定义自适应的多功能交互区域，交互区域分为单面屏和双面屏两种类别的交互区域，用户可以自由绘制外观，包括大小，颜色，位置和形状，此后用户可以自定义每个交互区域的对应指令和触发方式，用户完成自定义后，本发明给出了将形状分为完整和不完整的识别区域范围的方法，并对范围内和范围外进行编码；同时，系统会根据用户的信息和用户的自定义为其提供智能推荐，用户的信息包括用户的性别、年龄、心情、习惯等；本发明属于计算机配件技术与软件工程交叉领域。
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