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公开(公告)号：CN104899273A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510279762.4
申请日：2015-05-27
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/2785 , G06F17/3089
Abstract: 本发明公开了一种基于话题和相对熵的网页个性化推荐方法。该方法先采用LDA(Latent？Dirichlet？Allocation)模型对网页内容和用户阅读行为进行话题(topic)挖掘，并计算基于“话题”的网页语义特征向量和用户兴趣特征向量，再利用基于相对熵概念的相似性度量公式，计算待推荐网页语义特征向量和用户兴趣特征向量之间的相似度，并以此作为网页个性化推荐的决策依据。基于话题的网页个性化推荐方法避免了基于协同过滤方法的大量计算开销，同时由于它采用话题而不是关键词来表征网页内容，所以能够使推荐过程及其结果更加全面和精确地反映网页内容的隐含信息和深层次语义特征。
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公开(公告)号：CN103745467A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410005842.6
申请日：2014-01-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数字体积相关法的三维图像配准方法，包括如下步骤：步骤1，对样品进行第一次三维成像，得到三维图像数据G1（x,y,z）；步骤2，刚性运动后，对样品进行第二次三维成像，获得三维图像数据G2（x,y,z）；步骤3，对G1（x,y,z）和G2（x,y,z）进行数字体积相关计算，获得G2（x,y,z）三维图像数据中部分位置点相对G1（x,y,z）的位移值；步骤4，将步骤3得到的相对位移值代入刚性运动位移公式（1）中，采用最小二乘法计算，得到待测样品的6个刚性运动自由度；步骤5，将步骤4得到的6个刚性运动自由度代入公式（2）计算G2（x,y,z）中各个点刚性运动后的新位置；步骤6，利用插值算法计算得到刚性运动后的新三维图像数据G3（x,y,z）。本发明方法避免了难以控制的图像分割过程，得到的配准图像配准效果好，配准精度高。
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公开(公告)号：CN103743621A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410003602.2
申请日：2014-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像配准的异位数字体积相关方法，包括如下步骤：将样品和配准用标记物固定在刚性基体上；对样品、配准用标记物以及刚性基体整体进行第一次三维成像，得到第一次三维成像的三维图像数据G1（x,y,z）；对样品进行异位变形，同时保持配准用标记物和刚性基体没有变形；对异位变形后的样品以及没有变形的配准用标记物和刚性基体整体进行第二次三维成像，得到第二次三维成像的三维图像数据G2（x,y,z）；将配准用标记物的三维图像数据G1（x,y,z）和G2（x,y,z）进行配准，获得6个刚体运动自由度；将步骤5得到的自由度对G1（x,y,z）计算，得到模拟的三维图像数据G3（x,y,z）；将G2（x,y,z）和G3（x,y,z）进行原位数字体积相关计算，即可得到样品变形前后的三维位移场。
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公开(公告)号：CN114692605B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210415569.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种融合句法结构信息的关键词生成方法及装置，能够为新闻文章自动地生成关键词。本发明首先使用爬虫工具采集新闻文章，并采取人工标注参考关键词构造出新闻文章数据集；然后对文本进行预处理，依存句法分析和过滤停用词；接着基于循环神经网络的顺序编码器和基于图卷积网络的图编码器分别获取文章的上下文语义和结构特征，并利用聚类方法将文本分为包含不同子主题部分，并利用多个基于注意力机制的解码器并行生成关键词；采样交叉熵损失进行模型参数优化；最后基于训练后的模型对待处理的新闻文章进行自动关键词生成。本发明通过句法结构信息弥补顺序编码存在的长距离单词依赖信息损失问题，从而提高生成关键词的质量。
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公开(公告)号：CN119743315A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411938541.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种可链接环签名的数据安全共享方法，首先，对可链接环签名的密钥像进行了创新设计，将原本的密钥像K分为密钥像K1和K2，以降低可链接环签名的生成和验证时间消耗。可链接环签名的数据安全共享方法及装置包括以下：1)初始化设置；2)生成密钥；3)数据拥有者生成签名；4)数据使用者验证签名；5)数据使用者链接签名。最后，本发明能够产生较小的签名和较低的计算开销，有效阻止了对数据共享双方的非法识别和关联，为数据共享双方的交易提供了全面的安全保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119272877A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411377466.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种面向智能机器常识推理的知识学习方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：常识推理数据规范化；步骤2：组合范式构建；步骤3：多维度特征常识知识学习；步骤4：模型测试与常识推理。本发明能够改善传统的常识推理方法中仅依靠学习到的浅层语义，难以掌握句子所蕴含的深层常识语义等问题，利用组合范式和多维度特征捕捉常识知识，从而增强模型的常识推理能力。
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公开(公告)号：CN115000969B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210873554.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/46 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，属于电力系统稳定及控制领域。一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，包含以下步骤：S1：获取风电‑负荷数据，利用K‑means聚类算法划分风出力‑负荷概率场景；S2：建立考虑多场景的HPFC规划配置优化模型；S3：计算不同场景所对应的目标函数；S4：根据不同场景的出现概率加权得到总目标函数，记录个体最优目标函数和群体最优目标函数及各自对应的HPFC选址和容量；S5：若迭代次数未达到设定值，则转到S6，否则转到S7；S6：更新控制变量的参数和速度，转至S3；S7：输出最优目标函数和HPFC规划配置结果。
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公开(公告)号：CN118428367A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410542638.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06F40/194
Abstract: 本发明公开了面向中文表格型数据的证据检索方法，构建中文表格型数据证据检索数据集；利用命名实体识别技术将陈述转换为图结构，在图中融入陈述的关键信息；利用模板化方法进行表格的线性化，在表格的序列化表示中融入结构特征；通用预训练语言模型RoBERTa初始化陈述和表格的特征；利用图注意力网络对陈述的特征进行强化，捕捉关键信息；将得到的陈述特征和表格特征采用相似度计算后进行排序，从而根据给定的陈述寻找出最相关的表格。本发明使用通用预训练语言模型RoBERTa初始化陈述和表格的特征，高效地提取陈述和表格的特征，并采用图神经网络和循环神经网络增加对陈述和表格特征的理解，提高了证据检索的准确率，具有准确率高、计算资源需求低的特点。
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公开(公告)号：CN117992389B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410400277.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向边缘计算网关的电源管理装置及方法，电源管理装置位于所述主板上，包括控制器、继电器、按键、电压采集模块、电流采集模块、蜂鸣器和数个IO板卡，其中，所述IO板卡通过RJ45接口接入主板，由主板供电，并通过RS485通信，IO板卡与所述主板的连接可随时通断。所述方法基于控制器和主板的协同工作，以按键触发的方式实现系统的有序关闭，防止数据丢失，提高系统稳定性，控制器监测主板电源，实现实时监测、故障预警、数据安全保护、节能管理、远程监控、故障诊断和可编程性等好处，提高边缘计算网关的稳定性、可靠性，为管理和维护提供更多控制选项。
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公开(公告)号：CN111832393B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202010471931.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频目标检测方法与装置。本发明在提取帧图像特征后，利用改进的SeqtoSeq模型提取视频中的时序信息，并利用该信息提高帧图像的特征质量，在一定程度上解决目标运动模糊、视频散焦、目标姿态奇异以及遮挡等帧图像恶化现象导致的检测精度降低问题。然后，对视频中的目标关系进行建模，从目标视觉特征、位置特征和时序特征三方面挖掘视频中目标之间潜在语义关系，并通过目标关系对候选框特征进行重新编码，以此丰富候选框的特征表示。本发明不仅能够提高视频目标检测的检测精度，同时还具有优良的鲁棒性。
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