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公开(公告)号:CN110348019A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910644003.1
申请日:2019-07-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的医疗实体向量转化方法,建立MedE2vec模型,具体包括以下步骤:患者整个医疗过程的电子病历包括时间分布零散的多次诊疗事件Event,单次的诊疗事件Event由患者的多个医疗实体Entity组成;输入患者的一次临床诊疗的所有医疗实体,由初始化向量矩阵W将其初始化为向量表示的诊疗序列;捕获患者诊疗事件序列V内部的医疗实体之间的关系即注意力机制;捕获患者不同诊疗事件间的关系:经过迭代训练得到向量矩阵W,W中的第i行即表示医疗实体集合中的向量;通过损失函数不断优化向量矩阵W,来得到最终的医疗实体向量。本发明是一个基于注意力机制的深度学习模型;MedE2vec可以生成更加精确的医疗实体向量。
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公开(公告)号:CN102664716A
公开(公告)日:2012-09-12
申请号:CN201210109793.1
申请日:2012-04-13
Applicant: 南通大学
Abstract: 一种应用于实时监测的无线传感器网络数据收集方法包括路由建立和数据传输两个过程。路由建立过程采用普通编码模式即对数据包进行循环冗余校验,然后根据负载、链路信道质量和跳数等指标建立符合要求的多径路由;数据传输过程可以采用普通编码模式或增强型的编码模式,当无线信道条件较差时,可采用增强型的编码模式即对数据包进行分段、循环冗余校验、信道编码和比特交织,同时数据传输过程中根据路由表中父节点的当前负载大小判断是否切换路由,当数据包重传时需要联合物理层、数据链路层和路由层来处理,启用父节点邻居节点的多径路由协作传输,接收节点采用数据包接收合并技术。具有路由建立速度快,路由维护开销小,数据传输可靠性高和时延低的优点。
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公开(公告)号:CN120012399A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510076378.8
申请日:2025-01-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星船载动中通对星半实物仿真方法及系统,所述方法包括基于satellite工具箱与自定义多元的两行报表TLE数据的卫星星历解算与卫星轨迹预测,为动中通对星过程生成目标卫星;基于海域特征修正的海浪功率谱经验函数,进行船舶颠簸模拟,为动中通对星添加扰动;基于艾伦方差的实测惯导数据误差模型与漂移模型的仿真拟合,实时反馈动中通天线系统三轴角度;基于传感器误差模型与漂移模型修正插值系数的三次样条插值、外推算法的多传感器同步,提高仿真真实性与数据可靠性。本发明搭建的动中通半实物仿真平台有效还原了动中通天线的对星通信过程,保证了通信数据输入输出的稳定性,支持引入实测数据进行半实物仿真,验证对星算法的准确性。
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公开(公告)号:CN117220731B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202311310411.6
申请日:2023-10-11
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/145
Abstract: 本发明公开了一种去蜂窝大规模MIMO共生通信的大尺度衰落解码方法,包括:布设分布式接入点AP,物联网设备和一个反向散射装置,所有接入点AP由一个中心处理单元所控制;物联网设备向接入点AP发送信号,同时反向散射装置也会调制这些信号来发送自己的信号;接入点AP接收到信号后,对来自物联网设备的信号进行一次解码并发送给中心处理单元。中心处理单元接收到信号后,将对其进行复制;对于信号A,根据广义瑞利熵定理,中心处理单元对来自物联网设备的信号进行大尺度衰落解码;对于信号B,中心处理单元先用解码信息进行信号消除,再对来自反向散射装置的信号进行大尺度衰落解码。本发明可以有效地降低信号中的干扰项,提高功率效率与频谱效率。
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公开(公告)号:CN116433494B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202310420534.9
申请日:2023-04-19
Applicant: 南通大学
IPC: G06T3/608 , G06T3/4046 , G06T5/94 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及档案扫描图像自动纠偏裁边技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的档案扫描图像自动纠偏裁边方法,包括:对档案扫描图像进行预处理;将处理好的图像数据集放入角度校正和边缘切割网络模型中进行训练;对图像进行特征提取;对图像进行自动纠偏裁边处理;利用训练所得模型处理档案扫描图像,并输出经过自动纠偏裁边处理的档案扫描图像。该模型包含特征提取模块、纠偏模块和裁边模块。同时,在纠偏模块和裁边模块中分别加入自适应卷积模块和通道注意力模块,使得较小的角度偏移也能得到精确处理及降低图像的边缘模糊度。本发明可提升模型计算的速度,使得模型更加轻量化,提高了档案扫描图像纠偏裁边的效率以及精确处理小角度偏移图片。
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公开(公告)号:CN115776424A
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202211435456.1
申请日:2022-11-16
Applicant: 南通大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0452
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,特别是涉及一种去蜂窝大规模MIMO共生通信系统信道估计方法,包括:去蜂窝大规模MIMO网络布设大量分布式接入点AP和一个反向散射装置;信道估计阶段,所有用户向所有的接入点AP与反向散射装置发送导频信号,反向散射装置接收到信号将不进行处理而是直接发送给所有接入点AP;各个接入点AP接收到来自反向散射装置和用户的信号后,先根据接收到的信号进行直接链路信道估计,获得直接链路信道估计信息;之后利用直接链路信道估计信息对之前接收到的信号进行信号去除;然后对剩下的信号进行信道估计,得到间接链路信道估计信息。本发明具有均方误差低、复杂度低和所需信令开销小的优点。
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公开(公告)号:CN115085782A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210681193.6
申请日:2022-06-15
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智能反射面联合反馈和混合预编码方法,离线训练阶段中,首先根据信道计算模拟、数字预编码矩阵,并输入深度学习模型训练,然后将模型的信道压缩网络和混合预编码网络分别部署在用户端和基站端。在线预测阶段中,用户端将实时信道输入信道压缩网络,并将压缩信息反馈回基站端,基站端将反馈信息输入混合预编码网络,得到模拟、数字预编码矩阵,然后根据数字预编码矩阵对发送信号进行数字预编码,将数字预编码信号通过馈源传输至智能反射面,智能反射面根据模拟预编码矩阵对数字预编码信号进行相移处理,并发送至用户端。本发明利用深度学习技术,实现多用户的信道反馈和基于智能反射面的混合预编码,降低系统的功耗。
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