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公开(公告)号：CN115757717A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211368420.6
申请日：2022-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06N3/042
Abstract: 基于知识图谱的问答系统是问答系统中的一个热门分支，随着社会不断地进步发展，信息时代，人们获取的信息多而杂乱，从互联网上获取的信息往往缺乏精确性，基于知识图谱的问答系统就可以将杂乱繁多的信息整合起来，给出的具有语义理解智能程度高、回答准确性高结果。在已有的基于知识图谱问答系统中，在给定上下文的条件下，目前现有的方法，对于问答对使用语言模型处理，对于知识图谱使用图神经网络进行处理，并且相互之间不更新彼此的嵌入，也不做语义的对齐表示，问答对与知识图谱由于分开表示，限制了模型推理的能力，针对上述问题，本发明提出一种基于GAT‑KBD的医疗领域问答算法，将问答对和知识图谱的信息联合构建图谱，最终取得了更好的效果。
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公开(公告)号：CN115661679A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211386889.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5的旋转目标检测方法。该发明在旋转目标检测方向上具有一定的通用性，该专利以遥感图像目标检测为说明案例。对于特征提取过程中提取到过多背景信息的问题，本文引入了注意力机制，并且对其做出改进，针对遥感图像中目标的特点，采用拥有更小感受野的卷积核来赋予模型空间上的注意力。残差模块采用C3结构构建更深层次的网络，SPP用于不同尺度特征的融合，并且引入角度分类的思想以及CSL标签，采用高斯函数作为窗口函数，让模型具有学习角度距离的能力。
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公开(公告)号：CN115641439A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211378814.X
申请日：2022-11-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于点体素联合的三维点云语义分割方法。该发明针对基于体素或基于点的算法处理三维数据的计算效率都很低的问题，提出点体素联合的方法。基于体素的方法在体素化过程中会有信息丢失，且计算成本和内存需求都随着体素分辨率的增加而增加；而基于点的方法会导致高达80％的时间浪费在构造内存局部性较差的稀疏数据上。本发明提出的基于点体素联合的三维点云语义分割方法，将点云体素化，获得规则的体素数据，应用3D CNN来获取低分辨率的局部特征，然后利用最近邻插值去体素化，应用PointNet网络提取高分辨率的逐点特征，并将基于体素的局部特征和基于点的全局特征拼接起来，作为网络提取的特征，以此在保证精度的同时，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN114511828A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111471311.2
申请日：2021-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv4‑Tiny算法的车让人检测方法。该发明在车让人检测场景上具有一般通用性，该专利应用于人行横道上车辆是否礼让行人的场景。常规的车让人检测算法效率较低，且检测方法易受摄像头安装角度的影响。针对检测算法问题，在YOLOv4‑Tiny中的CSPDarknet53网络中添加上采样层，改进后的检测算法对于车辆和行人检测具有一定的通用性和可移植性；针对摄像头角度造成的误识别问题，对车道信息进行划分，命名区域ID，将ID分别赋值给车辆和行人，然后判断车辆和行人的ID是否相等来判断车辆是否礼让行人。基于YOLOv4‑Tiny算法的车让人检测方法，在检测速度上有一定的提升，在检测准确率上也有明显效果。
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公开(公告)号：CN111462485A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010243136.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的交通路口拥堵的预测方法，属于机器学习技术领域。本发明所述方法通过多种结构性特征预测相应交通路口的拥堵程度，对设备需求低，速度快；同时可以预测长时间内的路口拥堵的程度，采用不稳定模型作为基学习器训练，最后通过集成学习和模型融合减少了模型的偏差和方差，保证了模型在实际场景中的预测结果的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106501382B
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201510566802.3
