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公开(公告)号：CN118170035B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410607166.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院 , 江西炬能物联技术研究中心有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的自平衡机器人设计方法及系统，方法包括：根据自平衡机器人的三维数据进行数学建模；根据欧拉拉格朗日运动方程以对三个方向的欧拉拉格朗日运动方程进行线性化，并结合机器人自身物理属性得到空间平衡点，互补滤波器对传感器单元获得的信号数据进行滤波得到倾斜角；根据平衡点获得自平衡机器人的状态方程，根据状态方程并结合加权矩阵和倾斜角，通过深度学习网络对线性二次型调节器进行模型训练以获得训练后的线性二次型调节器；根据目标倾斜角与训练后的线性二次型调节器获得自平衡机器人的目标姿态调整数据以控制自平衡机器人。本申请解决了现有技术中的两轮自平衡机器人控制效果不好，鲁棒性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117908684B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410316740.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院 , 江西炬能物联技术研究中心有限公司
IPC: G06F3/01 , G06T15/00 , G06T19/00 , G06F9/48 , G06F9/50 , H04L67/131 , H04L67/10 , H04L67/568
Abstract: 本发明提供了一种虚拟现实实现方法及系统，该方法包括：当实时检测到用户佩戴VR设备时，通过VR设备实时采集用户输入的交互数据，并实时检测出交互数据的交互类型；根据交互类型将交互数据传输至对应的边缘计算节点中，并通过边缘计算节点将交互数据输入至对应的AI引擎中，以通过AI引擎实时解析出交互数据中包含的前台内容；实时匹配出与前台内容对应的背景内容，并对前台内容以及背景内容进行图块合成处理，以生成对应的初始图片，前台内容和背景内容均包含有若干图块；将初始图片对应反馈至VR设备中，并通过VR设备对初始图片依次进行解码以及渲染处理，以生成对应的渲染图片。本发明能够实现画面高效率、低延迟的效果，对应提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN117573989A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311351738.8
申请日：2023-10-19
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q50/00 , G06N3/042 , G06N3/084 , G16Y10/75
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习和物联网的模糊感知社交推荐方法及系统，其中，基于深度学习和物联网的模糊感知社交推荐方法，包括如下步骤：持久层获取初始数据，对初始数据进行处理，获得源数据，并存储；表示层从持久层中获取源数据，并根据获取的源数据构建混合社交图，并获得混合社交图的特征向量，并将特征向量输入至处理层，其中，混合社交图至少包括：用户子图和项目子图；特征向量至少包括：边的代表向量和节点的代表向量；处理层根据混合社交图的特征向量构建推荐模型，接收应用层发送的访问请求，利用推荐模型根据访问请求预测用户对物品的偏好反馈结果。本申请提高了建模效率和预测准确性。
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公开(公告)号：CN117555672A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311359972.5
申请日：2023-10-19
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院
Abstract: 本发明公开一种基于象群优化的云计算动态虚拟机分配方法。所述方法包括：初始化种群：将所有虚拟机随机分配到物理机上，并初始化搜索代理；计算适应度值：遍历所有可能的解决方案，并计算适应度值；选择最优解：根据适应度值选择最优解决方案，并将其分配给物理机器；更新搜索代理：用向量运算和随机数生成器来更新搜索代理的位置和速度；判断终止条件：如果达到预设的终止条件，则停止搜索并返回最优解决方案；否则返回继续遍历。本发明的目的在于利用基于象群的优化方法来制定和建模云数据中心的虚拟机布局问题，旨在将虚拟机最优地放置在适当的物理主机上以减少能源消耗和最大化资源利用。
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公开(公告)号：CN118170920A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410586478.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/16 , G06F40/30 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种混合语种文本检测方法及系统，方法包括：获取混合语言文本，对混合语言文本进行分类并进行文本编码以获得编码后的文本，根据编码后的文本建立混合语言文本编码模块；根据自注意力转换格式对编码后的文本进行特征处理以将编码后的文本转换为对应的文本与文本关系值；多头自注意力网络通过文本与文本关系值，根据不同语言文本的多个语言单词，构建单尺度的多头自注意力处理模块，并对单尺度的多头自注意力处理模块进行横向扩展以构建得到多尺度的多头自注意力处理模块；多尺度的多头自注意力处理模块结合LSTM模块构建得到多种混合语言的虚假新闻检测模型以检测混合语种文本。