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公开(公告)号：CN111818636B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010492831.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
Abstract: 一种车载蓝牙定位系统及其定位方法，涉及蓝牙定位领域，定位系统包括用户移动设备终端、车载蓝牙终端和车身上呈矩形设置4个蓝牙信标锚点；蓝牙信标锚点、车载蓝牙终端接入车载网络；定位方法如下：蓝牙信标锚点分别向外发送RSSI并采集其他的RSSI，发送给用户移动设备终端；用户移动设备终端采集蓝牙信标锚点的RSSI后，对RSSI数据滤波；计算出各锚点间及与用户移动设备终端间的计算距离，根据各锚点间的实际距离计算校正因子，校正计算距离；建立坐标系，用双重三角形质心定位算法进行定位，得到用户移动设备位置。本发明具有硬件拓扑结构简单、所需计算数据量小，实时性强，受外界环境影响小、定位准确等优点。
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公开(公告)号：CN109520983B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811385777.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 山东船舶技术研究院 , 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种基于DOM的水质评价方法及装置，计算机控制激光器发射紫外激光入射到待测水样上，待测水样产生散射光信号和荧光信号，散射光信号和荧光信号先经滤光器进行滤光，再经光栅分光系统分光，然后经过光学镜头聚焦到光电探测器表面并转化为电信号传输至计算机进行数据处理得到光谱曲线，获取光谱曲线中的拉曼峰强度、荧光峰强度和背景噪声光谱强度，根据水质评价公式计算所述待测水样的Dm值。通过光谱曲线能够快速评测待测水样中DOM含量，可以实时测定水质，有助于及时了解和改善水质，对选择水质具有指导意义；并且该装置使用微型的半导体激光器和分光系统，且电路板高度集成化，大大减小了荧光光谱仪的装置体积，使得装置便携，方便使用。
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公开(公告)号：CN112115108A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010950313.9
申请日：2020-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC: G06F16/174 , G06F16/13
Abstract: 一种车辆物联网云存储系统重复数据删除方法，涉及信息存储领域，步骤如下：将固定窗口置于未分块的起始位置，滑动窗口寻找不小于极大值的字节作为分块点、生成块指纹Chunkfp；记录滑动窗口内极大值 和分块长度SizeChunk；重复a、b，直至分块完成；依次排列三元组数据、建立三元组列表，三元组数据为 SizeChunk+1为下一分块长度；当有新的数据流输入时，执行步骤a，在三元组列表中寻找具有相同块指纹的三元组数据，找到时，将三元组列表中自具有相同块指纹的三元组数据起向后的各三元组数据中的SizeChunk+1依次作为对新输入的数据流分块的字节长度，对新输入的数据流进行分块，直至分块完成；未找到时，更新三元组列表；本发明分块速度快，系统数据吞吐率高。
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公开(公告)号：CN106528451B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201611001521.4
申请日：2016-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC: G06F12/0862
Abstract: 公开了针对小文件的二级缓存预取的云存储框架及构建方法，其中云存储框架包括：对象存储器、关联性计算模块、数据合并模块、存储节点缓存模块和代理节点缓存模块。本发明首先计算不同对象之间的关联性，并将关联度高的对象合并为一个数据集合，通过对这些数据集合进行缓存来达到数据预取的目的。一方面可以将随机磁盘访问转变为连续磁盘访问，提高存储系统的效率；另一方面通过一次性将对象集合转入代理节点缓存模块进行预读，能够节省网络开销；另外将关联度高的小文件合并也减少了元数据的数量，减少对象访问时元数据的操作时间。
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公开(公告)号：CN106770139A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710080643.5
申请日：2017-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/64
CPC classification number: G01N21/64 , G01N2021/6417 , G01N2201/0221 , G01N2201/0222 , G01N2201/062 , G01N2201/0621
