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公开(公告)号：CN103207935B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310127403.8
申请日：2013-04-12
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种计算机辅助的孔明灯制作方法，涉及孔明灯。从模型库中挑选出想要做成的孔明灯三维模型；将孔明灯三维模型的底部切开，作为孔明灯开口；使底部开口接近于圆形便于附着在竹筐上，移除孔明灯三维模型上的高频噪音，改善三维形体的体积-面积比，使其更易于升空；采用可展的曲面、平面逼近原始的孔明灯三维模型，在逼近过程中尽可能保持与原始模型的特征对应；根据相关参数确定该给定形状孔明灯成功升空的最小尺寸；将构成孔明灯的所有可展面片展开到二维平面并打印输出到阻燃纸上，根据打印的形状进行裁剪，并将所有裁剪片组装成孔明灯的气囊，最后套上竹筐，安放燃料即完成制作。可使业余爱好者也能轻易做出小巧、形状各异、可以升空的孔明灯。
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公开(公告)号：CN119766695A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411897197.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 厦门大学 , OPPO广东移动通信有限公司
IPC: H04L43/0829 , H04L43/50 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/147
Abstract: 本申请公开了一种丢帧预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够预测帧绘制任务中的丢帧风险，以减少丢帧。该方法包括：在启动当前帧绘制的情况下，确定目标任务在上一帧中对应的上一状态数据；目标任务表征帧绘制的任务中与丢帧相关的任务；利用丢帧预测模型与上一状态数据进行丢帧预测，确定当前帧对应的丢帧预测结果；其中，丢帧预测模型是通过统计目标任务在至少一个历史统计窗口内的至少一个历史状态数据集合，并根据至少一个状态数据集合拟合得到的；至少一个统计窗口中的每个统计窗口包括至少一帧。
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公开(公告)号：CN119493664A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411546935.X
申请日：2024-10-31
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 厦门大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种任务调度方法、装置、设备、芯片及存储介质，该方法包括：根据一个或多个核心的第一性能特征和第一性能需求，以及待调度任务的第二性能特征和第二性能需求，确定待调度任务运行在一个或多个核心时的预测性能指标；基于待调度任务运行在一个或多个核心时的预测性能指标，确定运行待调度任务的目标核心。如此，通过各核心的性能特征和性能需求表征各核心工作负载的特征，结合任务的性能特征和性能需求，预测任务在各核心上的性能表现，基于负载感知选择最适合该任务的目标核心，从而提高核心的能效比。
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公开(公告)号：CN117590880A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311459488.X
申请日：2023-11-03
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 厦门大学
IPC: G05D23/20
Abstract: 本申请公开了一种温度控制方法、装置、终端设备及存储介质，属于终端技术领域。应用于终端设备，该方法包括：当终端设备的中央处理器CPU的当前温度与目标温度不一致时，获取可分配总功耗以及CPU的目标需求功耗；可分配功耗是终端设备维持CPU所处热区的温度在目标温度下可进行分配的功耗；目标需求功耗是CPU维持在目标温度下所需要的功耗，目标需求功耗包括动态功耗和静态功耗，动态功耗是CPU执行各种事件产生的功耗，静态功耗是CPU的漏电产生的功耗；根据可分配总功耗以及CPU的目标需求功耗，获取CPU的工作参数的目标值；将CPU的工作参数调整至目标值，以控制CPU的温度调整至目标温度。可以提高控制CPU的温度调整的准确性。
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公开(公告)号：CN117473462A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311458325.X
申请日：2023-11-03
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 厦门大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种功耗预测模型的训练方法、功耗确定方法、装置及设备，该方法包括：获取样本数据，样本数据包括：目标电源域的实际功耗以及目标电源域的工作参数，目标电源域包括基于供电电源供电的多个用电器，用电器包括中央处理器；基于样本数据对第一初始预测模型训练，得到满足收敛条件的回归系数，回归系数包括：事件项回归系数以及补充项回归系数，事件项回归系数用于表征目标电源域中发生的各个用电事件的功耗的占比，补充项回归系数用于表征目标电源域存在共用电源的用电器的情况下所产生额外功耗的占比；基于回归系数确定第一功耗预测模型。