本申请适用于多语言环境，使得语言场景多样化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118170035A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410607166.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院 , 江西炬能物联技术研究中心有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的自平衡机器人设计方法及系统，方法包括：根据自平衡机器人的三维数据进行数学建模；根据欧拉拉格朗日运动方程以对三个方向的欧拉拉格朗日运动方程进行线性化，并结合机器人自身物理属性得到空间平衡点，互补滤波器对传感器单元获得的信号数据进行滤波得到倾斜角；根据平衡点获得自平衡机器人的状态方程，根据状态方程并结合加权矩阵和倾斜角，通过深度学习网络对线性二次型调节器进行模型训练以获得训练后的线性二次型调节器；根据目标倾斜角与训练后的线性二次型调节器获得自平衡机器人的目标姿态调整数据以控制自平衡机器人。本申请解决了现有技术中的两轮自平衡机器人控制效果不好，鲁棒性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117690118A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311698588.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院 , 江西炬能物联技术研究中心有限公司
IPC: G06V20/60 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于深度伪造产物检测模型的检测方法及其系统，其中基于深度伪造产物检测模型的检测方法，包括以下步骤：进行深度伪造产物检测模型的构建；获取需要检测的图像数据，将图像数据输入至构建好的深度伪造产物检测模型；深度伪造产物检测模型输出图像数据的检测结果。本申请适用范围更广，对于输入图像格式不具有特殊的要求，适用于图像与视频，对于视频仅需要部分帧，而不需要前后关联的序列。且现有技术大多数只基于人脸特征，对图像内容亦有严格要求，本申请更能捕捉伪造手法自身的证据。
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公开(公告)号：CN117614927A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311361072.4
申请日：2023-10-19
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院
IPC: H04L51/52 , H04L51/58 , G06Q50/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种深度信息融合驱动的移动社交网络POI调度方法及系统，包括：感知层包括：云感知模块、边缘感知模块和深度表征学习模块；其中，云感知模块依据POI原始数据获得用户的显式特征，边缘感知模块依据POI原始数据获得用户间的隐式特征，深度表征学习模块基于深度学习方法，依据用户的显式特征和用户间的隐式特征，学习得到代表向量；计算层依据代表向量训练POI调度模型；应用层接收用户的POI调度请求，并且将用户的POI调度请求输入至训练好的POI调度模型中，从而得到POI调度结果。本申请可以提高移动社交网络(MSN)环境中的兴趣点(POI)调度的效果，并且使得移动社交网络(MSN)环境中的兴趣点(POI)的调度的难度较低。
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公开(公告)号：CN117496734A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311351737.3
申请日：2023-10-19
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/0969
Abstract: 本申请公开了一种基于信息物理社会智能的新能源汽车自主行为的决策方法及其系统，其中基于信息物理社会智能的新能源汽车自主行为的决策方法包括以下步骤：进行初始化的设置，确定约束条件；根据约束条件进行时间戳评估；若时间戳评估成功，进行行为选择；响应于完成行为选择，进行区域评估；响应于完成区域评估，进行行为策略输出。本申请具有运行时间短的优点，这种优异的时间效率可以帮助车辆更快地做出决策，从而提高行驶效率。
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公开(公告)号：CN117496225A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311343578.2
申请日：2023-10-17
Applicant: 南昌大学 , 南昌大学新一代信息技术产业研究院 , 江西炬能物联技术研究中心有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/32 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种图像数据取证方法及其系统，其中图像数据取证方法包括以下步骤：进行卷积块的确定；响应于完成卷积块的确定，基于卷积块进行分类模型的搭建；根据搭建好的分类模型完成图像取证，获取最终的图像取证结果。本申请通过搭建的UsmSA块和分类模型，不仅能对USM锐化处理的图像有极高的检测准确率，还能够降低对USM锐化取证的漏报率。
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