-
公开(公告)号：CN108321512A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710041139.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H01Q1/38 , H01Q1/22 , H01Q1/50 , H01Q1/48 , G06K19/077
CPC classification number: H01Q1/38 , G06K19/07775 , H01Q1/2225 , H01Q1/48 , H01Q1/50
Abstract: 本发明公开了一种具有对称结构的超宽带抗金属UHF RFID标签天线，由T型匹配网络、U型辐射贴片、介质基板、接地金属片和标签芯片组成。所述T性匹配网络和U型辐射贴片置于介质基板的上表面；所述接地金属贴片置于介质基板的下表面；所述U型辐射贴片的内部加载Z字型缝隙；所述标签芯片嵌入在T型匹配网络内；所述标签芯片采用AMS公司SL900A，该芯片可工作于无源和半无源两种模式下，与阅读器进行能量和信息的交换。本发明的标签天线选型微带天线，具有抗金属性，覆盖了全球主要国家的UHF RFID应用频段840～960MHz，且结构简单且易加工，能够在更加复杂的环境中保持稳定的性能。
-
公开(公告)号：CN117556789A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311550403.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/18 , G06F40/30 , G06F40/20 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06Q50/20 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于多层次语义挖掘的学生评语生成方法，属于语义挖掘技术领域，具体包括以下步骤：S1：获取学生数据，通过文本生成方法生成表格描述性文本，获取预测文本的条件概率；S2：考虑序列级的语义相似度，将结构化数据与参照自然语言文本进行对齐；S3：提取模型预测文本内表格所包含的信息，并与输入表格数据进行匹配和比对，检验预测文本的准确性和可靠性；S4：通过语义相似度预测以及语句顺序预测得到流畅、连贯的准确性评语文本。
-
公开(公告)号：CN117494677A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311523690.4
申请日：2023-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/169 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于生成式人工智能的在线课程观点摘要生成方法，属于人工智能领域。该方法包括：采集文本评论数据并进行清理、分词和去停用词操作；采用预训练过的BERT语言模型将文本评论数据进行词嵌入，映射为高维向量表示形式，然后输入到Bi‑GRU网络得到评论的隐藏状态信息；随机选择一个评论作为伪摘要，以该伪摘要为参考对象，计算其余评论与伪摘要的距离，从而对伪摘要进行内容调整生成初级数据集，提高数据集质量以生成综合数据集；使用生成网络对综合数据集进行训练生成课程观点摘要，以验证综合数据集的实效性；同时设计课程类型预测子任务以提高生成网络的编码器和解码器性能，通过多任务的方式提高摘要生成的准确性。
-
公开(公告)号：CN114372137A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210027830.8
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种融合深度知识追踪的动态感知试题推荐方法及系统，属于计算机领域。第一步：将学生的试题交互序列数据输入嵌入层，把大规模稀疏特征转换为适合模型输入的低维密集特征，并按时间对学生试题交互排序；第二步：使用门控循环单元来建模试题交互序列之间的依赖关系，并引入辅助损失函数利用下一个试题交互来监督当前隐藏状态的学习；第三步：设计了带有自注意更新门的门控循环单元对与目标试题相关的知识演化过程进行建模；第四步：将学生动态的知识状态和目标试题的嵌入向量串联，馈入多层感知机进行最终的Softmax判决，决定目标试题是否要推荐给学生。本发明有效地提高了试题推荐预测的性能，实现对学生个性化试题推荐。
-
公开(公告)号：CN109583061A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811372067.2
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明请求保护一种基于参数集映射关系的三维模型尺寸完备性检查算法，属于计算机信息处理技术领域。该算法包括建立映射关系、映射矩阵化简和尺寸完备性判断3个部分。三维模型定义技术的发展使得设计和制造逐渐走向三维化，为了确保设计和加工数据的完整性，需要实现三维标注尺寸完备性的自动检查。首先建立工程标注集和参数集之间的映射关系，利用牛顿迭代法求解其映射矩阵；其次对映射矩阵化简，建立映射矩阵与尺寸完备性之间的关系；最后通过分析化简后的映射矩阵来完成尺寸完备性检查判断。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109559323A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811366605.7
