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公开(公告)号：CN113364731A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110392292.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种针对移动应用地理位置访问行为的细粒度分析方法，可以自动从应用中hook位置请求并确定其细粒度的精度要求，无需应用开发者的支持，以便我们在进行个性化位置隐私保护时平衡用户可用性与安全性。其关键点是识别应用中调用了位置的下游功能(其被称为基于位置的功能，简写为LBF)。首先找到与位置请求相关联的L‑UI，然后抓取其呈现的LBF文本。接下来，定义了LBF的类型，并对样本进行了打标。最后改进现有的NLP技术，通过分析文本的语义对相应的服务类型进行分类。为了保证基于文本的LBF分类模型的精确度，构建了第一个专用的大型训练数据集，包含3000多个可手动标记的LBF样本，其平均细粒度分类准确率超过了90％。
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公开(公告)号：CN114663292B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202011527239.6
申请日：2020-12-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了超轻量级图片去雾及识别网络模型，通过该网络模型实现了图片去雾及识别，包括依次相接的双向GAN网络模型以及目标检测网络模型。双向GAN网络模型对雾图进行去雾，输出清晰图至目标检测网络模型进行特征识别处理。目标检测网络模型经过行剪枝重训练，训练过程为对训练集的原始图像进行多次训练，每次训练之前，对原始图像进行预设倍数降采样，每次训练完后，对批归一化层的缩放系数进行排序比较，将其中缩放系数小于预设缩放阈值的通道对应的前一层卷积核去掉，实现剪枝。上述目标检测网络模型在目前微型识别模型的基础上进一步剪枝，极大减小超轻量级图片去雾及识别网络模型的规模，可以部署在算力和功耗资源有限的端侧平台。
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公开(公告)号：CN109741803A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910029755.7
申请日：2019-01-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的医疗数据安全协作系统，实现了医疗大数据的统一管理，攻破了医疗数据孤岛问题。本系统结合区块链技术和密码学技术设计了一套稳定确权且去中心化的医疗病历数据存储系统，利用区块链去中心化、可追溯、不可篡改的核心应用能力，在保障个人电子健康记录可靠存储的同时，运用密码学混合加密、属性加密等技术设计了一个用于敏感数据的密文访问控制策略，在信息认证、广播、传输过程中，通过数据脱敏和加密，充分保护个人隐私和数据安全。本发明还设计了有效的激励机制，在其作用下实现医疗大数据的互联互通、安全协作。
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公开(公告)号：CN113364731B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110392292.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种针对移动应用地理位置访问行为的细粒度分析方法，可以自动从应用中hook位置请求并确定其细粒度的精度要求，无需应用开发者的支持，以便我们在进行个性化位置隐私保护时平衡用户可用性与安全性。其关键点是识别应用中调用了位置的下游功能，即基于位置的功能，简写为LBF。首先找到与位置请求相关联的L‑UI，然后抓取其呈现的LBF文本。接下来，定义了LBF的类型，并对样本进行了打标。最后改进现有的NLP技术，通过分析文本的语义对相应的服务类型进行分类。为了保证基于文本的LBF分类模型的精确度，构建了第一个专用的大型训练数据集，包含3000多个可手动标记的LBF样本，其平均细粒度分类准确率超过了90％。
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公开(公告)号：CN114663291A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011526195.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型，该方法包括利用提取得到的待去雾图片中不同像素对应的深度信息，对待去雾图片进行深度处理，然后输入至预先构建的双向GAN网络模型中，获取模型输出的去雾图片。该模型中，清晰图输入端口、第一生成单元及第一判别器依次连接，用于针对清晰图进行特征提取及重建，雾图输入端口、第二生成单元及第二判别器依次连接，用于针对雾图进行特征提取及重建；共享潜在空间中存储有针对清晰图提取的高层特征及针对雾图提取的高层特征。双向GAN网络模型通过成对清晰图及雾图完成训练及验证，包含雾域与清晰域的双向映射关系，能够对不同域下的图片进行处理，有效确保图片重建的真实性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109782893A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711119744.5
