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公开(公告)号：CN100558324C
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：CN200610054591.6
申请日：2006-11-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是一种自控式髓内骨延长装置，它主要由左端固定头(1)、左连接套(3)、电机(4)、电机支架(5)、铜套(6)、导向键(7)、外套筒(8)、内套筒(9)、中心螺杆(10)、右端固定头(12)组成。手术时，将其装入人体骨髓内用销钉与骨相连。当电机转动时，中心螺杆转动，并带动内套筒绕螺纹在内套筒内轴向移动，从而对骨骼牵伸、延长。当电机不转动时，所述骨延长装置处于静止状态，它对骨骼起内固定作用。如果电机反转，可以实现收缩。本发明的技术效果是：创伤小，安放在长骨骨髓腔内，护理、锻炼方便，美观。既可作内固定器用，又不需要外力牵引患者即可根据需要自控骨骼延长，其长度可任意调节，单次延长长度可小到0.1mm，延长精度高。不干扰和破坏血液循环，有利于骨折愈合或肢体延长。
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公开(公告)号：CN1951342A
公开(公告)日：2007-04-25
申请号：CN200610054591.6
申请日：2006-11-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是一种自控式髓内骨延长装置，它主要由左端固定头(1)、左连接套(3)、电机(4)、电机支架(5)、铜套(6)、导向键(7)、外套筒(8)、内套筒(9)、中心螺杆(10)、右端固定头(12)组成。手术时，将其装入人体骨髓内用销钉与骨相连。当电机转动时，中心螺杆转动，并带动内套筒绕螺纹在内套筒内轴向移动，从而对骨骼牵伸、延长。当电机不转动时，所述骨延长装置处于静止状态，它对骨骼起内固定作用。如果电机反转，可以实现收缩。本发明的技术效果是：创伤小，安放在长骨骨髓腔内，护理、锻炼方便，美观。既可作内固定器用，又不需要外力牵引患者即可根据需要自控骨骼延长，其长度可任意调节，单次延长长度可小到0.1mm，延长精度高。不干扰和破坏血液循环，有利于骨折愈合或肢体延长。
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公开(公告)号：CN117155808A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311209985.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开一种逐流多模态网络流量预测方法，包括以下步骤：S1：跨域控制器从节点机中随机获取待处理的多模态网络流量数据；S2：对待处理的多模态网络流量数据进行模态分类、数据预处理，得到干净的逐流网络流量数据输入序列；S3：将干净的逐流网络流量数据输入到完成训练的时间序列预测模型，输出流量预测值。本发明通过利用网络流量内部时间相关性的逐流多模态网络流量预测方法，能够减少模型预测成本的同时不依赖于空间拓扑结构，提升适用性和预测精度；同时在线学习能够使模型适应新的流量模式，在长期运行下保持高精度。
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公开(公告)号：CN116545871A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310697148.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开一种多模态网络流量预测方法、装置、介质，包括以下步骤：S1：从网络中获取待处理的多模态网络流量数据，并进行模态分类得到每个单模态对应的网络流量数据；S2：对每个单模态的网络流量数据进行预处理得到干净的单模态网络流量数据；S3：分别将干净的单模态网络流量输入到完成训练的特征提取模型，同时进行空间特征和时间特征的提取；S4：将GCN提取到的网络拓扑空间特征和改进后的Informer编码器提取到的网络流量时间特征进行拼接得到融合特征，并根据融合特征进行预测得到网络流量的预测值。本发明通过GCN和改进后的Informer模型对网络流量中的空间特征和时间特征进行并行提取，提高预测速度。
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公开(公告)号：CN113032120B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110327253.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的工业现场大数据任务协调度方法，S1：调度器获取任务量Ni、时延Ti；S2：对每个任务的优先级进行评定；S3:获取网络剩余带宽R和任务的上传速率Li,Li表示第i个任务的上传速率，按照优先级进行任务排队等待，并记录延时Wi；S4：获取调度器的任务调度阈值α，以及每台边缘服务器的计算信息，任务排队处理的数量l，排队等待延时S5：根据系统资源状态、当前业务任务量和时延要求对任务进行协同调度。本发明通过边缘计算实现任务在终端与边缘服务器间的资源调度，实现工业现场任务在终端设备和边缘服务器的合理调度，充分考虑系统的计算资源，提高系统处理任务的能力，也能最小化系统的资源消耗量，提高任务调度的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116074390A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211585884.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 重庆大学 , 北京数元来思数字科技有限公司