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进后的prewitt算子增强边缘特征的方法，使用改进后的prewitt算子—8模板prewitt算子对工件图像进行锐化，得到效果较好的边缘图像，提高工件图片的质量。传统的方法使用的是prewitt算子，对噪声具有平滑作用，定位精度不够高，prewitt算子基本丢失了角点信息，它不是各向同性的。为了解决这些问题，本发明提出了一种改进的prewitt算子—8模板prewitt算子。使用改进后的prewitt算子—8模板prewitt算子对工件图像进行锐化，得到效果较好的边缘图像，提高工件图片的质量。
-
公开(公告)号：CN108320269A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710041140.7
申请日：2017-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种高效消除高密度椒盐噪声的方法，包括以下步骤：1)对图像中的椒盐噪声进行标定；2)对标定的椒盐噪声进行中间值滤波，且中间值的计算采用均值划分的方法。本发明只对标定的椒盐噪声进行滤除，而不是对所有的像素进行滤波处理，因此该发明的滤波时间只取决于椒盐噪声的密度；其次对椒盐噪声进行中间值滤波，能够在有效去除噪声的同时较好地保存图像的边缘细节；最后中间值的计算采用均值划分的方法，该方法相较排序法求解中间值的方法，减少了计算中间值的时间。
-
公开(公告)号：CN104618919B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510002662.7
申请日：2015-01-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种传感器网络传感节点标识符解析一致性测试方法，属于无线传感器网络技术领域。该方法包括节点身份标识符编码一致性测试、OID编码类型解析一致性测试、传感网标识解析一致性测试、节点信息标识(NIS)解析一致性测试与传感层标识(SIS)解析一致性测试等测试例，其中每个测试例由一个或多个测试步组成。通过本发明，实现了验证传感节点身份标识符的解析过程是否符合标准规范以及解析过程实现步骤和方式是否与标识符解析测试规范一致，从而确定被测节点标识符实现解析功能的正确性与完整性。同时本发明涉及到的节点身份标识符编码一致性测试方法，可单独为传感器网络传感节点标识符编码一致性测试服务，增加了本发明的扩展性与通用性。
-
公开(公告)号：CN104618919A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510002662.7
申请日：2015-01-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种传感器网络传感节点标识符解析一致性测试方法，属于无线传感器网络技术领域。该方法包括节点身份标识符编码一致性测试、OID编码类型解析一致性测试、传感网标识解析一致性测试、节点信息标识(NIS)解析一致性测试与传感层标识(SIS)解析一致性测试等测试例，其中每个测试例由一个或多个测试步组成。通过本发明，实现了验证传感节点身份标识符的解析过程是否符合标准规范以及解析过程实现步骤和方式是否与标识符解析测试规范一致，从而确定被测节点标识符实现解析功能的正确性与完整性。同时本发明涉及到的节点身份标识符编码一致性测试方法，可单独为传感器网络传感节点标识符编码一致性测试服务，增加了本发明的扩展性与通用性。
-
公开(公告)号：CN118736647A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859838.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种无关身份的多任务面部表情识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：划分人脸表情数据为训练集和验证集，进行数据预处理后通过特征预提取器提取表情浅层特征；构建协同注意力用于不同任务间深层特征的交互学习；通过生成的面部关键点构建区域增强注意力，关注人脸局部关键区域的特征信息；在人脸识别任务中，通过获取的人脸独特信息构建空间属性注意力，减少表情特征中的个人特定属性；将面部表情识别任务捕获的表情特征通过全连接层和softmax评分函数映射到基本表情的标签体系中，并通过多损失联合训练优化。本发明增强局部关键特征和削弱个人特定属性，排除与身份相关的人脸特征，提升面部表情识别任务的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.027 seconds)