申请日：2017-11-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种互动娱乐方法及装置，主要包括：选择待演奏的乐曲并启动演奏；生成被选择乐曲的乐曲信息文件；根据乐曲信息文件及用户设置的演奏规则生成一个或多个用于提示互动参与者进行演奏的操作提示信息文件；采集互动参与者根据操作提示信息文件的提示，通过人体动作作用于感应装置产生的人体动作感应信号，并生成相应的用户操作信息文件；根据用户操作信息和乐曲信息文件生成相应的乐音播放指令，并通过音乐播放装置演奏相应的乐音；进一步的，还可以演奏结束后，根据评分规则对互动参与者的演奏进行评分，并显示评分结果。通过该方法可实现多人互动娱乐，丰富人们文化生活。
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公开(公告)号：CN114494387B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210088025.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/55 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种生成数据集网络模型及雾图生成方法包括：图像编码模块、耦合生成对抗网络模块、对抗判别模块和合成模块；图像编码模块包括干净图数据集输入端口及雾图数据集输入端口，耦合生成对抗网络模块包括第一生成单元及第二生成单元，对抗判别模块包括第一判别器及第二判别器；第一生成单元包括第一编码器、共享潜在图像域和第一解码器，第二生成单元包括第二编码器、共享潜在图像域和第二解码器。在实际应用过程中，本申请提出了基于耦合生成对抗网络的神经网络框架，通过网络迭代训练过程中采用半监督学习策略和特定的组合损失函数，使得网络生成的图像能够学习到真实图像的深度信息，使得图像更具真实性。
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公开(公告)号：CN114663292A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011527239.6
申请日：2020-12-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了超轻量级图片去雾及识别网络模型，通过该网络模型实现了图片去雾及识别，包括依次相接的双向GAN网络模型以及目标检测网络模型。双向GAN网络模型对雾图进行去雾，输出清晰图至目标检测网络模型进行特征识别处理。目标检测网络模型经过行剪枝重训练，训练过程为对训练集的原始图像进行多次训练，每次训练之前，对原始图像进行预设倍数降采样，每次训练完后，对批归一化层的缩放系数进行排序比较，将其中缩放系数小于预设缩放阈值的通道对应的前一层卷积核去掉，实现剪枝。上述目标检测网络模型在目前微型识别模型的基础上进一步剪枝，极大减小超轻量级图片去雾及识别网络模型的规模，可以部署在算力和功耗资源有限的端侧平台。
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公开(公告)号：CN114494387A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210088025.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种生成数据集网络模型及雾图生成方法包括：图像编码模块、耦合生成对抗网络模块、对抗判别模块和合成模块；图像编码模块包括干净图数据集输入端口及雾图数据集输入端口，耦合生成对抗网络模块包括第一生成单元及第二生成单元，对抗判别模块包括第一判别器及第二判别器；第一生成单元包括第一编码器、共享潜在图像域和第一解码器，第二生成单元包括第二编码器、共享潜在图像域和第二解码器。在实际应用过程中，本申请提出了基于耦合生成对抗网络的神经网络框架，通过网络迭代训练过程中采用半监督学习策略和特定的组合损失函数，使得网络生成的图像能够学习到真实图像的深度信息，使得图像更具真实性。
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公开(公告)号：CN109788120A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711119766.1
申请日：2017-11-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于移动终端的互动娱乐系统，包括移动终端、主控装置、音乐播放装置和多个感应装置，移动终端响应于用于选择待演奏的乐曲的用户操作并生成乐曲信息文件，响应于用于设置演奏规则的用户操作并生成操作提示信息文件；主控装置接收移动终端发送的乐曲信息文件和操作提示信息文件，并将操作提示信息文件发送至感应装置，接收感应装置发送的用户操作信息文件，生成乐音播放指令发送至音乐播放装置；感应装置生成用户操作信息文件并发送至主控装置；音乐播放装置根据接收到的乐音播放指令播放相应的乐音。该系统可供多人参与实现互动娱乐，以丰富人们文化生活。
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