公开(公告)号：CN110692606B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN201911057125.7

申请日：2019-10-19

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 张起祥 ,  汪子豪 ,  陆天翔

IPC: A01K81/00

Abstract: 本发明公开了一种多头射鱼枪，包括鱼镖本体和枪体，鱼镖本体包括圆柱外形的镖体(1)的前端设有主镖刺(11)，在主镖刺(11)的外围设有4～8个副镖刺(13)，在主镖刺(11)前侧内部的空心结构(28)处安装小弹簧(11)，小弹簧(11)的右端抵在圆柱体(9)上，主镖刺(11)的前端设有调节装置(16)，推杆(2)穿过卡环(4)及定位体(15)的中心孔后，与圆柱体(9)相连接；枪体包括枪管(20)、移动手柄(21)、第一滑槽(22)、第二滑槽(23)、瞄准镜(24)、鱼线轮(25)、蓄能弹簧(26)、枪托(27)、击发器(29)、扳机(30)、保险插(31)、复位手柄(32)、弹性夹(19)，多头射鱼枪极大的提高了射鱼命中率。

公开(公告)号：CN119921398A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411988462.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 叶凌箭 ,  徐晓雨 ,  周哲 ,  杨泽宇

IPC: H02J3/46 ,  H02J3/01 ,  H02J3/24 ,  G05B13/04 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供一种基于行为克隆的光伏并网逆变器控制方法，其预训练过程包括：预设一控制器参数的自适应更新策略；初始化M个具有相同结构的策略神经网络；启动逆变器，根据自适应更新策略动态选择PI控制器的控制器参数；实时提取多组PI控制器的输入、输出数据组成示教数据并存入示教数据库，通过梯度下降法更新每个策略神经网络的权重参数；将示教数据库每组数据中的输入数据输入更新后的策略神经网络以获取计算结果，将每个计算结果和示教数据库中对应的输出数据进行比对，若两者差值小于预设阈值，则将该组数据投入在线训练过程。本发明采用数据驱动方法，先行为克隆预训练，随后深度强化学习的DDPG阶段，利用学习模型替代PI控制器。

公开(公告)号：CN116115487B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202210777028.0

申请日：2022-06-21

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 李柏青 ,  吴茂盛 ,  赵兴义 ,  谭斌然

IPC: A61H35/02

Abstract: 本发明公开了一种实时控制出水压力的洗眼器，包括连接管(1)的左端与自来水的出水管相连接，右端部固定连接开关座(5)，控制球面(4)套装在连接管(1)的外面，左端固定在连接管(1)的中部，右端与平移管(6)的左端部固定连接，平移管(6)的右端部连接淋水头(7)，当用手握住并对控制球面(4)施加压力时，控制球面(4)的凸起球面被压平而伸长，推动平移管(6)向右移动，连接管(1)内的自来水及储存在控制球面(4)内的自来水沿着固定孔(11)、移动孔(8)流入淋水头(7)内部，由喷淋孔(10)喷出，紧急喷淋人可以根据自来水管的水压及个人的实际情况，实时控制洗眼器的出水压力。

公开(公告)号：CN119785222A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510045570.0

申请日：2025-01-13

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 吴茂念 ,  林翰冉 ,  郑博 ,  朱绍军

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征融合的番茄种苗检测与计数方法，旨在提供一种高效、精准的育苗盘中番茄种苗检测与计数解决方案。在数据预处理方面，采用图像的平移、翻转、剪切以及CLAHE方法增强图像特征信息，提升图像的质量和多样性。在模型训练模块中，ASF‑P2特征融合颈部网络进行多尺度特征提取，RepVGGBlock特征提取模块通过多路径卷积和跳跃连接增强特征提取能力，ContextGuideFusionModule模块则通过上下文引导特征融合和通道维度动态调整权重，进一步提高模型对关键特征的关注，减少无关背景信息的干扰。该方法通过优化多尺度信息融合，提升了种苗检测的精度与鲁棒性，改善了人工计数中效率低、成本高、错误率高的问题，提升了种苗高度交叉重叠的情况下检测的准确性。模型能够对育苗盘中的番茄种苗进行精准检测与计数，同时具备空孔定位功能，支持种苗管理的智能化和自动化。

公开(公告)号：CN113651085B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202010405398.2

申请日：2020-05-12

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 肖汉杰

IPC: B65G47/90

Abstract: 本发明公开了一种物料搬运系统，包括输送带1、输送带2、搬运抓取装置，所述搬运抓取装置设置于所述输送带1和输送带2之间，用于将所述输送带1上的工件搬运至所述输送带2上，所述搬运抓取装置包括搬运装置、连接架、抓取装置，所述搬运装置数量为两个，且两个所述搬运装置共同连接述连接架，并通过所述连接架与所述抓取装置连接。本发明结构简单，组装维护方便，同时体积小巧、结构巧妙，搬运平稳，尤其适用于对大型笨重物料进行搬运。

