公开(公告)号：CN119539988A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411590967.X

申请日：2024-11-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨金柱 ,  燕一文 ,  朱良双 ,  孙奇 ,  王鸿菲

IPC: G06Q50/06 ,  G06N3/092 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种基于自适应探索深度Q网络的能源管理优化方法，属于人工智能技术领域。该方法对各用能设备的用电环境状态、总用电数据以及光伏发电数据进行预处理；利用自回归插值法进行补全各用能设备的用电环境状态、总用电数据以及光伏发电数据的缺省值；构基于深度Q神经网络的建智能体并获得相应的总奖励；训练深度Q神经网络获得Q神经网络的预测Q值和和Target‑Q神经网络的目标Q值并通过深度Q神经网络的损失函数计算损失值；将各用能设备用电环境状态、光伏发电状态以及电价输入到训练好的Target‑Q神经网络中得到一系列动作向量作为优化策略，并且在执行优化策略后，得到更新的用电环境状态。

公开(公告)号：CN118297960A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410412113.6

申请日：2024-04-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨金柱 ,  王鸿菲 ,  朱良双 ,  旋展峰 ,  刘宝鑫 ,  齐怡秋 ,  段源川 ,  张鸿飞

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明设计一种基于图像文本对比学习的半监督鼻咽癌分割方法，属于医学影像辅助检测技术领域；首先构建头颈部CT图像数据集，并对其进行预处理后划分为训练集和测试集；利用训练集对鼻咽癌分割模型中学生‑教师模型部分进行训练，生成伪标签，并计算学生‑教师模型部分损失；基于学生‑教师模型生成的伪标签，进行图像‑文本对比学习，通过最小化对比学习损失函数来优化模型参数，最终计算鼻咽癌分割模型的总损失函数，达到训练优化鼻咽癌分割模型的目的；显著提高分割精度，通过引入文本信息和对比学习的方法，在鼻咽癌分割任务上比传统半监督学习方法显示出更高的精确度和泛化能力。

公开(公告)号：CN222813102U

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202421679176.X

申请日：2024-07-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 郑圆丞 ,  杨金柱 ,  旋展峰 ,  朱良双

IPC: G06F1/18 ,  G06F1/20

Abstract: 本实用新型属于计算机机箱技术领域，具体为一种一体化式计算机机箱，包括：底板，所述底板的上方固定安装有箱体，箱体的内壁上设有支撑板，支撑板的下方设有多组风扇Ⅰ；箱体的长边侧沿箱体中心线对称安装有支撑架，支撑架的顶部设有磁铁，其中支撑架Ⅰ的内侧设有固定在箱体内部的固定板，外侧通过磁铁吸附密封箱体一侧的背板；固定板内侧固定连接有连接架，主板通过螺柱固定在连接架上，固定板内侧沿竖直方向设置多组风扇Ⅱ；所述背板上设有过滤装置；支撑架Ⅱ外侧通过磁铁吸附固定在箱体上的连接框，连接框的外侧设有密封箱体另一侧的玻璃板；本实用新型能够避免主板与机箱内壁接触，并且降低灰尘进入机箱内部的概率。