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公开(公告)号：CN118096569A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410221094.9
申请日：2024-02-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种基于协作语义对比的多退化因素的图像复原方法，属于图像处理、图像复原技术领域。解决了现有方法多个图像复原任务仍然共享同一个编码器，无法解决特征纠缠的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、设计图像复原网络结构；S2、设计三个子网络结构；S3、设计损失函数；S4、设计好网络结构和损失函数之后，以常规的深度学习训练方法进行模型训练，直到参数收敛。本发明的有益效果为：本发明通过将不同的图像退化因素还原归纳为一个语义类别，以解决具有挑战性的特征纠缠问题；通过构建了一个“清晰图像‑不清晰图像”的语义空间，并将图像映射到该空间，从单一输出头得到清晰的输出图像。
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公开(公告)号：CN117313645B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311298240.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/398 , G06T17/20 , G06F113/18 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F115/12 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及芯片封装技术领域，具体涉及一种球栅阵列封装芯片热应力仿真方法。本发明对球栅阵列封装芯片热应力进行仿真，建立球栅阵列封装模型，反映非弹性应变与施加荷载的关系。芯片焊点受到约束条件作用，其应力应变响应随载荷变化呈现出线性变化趋势。对封装芯片进行热应力仿真，预测焊点在热循环下的疲劳寿命。实验表明此次仿真输出的芯片焊点疲劳寿命高于现有仿真方法，并更接近芯片标准寿命，因此更具有可靠性，有利于实际芯片产品设计。本发明提出的热应力仿真方法提高芯片焊点可靠性，输出的芯片焊点疲劳寿命高于现有方法，输出结果比较理想，更接近于芯片标准寿命，有利于提高芯片设计可靠性。
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公开(公告)号：CN117742466A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410172571.7
申请日：2024-02-07
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种水冷式计算机散热设备，涉及水冷式计算机技术领域，其包括机箱外壳，所述机箱外壳内部固定连接有水箱，所述水箱的内壁连通有连接机构，所述连接机构的内壁固定连接有防漏机构，所述连接机构的一端转动连接有循环管，所述循环管的外壁固定连接有调节机。本发明通过设置调节机构，当风扇组对机箱内部进行散热时，带动循环管内的水冷液流动，并且在机箱内的温度升高后，带动循环管内的水冷液流动的越快，使得机箱内的水冷效果越好，而当机箱内的温度降低后，调节机构带动循环管内的水冷液流动速度变慢，在机箱不需要过多降温时，减缓水冷液的流速，从而节省电力能源和提高零件的使用寿命。
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公开(公告)号：CN116992063A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310939582.9
申请日：2023-07-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/483 , G06F16/41 , G06F16/45
Abstract: 本发明属于信息检索技术领域，具体涉及一种基于语义相似度的多媒体信息检索方法。本发明在进行文档的预处理操作过程中，学习经典向量空间模型的方法并通过本体库来替换包含关键字条目的字典，使用包含文档中描述的概念及其特征的意义向量来替换文档并有意义地提取和吸收文档的内容，为达到检索完成的高效性，对文档进行语义分类，为更有效地使用已查询到的语义向量的外展计划和技巧做好准备，在进行概念相似度与属性相似度的计算时，确定各个概念实例与属性势力之间的存在关系，并根据概念特性分析其存在影响因素以实现完成语义检索的整个流程，最后基于语义相似度完成多媒体信息检索。
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公开(公告)号：CN116756654A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310822787.9