IPC: H04L67/63 , H04L67/1014 , H04L67/1008 , H04L45/021 , H04L67/12 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开一种新能源算力网络感知与路由的系统和方法，包括至少一个子系统，子系统分别与常规路由连接；所述子系统包括一新能源算力路由、第二新能源算力路由、算力容器和绿电储备，所述算力容器，用于执行算力请求；第二新能源算力路由，用于获取算力容器的算力路由信息，生成算力路由信息表；第一新能源算力路由，用于接收用户的算力请求，选择在算力路由信息表选择符合算力请求的目标算力容器，生成算力响应数据包并发送到目标算力容器。
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公开(公告)号：CN111192237B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911292122.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的涂胶检测系统和方法，包括以下步骤:构建初始的深度残差网络模型：所述深度残差网络模型为五层结构，包括输入层，卷积层，残差层，全连接层以及联合损失函数层；将训练样本输入到深度残差网络模型中进行训练，从而得到涂胶检测模型；获取原始涂胶图像，并进行预处理得到待检测的涂胶图像；将待检测的涂胶图像输入涂胶检测模型，获取涂胶图像检测的得分，根据得分判断待检测的涂胶图像是否合格。本发明通过构建深度残差网络模型对涂胶车间中车窗的涂胶进行自动检测，能快速准确地判断涂胶的质量，并实时上传检测结果，方便进行及时的处理，提高了涂胶车间的自动化程度和生产效率。
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公开(公告)号：CN111417178B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010185628.9
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习与边缘计算的工业互联网节能系统及方法。所述基于机器学习与边缘计算的工业互联网节能系统，包括云服务器、边缘服务器、网关以及传感器组，且云服务器、边缘服务器、网关以及传感器组依序相互连接；所述云服务器具有预测算法训练模块；所述边缘服务器具有预测算法计算模块和预测值校正模块；所述传感器组，包括多个传感器节点，各传感器节点包括传感数据采集模块和差值计算判断模块。
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公开(公告)号：CN111192237A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911292122.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的涂胶检测系统和方法，包括以下步骤:构建初始的深度残差网络模型：所述深度残差网络模型为五层结构，包括输入层，卷积层，残差层，全连接层以及联合损失函数层；将训练样本输入到深度残差网络模型中进行训练，从而得到涂胶检测模型；获取原始涂胶图像，并进行预处理得到待检测的涂胶图像；将待检测的涂胶图像输入涂胶检测模型，获取涂胶图像检测的得分，根据得分判断待检测的涂胶图像是否合格。本发明通过构建深度残差网络模型对涂胶车间中车窗的涂胶进行自动检测，能快速准确地判断涂胶的质量，并实时上传检测结果，方便进行及时的处理，提高了涂胶车间的自动化程度和生产效率。
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公开(公告)号：CN107065696B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710399574.4
申请日：2017-05-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种寝室监控方法及装置，其中寝室监控方法包括以下步骤：A.记录每个寝室人员的门禁出入记录；B.采集寝室的声音信号，灯光信号及烟雾信号；C.将采集到信息进行分析，显示结果。基于这种寝室监控方法的装置，包括信号采集模块、信号分析模块、信号显示模块和信号传输模块。本发明实现了宿舍自动化数字管理模式，节省了人工成本，提高了管理效率，并且能有效减少和避免事故发生。
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