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公开(公告)号：CN117993637A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311669302.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G16H40/20 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医药需求预测领域，公开了一种面向智慧医药的物流中心需求预测方法，其融合基于线性数据预测的ARIMA与基于非线性预测的CNN‑TCN方法，构建医药物流中心需求预测模型，并提出新型的补货策略和方法评价指标，实现库存管理的优化，改善客户的服务质量。
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公开(公告)号：CN117689963B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410148671.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06F40/279 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F40/186 , G06F18/213 , G06T7/11 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明属于视觉实体链接技术领域，公开了一种基于多模态预训练模型的视觉实体链接方法，选择视觉实体链接的多模态多粒度数据集，利用多模态预训练模型启发式的生成候选实体，再通过启发式增强提示和实体链接模块筛选出最佳实体。本发明所述方法能够充分利用图像和文本的多模态信息，提高视觉实体链接的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117809292A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311842516.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/60 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06T7/12 , G06T7/70 , G06T17/05 , G06F16/29 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N5/046 , G01C21/20
Abstract: 本发明属于自动化技术领域，公开了一种基于图像的AGV分拣方法及系统，利用图像导航、识别、分割技术，并结合AGV机器人，实现商超货物分拣工作的基本机械化，相比人工分拣，具有较高的准确率，较低的成本，以及更高的效率。而传统的AGV分拣机器人需要通过RFID进行商品识别，在不增加机械结构的基础上，存在无法准确识别商品数量的问题，本发明利用目标识别和实例分割算法，可以准确实现纯图像层面的商品识别和数量判断，将半自动需要人工介入的AGV提升到全自动执行，有效提升系统效率。
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公开(公告)号：CN117273571B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311318693.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 江苏泓鑫科技有限公司 , 泰兴市港口集团有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/083 , G07C9/37 , G06V40/20
Abstract: 本发明涉及港口作业数据管理技术领域，具体公开一种基于区块链的智慧港口作业数据管理系统与方法，包括平台区域监控模块、特征识别聚焦模块、人员行为分析模块、平台区域预警模块、数据分析筛选模块和参考信息库，通过布设的监控摄像头对目标港口对应作业录入区域进行区域监控，识别出目标港口对应作业录入区域有人员出入时，将该人员标记为存疑人员，并调整目标港口对应作业录入区域对应监控摄像头的焦距和拍像角度，并同时获取目标人员对应作业数据录入平台对应的录入数据信息，进而分析得出目标人员对应作业数据录入平台的作业数据合理性评估系数，并及时筛选不合理的作业数据，极大地提升了港口散杂货的数据管理效率。
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公开(公告)号：CN117692174A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311558766.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 江苏泓鑫科技有限公司 , 泰兴市港口集团有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1396 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及网络安全领域，公开了一种基于人工智能的零信任动态身份验证和授权方法，包括以下步骤：步骤S1：采集所有用户行为和系统状态的相关数据，包括基础的登录信息、用户行为数据及系统状态信息；步骤S2：建立基于深度学习的用户行为模型，采用长短期记忆网络和自编码器结合的方式，捕捉用户行为的时间模式并检测用户的可能异常行为；步骤S3：根据步骤S2的结果，使用双重深度Q网络作为策略决策机制进行动态用户身份验证和授权，控制用户对系统资源的访问；步骤S4：监控和记录系统的行为和用户对系统行为的反应，收集各类反馈信息，并根据反馈信息对用户行为模型、动态身份验证和授权模型进行持续优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117156494B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311422980.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W24/02 , H04W24/06
Abstract: 本发明属于移动边缘计算任务调度、RIS辅助无线通信领域，公开了一种RIS辅助无线通信的三端融合任务调度模型与方法，构建RIS辅助无线通信的MEC通信模型，将用户的计算任务拆分成多个依赖关系约束的任务，并且根据用户任务和信道情况构建三端融合的任务调度模型，用户端使用TSO方法来得到用户的任务调度决策，并将其发送到MEC端和RIS端，RIS端使用AOPO方法来优化无线通信质量，最后，AODSO方法采用交替优化策略来实现调度决策和通信质量的联合优化。本发明可以有效的增强信道增益，改善通信质量，改善边缘任务调度不合理导致的服务器资源浪费问题，从而降低用户的平均时延。
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公开(公告)号：CN117391402A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311669303.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于能源协同技术领域，公开了一种面向碳中和的智慧工厂多能协同优化方法，其基于多区域拉丁超立方采样和场景削减技术获取风光典型场景，建立基于期望值的多能协同随机规划模型；基于智慧工厂各能源设备数据以及电热负荷数据采用基于粒子迁移策略的多种群优化算法求解基于期望值的多能协同随机规划模型，最终获得各能源设备的出力情况。本发明所述方法能够进行高效采样且避免采样过程中出现采样低估和采样失效的情况，并可提高复杂模型的求解效率和精度。
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公开(公告)号：CN117372951A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311305177.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于目标检测与跟踪的非法捕鱼检测方法，通过获取实际禁捕河边监控视频数据作为原始数据，将原始数据分为测试视频数据和训练视频数据；对训练视频数据进行数据增强操作，对增强操作后的数据集进行数据标注，标注出图片中岸边的行人作为标签，得到训练集；构建YOLOv5‑plus模型，得到YOLOv5‑plus模型的权重文件，获得训练后的YOLOv5‑plus模型；得到相应的行人id以及位置信息；判定是否为异常行为；将异常行为的图像帧以及对应的行人id作为非法捕鱼判别模型的输入，判定是否存在非法捕鱼行为；该方法能够增加模型的鲁棒性和泛化能力，能够特征提取效果更好，识别准确度更高，并极大的降低误判率并减少不必要的计算。
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公开(公告)号：CN117273571A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311318693.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 江苏泓鑫科技有限公司 , 泰兴市港口集团有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/083 , G07C9/37 , G06V40/20
Abstract: 本发明涉及港口作业数据管理技术领域，具体公开一种基于区块链的智慧港口作业数据管理系统与方法，包括平台区域监控模块、特征识别聚焦模块、人员行为分析模块、平台区域预警模块、数据分析筛选模块和参考信息库，通过布设的监控摄像头对目标港口对应作业录入区域进行区域监控，识别出目标港口对应作业录入区域有人员出入时，将该人员标记为存疑人员，并调整目标港口对应作业录入区域对应监控摄像头的焦距和拍像角度，并同时获取目标人员对应作业数据录入平台对应的录入数据信息，进而分析得出目标人员对应作业数据录入平台的作业数据合理性评估系数，并及时筛选不合理的作业数据，极大地提升了港口散杂货的数据管理效率。
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公开(公告)号：CN116957049B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311215676.8
申请日：2023-09-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 度。本发明属于用户异常行为检测技术领域，公开了基于对抗自编码器的无监督内部威胁检测方法，其将用户行为原始日志数据的行为序列拆分为以会话为单位的子序列集合，并提取数值特征；将其输入至对抗自编码器中进行训练，得到训练后的正常行为模型；将待检测的用户日志进行特征提取后输入训练后的正常行为模型中，计算数值特征的重构误差的和并作为会话中用户行为的威胁得分，判断该段会话中是否存在威胁。本发明使用无监督学习的方法训练正常用户(56)对比文件Balaram Sharma等.User BehaviorAnalytics for Anomaly Detection UsingLSTM Autoencoder - Insider ThreatDetection《.IAIT2020: Proceedings of the11th International Conference on Advancesin Information Technology》.2020,1-9.
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