申请日：2015-09-08
Abstract: 本发明公开了一种鱼肉中汞化合物的提取方法，它包括以下步骤：取鱼肉样品，加入巯基试剂提取，离心，移取出上清液，过滤即得富集汞化合物的提取液,所述巯基试剂的pH值为3.0‑8.0，最佳的为4.0。本发明首次将巯基试剂作为鱼肉样品中汞形态的唯一提取试剂，提取步骤简单，提取试剂用量少，简单、高效、低毒地完成了鱼肉样品中三类形态汞化合物——甲基汞、乙基汞和无机汞的提取。本发明还公开了一种鱼肉中汞化合物的检测方法，该方法无需其他操作，直接将本发明提取方法得到的提取液注入高效液相色谱‑冷蒸汽发生原子荧光光谱系统分析，可以同时快速、准确、稳定、灵敏地检测出鱼肉中三类形态汞化合物的含量，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN108872106A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810665691.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种测定水体中痕量亚硫酸盐的方法，包括以下步骤：1、取环境水样，调节样品pH为3～6.5，置于全自动分散液‑液微萃取系统中；2、将样品和Fe3+与邻菲啰啉的显色体系反应，得到配合物Fe(phen)32+；3、使用表面活性剂对Fe(phen)32+进行中性化；4、利用全自动分散液‑液微萃取系统将萃取剂、分散剂和中性化后样品进行混合；5、移取底部沉积相即富集后样品于波长510nm处进行分光光度分析。本发明建立了一种适用于现场原位监测的全自动分散液‑液微萃取‑分光光度法测定自然水体中痕量亚硫酸盐的方法，具有简单便携(4.2kg)、灵敏度高、富集倍数高、样品吞吐量大等优点，成功运用于实际样品的检测。
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公开(公告)号：CN104678029B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201510081814.7
申请日：2015-02-15
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 冷庚
Abstract: 本发明提供了一种沉积物中汞化合物的提取方法，它包括以下步骤：沉积物，加入络合剂，进行络合反应，得络合物，离心，移取出上清液，加入离子液体，震荡，离心，取底部沉积相即为富集汞化合物的提取物。本提取方法利用离子液体对沉积物中的汞化合物进行提取，萃取效果好，富集倍数高，简单快速，环境友好。本发明还提供了一种沉积物中汞化合物的检测方法，该方法按照本发明的提取方法对沉积物进行预处理，将得到的提取物通过高效液相色谱?冷原子荧光光谱联用进行检测，具有快速、准确、稳定、灵敏等优点，适用于日常的环境监测。
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公开(公告)号：CN119850940A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311350268.3
申请日：2023-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于二维三维卷积的点云语义分割方法。本发明针对现有的方法探索了像素或点之间的依赖关系，而忽略了对象之间的关系的问题，并考虑到ALS点云坐标在XY平面上的方差大于沿Z轴方向的方差，所以首先通过添加2D卷积来增强由3D卷积获得的特征的代表性，以便更多地关注XY平面上的点分布。在特征提取模块，本发明将KPConv中的原有的单个3D KPConv算子替换为2D KPConv和3D KPConv，以二维三维卷积信息来提取更具代表性的点的特征；在在对象级别，应用空间通道注意力机制，以考虑全局信息。通过应用空间注意力矩阵，获取了所有点对之间的信息，并将二维三维卷积的输出嵌入到点对之间，以此进行信息增益，提高了点与对象的联系，增强了语义一致性。
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公开(公告)号：CN119762940A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411900524.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01N21/01 , G01N21/78
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM模型的化学显色反应时序特征分析方法，旨在建立化学反应颜色特征信号与时间变化的关系。首先，通过邻菲啰啉试剂对PAD(纸基分析装置)进行预处理，随后滴加不同浓度梯度的铁离子溶液。在单一光源、全黑环境下，采集反应过程中的连续图像数据，获取丰富的数据集。对获取的图像数据进行预处理，包括裁剪、去噪、增强及归一化等操作，提取有效图像信息。利用卷积神经网络(CNN)提取每一帧图像的空间特征，并将这些特征输入长短期记忆网络(LSTM)，学习颜色变化的时间动态特征，最终输出颜色特征随时间的变化规律或预测结果。本发明提供了一种高效、准确的化学显色反应动态分析方法，可广泛应用于化学反应监测与分析领域。
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