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公开(公告)号：CN115296253A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210792923.X
申请日：2022-07-07
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开的一种自恢复式过欠压保护电路包括整流采样电路、信号比较电路、自恢复控制电路、反时限控制电路、延时电路和电源电路；整流采样电路的输入端与低压配电线路连接，整流采样电路的输出端与信号比较电路的输入端、反时限控制电路的输入端连接；信号比较电路的输出端与自恢复控制电路、反时限控制电路和延时电路连接；自恢复控制电路和反时限控制电路输出端与延时电路的输入端连接；延时电路的输出端与用于驱动执行机构动作的驱动电路连接；电源电路的输入端与外部电源连接，输出端与信号比较电路、自恢复控制电路、反时限控制电路和延时电路连接。本发明可实现反时限延时控制功能和供电状态自恢复功能。
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公开(公告)号：CN101803852A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010156094.3
申请日：2010-04-27
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 一种具有安全防犯报警功能的智能窗帘，采用主控板包括安装在电板上的微处理器MCU分别电连接安装在同一电板上的遥控接受器、时钟电路、电话在线编程电路、窗帘电机控制电路、连接器J5、连接器J4，连接器J5连接安防报警控制板，连接器J4连接红外线处理电路和燃气感应电路；安防报警控制板包括安装在另一电板上的FLASH储存器、拨号与收号处理电路、LCD显示器、语音录放电路，信号音检测电路、键盘和电话接口电路与微处理器MCU的数个接口连接，通过遥控器控制窗帘开合，具有红外线人体监测和燃气泄漏监测功能且与电话网连接报警，具有语音提示和显示器监测功能的方案，克服了现有的电动窗帘功能单一的缺陷，适用于家庭安装。
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公开(公告)号：CN117994521B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202410223412.5
申请日：2024-02-28
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于双尺度混合网络的腹部CT图像多器官分割方法，具体实现为：(1)建立包含原始图像和其对应分割金标准的训练数据集；(2)构建一种基于双尺度的混合编解码网络，其中编码器采用双尺度输入，通过充分利用Transformer和CNN优势，提取图像多尺度特征，解码器则通过逐步融合不同尺度特征获取精确的分割结果；(4)利用训练数据集对网络进行训练，直至预先设定的损失函数收敛；(5)运用训练好的网络对待分割的图像进行测试，得到分割结果。本发明可在编码端不同层级充分提取图像局部和全局信息，可适应形态多样、结构复杂的腹部器官，获取精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN117495872B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311370730.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉增强自注意力的医学图像分割方法，具体实现为：(1)建立包含原始图像和其对应分割金标准的训练数据集；(2)构建一种基于交叉增强自注意力的编解码网络，在编码器中引入对称块融合模块和交叉增强自注意力模块，充分提取图像局部和全局信息；(4)利用训练数据集对网络进行训练，直至预先设定的损失函数收敛；(5)运用训练好的网络对待分割的图像进行测试，得到分割结果。本发明可有效建立图像长距离和短距离依赖关系，对于边界模糊、形状不规则的目标区域，均可获得精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN119939045A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510436189.7
申请日：2025-04-09
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/2321 , G06Q50/00 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于邻域模糊核的密度峰聚类的社交网络社区发现方法，涉及数据聚类分析技术领域。该基于邻域模糊核的密度峰聚类的社交网络社区发现方法，包括以下步骤：得到邻域模糊核、得到社区集合和进行社区集合更新。本发明通过收集的社交网络中所有的用户数据得到对应的邻域模糊核，并实时获取社区变化数据得到邻域模糊核适用影响指数，据此判断是否更新邻域模糊核，对邻域模糊核进行聚类处理得到社区集合，并基于社区集合与上一预设时间段的社区集合得到社区划分集合，同时得到相似度偏差以对社区划分集合进行社区集合更新，达到了社交网络中热点社区发现时效性提高的效果，解决了现有技术中存在社交网络社区发现时效性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119728753B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510218358.X
申请日：2025-02-26