申请日：2023-07-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习的数字化信息归并分类算法，检测原始数字化信息中的概念漂移数据，滤除噪声数据，降低对后续分类结果精度的影响；利用半监督学习训练K均值聚类算法，利用训练后算法训练数据块，构建基础分类器，通过对目标函数求解获得最优聚类中心；构建基于SDClass算法的归并分类器，计算每个数据块类标签的估计值，以及估计值与簇中心间距离，找出最近的簇，将对应的数据块划分到该簇中，实现数字化信息的归并分类。选取6种不同类型的数据集对所提方法展开实验测试，结果表明，所提方法针对不同类型的数据集均可实现高精准分类，且具有较高的分类效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114244495B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111412025.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于密码电路技术领域，具体涉及一种基于随机掩码感染机制的AES加密电路。随机掩码感染机制对两条加密路径进行掩码，在加密电路运行到某个中间状态之后再进行去掩码，从而破坏电路功耗与所处理数据之间的依赖关系；对两路去除掩码之后的中间数据进行异或运算，通过扩散函数对所得的差值数据进行扩散，最后通过异或运算将获得的扩散数据注入原加密路径，从而破坏诱导故障和故障密文之间的对应关系。AES加密电路包括两条并行的AES加密电路单元、随机掩码感染机制单元和密钥扩展单元，通过随机掩码感染机制单元破坏AES加密电路的功耗和所处理数据之间、诱导故障和故障密文之间的依赖关系，有效防御功耗攻击和故障攻击，提高AES加密电路的安全性。
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公开(公告)号：CN115660734A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211385721.X
申请日：2022-11-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及机票预测领域，尤其涉及一种基于集成学习的不平衡机票价格数据预测模型。解决了不平衡数据处理性能的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：通过采集历史航班特征和价格序列；S2：对于价格，使用箱线法对异常值进行筛选删除，对于空值采用均值填充；S3：将节假日的价格数据作为少数类，正常时期的价格作为多数类；S4：构造成一个新的数据集D1D2；S5：重复步骤S5的过程m次，共生成m个新的数据集；S6：将步骤S5中模型M，采用以KNN，XGBoost，RF作为基学习器；S7：将步骤S5中的每个数据集作为输入。本发明的有益效果为：本发明可以得出更加稳定价格的预测结果。
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公开(公告)号：CN115269378A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210717461.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目向量集PVS；S2、构建源域实例候选索引集SDCI；S3、构建源域实例候选集SDCS；S4、构建适应域特征分布索引DFDI；S5、构建适应域特征分布的训练集DFDD；S6、构建基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法DFDCP。本发明提出一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法，在源域实例候选集中，由目标实例的去均值化向量进行实例再选择，构建适应域特征分布的实例集，使用该方法构建的训练集有利于进一步建立精确的跨项目缺陷预测模型，实现更好的跨项目缺陷预测效果。
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公开(公告)号：CN112966095B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110368686.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/335 , G06F8/71
Abstract: 本发明提供一种基于JEAN的软件代码推荐方法，主要用于解决在软件开发中向开发人员推荐代码段的问题。包括如下步骤：S1、构建JEAN模型；S2、从GitHub上收集带有描述的java代码段数据集，并对其预处理用作训练集，用来训练JEAN模型；S3、构建代码库，使用JEAN模型中的代码嵌入表示模块将代码库中的所有代码段嵌入成代码向量；S4、开发人员进行在线搜索代码，输入查询后，JEAN模型中的描述嵌入表示模块将查询嵌入成查询向量；S5、使用余弦相似性计算查询向量和代码库中的所有代码向量之间的相似性，返回与查询向量最相关的向量的代码段。本发明能够有效地帮助软件开发人员根据自己的需求推荐合适的代码段，具有较高的精确率和效率。
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公开(公告)号：CN114896150A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210503567.5
申请日：2022-05-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于软件缺陷预测技术领域，提供一种基于实例选择的跨项目缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建分类实例集CID；S2、将分类实例集中的所有度量值中心化EMC；S3、组合分布特征向量CDFV；S4、实例间距离计算BIDCM；S5、构建最相似源实例索引集；S6、构建训练集ND；S7、构建跨项目缺陷预测分类方法；S8、构建基于实例选择的跨项目缺陷预测方法ISCPDP。本发明通过选择组合分布特征向量与目标组合分布特征向量最相似的实例集组建训练集，优化后的训练集有利于建立精确的缺陷预测模型，进一步提高跨项目缺陷预测效率。
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