Abstract: 本发明提出一种微型紫外荧光LED光谱手电，包括壳体，在所述壳体的前端面上开设有相邻的两个通孔，分别记做第一通孔和第二通孔，在所述壳体内设有紫外LED光源以及为所述紫外LED光源供电的LED电源，所述紫外LED光源射出的光束经由所述第二通孔射出，所述LED电源经开关连接至设置在所述壳体上的USB接口，在所述壳体内沿着从所述第一通孔入射光的传播方向依次设有分光系统、会聚镜头以及阵列探测器，所述阵列探测器经USB连接线连接至所述USB接口。上述微型紫外荧光LED光谱手电生产成本低廉，操作简单，结构紧凑、体积小，便于工业生产及应用，其具有紫外光照明以及荧光光谱检测两种功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103761172B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310738215.9
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于神经网络的硬件故障诊断系统，属于硬件故障诊断领域。解决了现有在线硬件故障诊断系统的诊断准确率低的问题，本发明所述的症状收集单元内设有计数器，该症状收集单元用于收集故障传播过程中外显的高层级症状，通过计数器在症状线程重新执行的过程中，持续对症状触发次数进行累加，并计算到达率，之后，将到达率送至神经网络诊断单元进行诊断，到达率为症状信息；神经网络诊断单元用于对症状收集单元送来的症状信息进行分类，并输出诊断结果至仲裁单元，仲裁单元用于对诊断结果进行汇总，且仲裁单元用于对非法结果进行筛查，故障恢复单元用于在接收到诊断结果后，根据所述诊断结果对故障部件的处理，实现故障恢复。本发明应用在硬件故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN104064029B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201410318558.4
申请日：2014-07-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，本发明涉及一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。本发明是要解决不能精确地实际预测链路延迟；基于MANETs的方法不满足车载网络环境和应用的需求以及驾驶员很难发现汽车节点速度变化的一般规律，进而给预测链路延迟带来了很大的困难的问题，而提出的一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。该方法是通过1、计算两车的相对速度值△v；2、计算两车车头的相对位移值△S；3、计算出的速度差平均值u、方差σ2，4、计算相对距离为L；5、计算链路延迟的数学期望值ET；等步骤实现的。本发明应用于VANETs中V2V链路延迟的动态预测领域。
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公开(公告)号：CN103744780A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310738214.4
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 考虑排错等待延迟的基于FSQ的软件可靠性增长模型的建立方法，涉及一种考虑排错等待延迟的基于FSQ的软件可靠性增长模型。为为了解决现有的基于FSQ的软件可靠性增长模型没有考虑排错等待延迟和故障不完美排除对软件可靠性的影响。所述模型包括故障检测过程中的均值函数模型和故障修正过程中的均值函数模型，所述方法包括：一：确定建立该模型的条件；二：根据所述条件，建立微分方程，并根据微分方程，求取FSQ-RWD模型的故障检测过程中的均值函数模型；三：根据故障修正时间、故障排错等待时间和获得的故障检测过程中的均值函数模型，求取FSQ-RWD模型的故障修正过程中的均值函数模型。它用于测试软件的可靠性。
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公开(公告)号：CN102306123B
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201110312104.2
申请日：2011-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于CSTM模型测试数据转换的构件软件可靠性分析方法，本发明涉及一种软件可靠性分析方法。它为了解决现有黑盒方法的忽略了组成系统的构件的测试以及可靠性信息，没有考虑软件的体系结构的缺点，本发明是测试数据转换的方法来实现黑盒方法和白盒方法的结合。它首先采用白盒方法实现构件软件测试剖面到运行剖面的映射，建立NHPP模型需要的可靠性数据集，然后采用黑盒方法建立构件软件应用的NHPP模型。测试数据转换的目的是将分阶段实现的、异构的构件软件灰盒测试过程转换成满足NHPP模型假设的单调统一的黑盒测试过程，把所有构件的单元测试数据和集成测试中构件之间的接口失效数据转换成整个应用基础上的黑盒测试数据，建立满足NHPP模型假设的可靠性数据集。
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公开(公告)号：CN117473124B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311451594.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/835 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及图表示学习与图数据挖掘技术领域，具体涉及一种具备抵制过度平滑能力的自监督异质图表示学习方法；通过GNN分支和Transformer分支在不同视角下对节点信息进行编码，基于两个视角的信息建立对比学习任务，实现无需样本标注条件下的自监督异质图表示学习，解决了现有GNN消息传递机制的过度平滑限制网络层数的扩展，从而导致模型在面对复杂图数据的表达能力不足的问题，大大增强了模型对远距离邻域信息的捕捉能力。
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