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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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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：CN118492723A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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公开(公告)号：CN117236201A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311525721.X
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法，包括以下步骤：S1建立低分辨率数值模式降水预报与高分辨率降水观测样本，并进行预处理；S2构建Diffusion‑Vision‑Transformer降水预报模型；S3训练模型，直至Diffusion‑Vision‑Transformer的误差收敛，保存模型并进行预测；本发明通过利用Vision Transformer模型代替原始Diffusion模型中的U‑Net结构，大幅提高模型的训练效率，减低模型用于预测的时间。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN119338912A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411864989.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供基于视觉检测的起重机小车定位校验系统及校验方法，涉及起重机小车定位技术领域，该方法通过将深度学习算法应用于图像识别，能够有效提高小车在复杂环境下的定位精度，同时利用激光测距提供实时的距离信息，从而实现更为精准的定位校验。核心步骤包括图像数据的实时采集与去噪处理、深度学习模型的训练以及基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合，这些步骤共同构成了一个高效的定位系统。再依据与目标位置的偏差进行速度和角度的修正。本发明不仅减少了在起重机操作中可能出现的安全隐患和经济损失，还提高了小车作业的整体效率。
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公开(公告)号：CN119314144A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411359381.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RT‑DETR的自动驾驶目标检测方法，涉及目标检测和自动驾驶领域技术领域，获取公开的自动驾驶目标检测数据集SODA10M；构建FSSD‑DETR算法的主干网络，使用FDC模块替换P5层中的BasicBlock优化特征提取过程；在RT‑DETR算法的颈部网络中引入小目标检测层提升对于远处小目标的检测性能；构建FSSD‑DETR算法的颈部网络，使用Zoom_cat模块和ScalSeq模块优化特征融合过程；构建FSSD‑DETR算法的上采样算子，使用DySample上采样算子替换最近邻插值法以提升图像质量；从而在处理小目标、密集车辆和遮挡等复杂交通场景时保持良好的性能。
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