能够提高获取到的电源域的功耗的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114489312A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011160040.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F3/01 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于人体运动显著性的柔性传感器及其布局方法，其通过构建构建三维人体模型，并在所述三维人体模型中设置人体体型参数；通过旋转人体骨骼关节，导出不同旋转角度的变形后的三维人体模型，并以三角面片为单位对变形前后的三维人体模型进行形变分析，根据所述形变分析结果建立三维人体模型的人体表面形变张量场，以及设置布线长度，并根据所述人体表面形变张量场计算所述柔性传感器的布线起点和布线方向，从而对所述柔性传感器的位置进行布局优化，提高了柔性传感器对人体形变信息的捕获能力，能够广泛适用于织物传感器等柔性拉伸传感器。
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公开(公告)号：CN107249169B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710398329.1
申请日：2017-05-31
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W4/44 , H04W4/46 , H04W4/48 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04W24/10 , H04W28/06 , H04W28/18 , H04W48/10 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供车载网络环境下基于雾节点的事件驱动的数据收集方法，包括：(1)车辆节点默认在低成本感知模式下产生感知数据，并把相关数据上传到路边设施，作为雾节点；(2)雾节点接收数据，检查对应的事件的概率、置信度，并判断是否发起“检查事件”的过程；(3)位于上述覆盖区域内的所有车辆节点通过定时器延迟的方式使得其中至少一个车辆节点接受“检查事件”的命令；(4)接受“检查事件”的车辆节点，进入高成本感知模式并进行数据上传；(5)雾节点接收数据并计算事件的发生可能性，与后台ITS系统协同判定事件真伪并进行数据归档。本发明方法明确，效果显著，在准确检测事件的同时能大幅度减少数据收集过程中的传输成本。
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公开(公告)号：CN106933596B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710179379.0
申请日：2017-03-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F9/451
Abstract: 一种面向异构文档的启发式适配方法，对异构文档进行二值化处理。从用户点击位置作为种子点，开始以连通分量为基本对象，基于对连通分量类型的判断，对拟阅读区域进行局部化布局分析。同质区域扩展：从初始种子连通分量开始，依据横向同质性度量沿横向初始化扩展，依据纵向同质性度量纵向扩展，寻找新行，根据新行判断之前的行是否要继续横向扩展，继续纵向扩展直到左/右，上/下都达到边界，得到初步的同质区域。同质区域优化：对同质区域根据情况进行区域分割或合并，使优化后的区域宽高比适应屏幕比例。将最终拟适配区域对应的原图适配到屏幕，供阅读，用户可点击阅读前/后一个适配区域或退出适配阅读状态重新选择阅读区域。
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公开(公告)号：CN107038886B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201710329812.4
申请日：2017-05-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , G08G1/00
Abstract: 本发明提供一种基于轨迹数据的出租车巡游路径推荐方法和系统，包括：(1)初始化路网数据，进行区域网格化划分；(2)根据历史轨迹数据，计算历史交通电荷；(3)结合实时轨迹数据，计算并更新交通电荷；(4)当出租车行驶到路口时，基于城市交通库仑定律，用步骤(3)的交通电荷来计算出租车所受到的子区域的交通电场力，并查询路网数据库获取当前路口的各个路段，把与交通电场力方向的夹角最小的路段作为推荐路段；(5)在推荐路段行驶过程中，若出租车未接到乘客或乘客下车时，则进入步骤；(4)若接到乘客，则暂停推荐。本发明方法明确，效果显著，可减少出租车的空驶巡游，提高出租车司机的收益，提高城市交通的效率。
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公开(公告)号：CN109447164A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811296819.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种运动行为模式分类方法、系统以及装置，涉及人类运动识别领域。该方法包括：S1，确定备选运动行为模式，所述备选运动行为模式包括待分类运动行为模式；S2，通过运动控制传感器获取关于所述备选运动行为模式的行为数据的时间序列；S3，通过所述时间序列建立LSTM运动行为模式分类模型；S4，通过所述LSTM运动模式分类模型来预测待分类运动行为模式，所述S4中使用迭代过程来比较利用T时间内序列得出的预测结果和利用T+Δt时间内序列得出的预测结果来得出最终的预测结果，其中，T1≤T≤T2，T1＞0,T2＞T1，递增步长设置为Δt，Δt>0。本发明技术方案能够在减少运动行为模式分类延迟的同时提高准确性。
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