公开(公告)号：CN119605397A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202510099616.7

申请日：2025-01-22

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 祁亨年 ,  马启良

IPC: A01C1/02

Abstract: 本发明提供一种具有循环升降机构的种子发芽智能监测装备，属于人工气候箱设备技术领域，用于解决现有技术中人工气候箱在培养过程中，传统观察培养状况的方法效率低下，不利于大规模实验的问题，包括气候箱主体、循环升降机构、培养机构、安全机构和监测机构；本申请通过在人工气候培养箱内安装循环升降机构配合智能高清相机，提高了对培养物的观察效率，循环升降机构外侧套设的安全机构，能够防止培养机构掉落，通过在气候箱主体的侧壁加装辅助箱配合培养机构内的推出组件，完成培养皿的推出动作，通过环形定位槽与定位辊的加装确保培养皿始终处于水平状态，避免了因倾斜而导致的培养液溢出、培养物受损等问题，进一步提升了培养质量。

公开(公告)号：CN119599081A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411560072.1

申请日：2024-11-04

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 王瑞琴 ,  于洋

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F40/30 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了基于序列建模的项目嵌入通用预训练方法，通过预训练模型实现，所述预训练模型包括预处理层、嵌入层和混合感知注意力层；本发明创新性地设计并实现了一个高度通用的预训练模型，从而形成了一种基于序列建模的项目嵌入通用预训练方法，可利用交互数据构建项目交互序列，并将项目标题、项目描述、序列位置和交互时间等多源信息整合到序列建模框架中以生成语义增强的项目嵌入，有效缓解下游推荐系统中的数据稀疏问题，提高推荐模型的性能上限。

公开(公告)号：CN119597638A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411516930.2

申请日：2024-10-29

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 郑泽宇 ,  郑淑娟 ,  胡文杰

IPC: G06F11/3668 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  G06N3/044 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N7/01 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种自动化算法特征处理方法和系统，本发明涉及计算机数据处理技术领域。通过采集及清洗数据，然后提取特征参数，并基于特征参数建立测试用例，接着根据特征参数训练模型，建立在线数据特征参数的测试用例，最后输入目标服务器进行测试，整个测试过程自动化进行，有效提高了测试效率，且该测试流程适用于多种处理类的人工智能算法测试，通用性较强。该自动化算法特征处理方法和系统，集成了各机器学习算法和深度学习算法，支持统一配置文件，可配置，当数据集达到一定量时，可触发深度学习策略，解决了小数据集建模效果不好的缺陷。

公开(公告)号：CN119478675A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411510724.0

申请日：2024-10-28

Applicant: 湖州师范学院

Inventor： 石翠萍 ,  朱飞 ,  钟志鹏 ,  丁士航 ,  雷叶奇 ,  谭康宁

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455

Abstract: 基于贪心策略引导的图自注意力网络的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有HSI分类中样本受限，以及GAT倾向于仅考虑直接相连的节点，而对间接相关的联系考虑不足，影响分类效果的问题，而提出基于贪心策略引导的图自注意力网络的高光谱图像分类方法。过程为：步骤一、构建基于贪心策略引导的图自注意力网络；基于贪心策略引导的图自注意力网络包括数据预处理阶段、基于超像素的图自注意力分支阶段、基于像素的多注意力融合分支阶段、分类阶段以及贪心训练策略阶段；步骤二、基于训练好的贪心策略引导的图自注意力网络对待测高光谱图像进行分类，得到分类结果。本发明用于高光谱图像分类领域。

公开(公告)号：CN118521792B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202410833731.8

申请日：2024-06-26

Applicant: 复旦大学义乌研究院 ,  湖州师范学院

Inventor： 曾新华 ,  魏亚玲 ,  蒋林华 ,  龙伟 ,  方润 ,  廖乘胜 ,  胡灵犀

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/69 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种组织病理学图像的分割方法、装置、设备、介质及产品，其中，方法包括：根据有标签数据和无标签数据对半监督分割模型进行训练，且有标签数据的样本数量小于无标签数据的样本数量，根据每个类的原型语义对比学习类间的不同特征表示，根据类间的不同特征表示计算对比损失，利用标记样本和未标记样本之间的原型语义相似度获取原型伪标签；根据训练过程的总损失更新学生模型的权重参数，将学生模型的权重参数传递给教师模型，在训练结束后利用半监督分割模型对组织病理学图像进行分割得到分割结果。由此，解决了如何更好地利用全局信息进行原型对比学习和降低伪标签的噪声等问题。