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H04L67/2866 , H04L67/288 , H04L67/2885 , H04L67/1097 , H04W28/084 , H04W28/08 , G06N3/098 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于云‑边‑端协同训练技术领域，公开了一种面向异构资源和数据的高效分层联邦学习方法，包括：将每个边缘服务器ES端的移动设备MD根据计算能力和数据分布进行分组，使得每个组具有最大的数据分布相似性。同时将计算能力强的设备均匀的分布在不同组中，减少组间计算能力的差异性。同时，本发明设备端采用组内环形顺序训练方法，将训练好的模型传输给下一个连接的设备，减少了与移动设备MD与边缘服务器ES间的通信链路，提高了模型训练的效率。本发明利用设备之间的通信代替设备与服务器之间的通信，减少了与服务器通信的链路条数，增大了通信带宽，可以实现在减少通信开销的同时增强知识的融合。
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公开(公告)号：CN119862434A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510330786.1
申请日：2025-03-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/23 , G06F16/9535 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙证据理论的有效加权密度峰聚类分析方法，涉及电数字数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：根据预处理偏差数据分析出数据预处理实时性偏差指标并判断是否进行预处理调整；根据存储偏差数据分析出数据存储实时性偏差指标并判断是否进行存储调整；根据访问偏差数据分析出数据访问实时性偏差指标并判断是否访问调整。本发明通过预处理偏差数据分析是否进行预处理调整，根据存储偏差数据分析是否进行存储调整，根据访问偏差数据分析是否访问调整，达到了提高应用有效加权密度峰聚类分析方法进行网络个性化推荐的实时性的效果，解决了现有技术中存在应用有效加权密度峰聚类分析方法进行网络个性化推荐实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN119721187A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510217551.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/10
Abstract: 本发明公开了一种基于张量填充的遍历式联邦学习方法及系统，包括：基于设备位宽对相应梯度进行分层张量建模；在服务器端将不同梯度中同一模型层的参数归类，将各层分别建模为一个张量；基于张量填充技术将位宽恢复组件中张量对应的不同位宽梯度进行对齐，并对所有梯度进行加权聚合，基于聚合后的权重生成新的全局模型；通过遍历窗口机制，在服务器和客户端中，选取全局模型的不同层进行每一轮训练，使全局模型在低容量设备中均匀训练，直到全局模型收敛。本发明通过结合张量填充和基于遍历的部分模型训练技术，利用张量分解和重构技术迭代恢复模型参数的精度，并采用遍历分层的方式适应不同设备的能力，确保资源受限的客户端也能均衡参与训练。
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公开(公告)号：CN119645510A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410147161.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种依赖任务卸载方法、终端设备及存储介质，基于上述一种依赖任务卸载方法，提出了一种具有两个状态嵌入层的多依赖任务双路动态卸载和调度方案，通过使用双路GRU捕获多个依赖任务的特征向量，根据特征向量将依赖任务重建模为有向无环图并进行多异构依赖任务的特征融合，求得多异构依赖任务的最优调度路径，根据获得的最优调度路径来训练卸载模型，做出最佳的卸载决策；考虑到局部边端模型训练的局限性，通过提出一种新的边‑云协作的卸载框架，将异构边缘服务器中训练好的卸载调度模型上传至云端进行加权聚合更新以提高模型的泛化能力，本发明，具有计提高计算效率以更精确快捷处理任务和多任务低开销处理的特点。
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公开(公告)号：CN119232497B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411747127.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于网络设备微观数据的互联网空间安全测试方法及系统，解决了现有方法在缺乏对单一网络设备微观数据关注和关联设备安全防护方面的不足，该方法包括获取网络设备的微观数据包括物理属性、连接特性、通信行为和历史使用模式，并将其建模为张量，通过采样界确定采集频率；根据采集频率采集行为特征数据，并通过异常检测方法提取和标记异常通信特征；基于异常通信特征计算风险评分，生成风险等级标签，对高风险设备进行实时预警和深度分析；同时对关联设备进行威胁感知指数的计算，进行优先级排序并分配防护资源，确保潜在威胁得到全面防护。本发明能够实现精准的风险评估与动态防护，提高互联网空间安全性。
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