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公开(公告)号：CN114692621B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210376883.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 南京工业大学 , 绍兴兰红智能科技有限公司
IPC: G06F40/284
Abstract: 一种NLP中基于样本的序列到序列任务的影响函数解释方法，包括步骤：1)选取需要获取解释的序列到序列任务，并针对序列到序列任务选取待测的自然语言处理模型和数据集；2)将数据集内的语料进行编码，将编码后的每条数据划分不同区间得到的多条数据并作为新的样本；3)将步骤2)得到的新的样本送入待测模型进行训练，在损失趋于稳定时结束训练；在待测模型训练过程输出的所有检查点中，选取趋近于待测模型最终参数的检查点用于影响分数的计算；4)基于步骤3)选取的检查点中的待测模型参数，计算训练样本与测试样本的损失；5)利用步骤4)得到的样本损失，基于待测模型参数计算梯度向量，按照影响函数公式计算得到影响分数。
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公开(公告)号：CN117608826A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311524368.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京工业大学 , 绍兴兰红智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于云原生的流媒体和流分析服务自适应扩缩容方法，属于云计算弹性伸缩技术领域。该方法包括以下步骤：分离流媒体和流分析服务，建立资源使用情况预测模型；获取当前时间段内流媒体和流分析服务的资源使用情况和Pod副本数量；使用预测模型进行资源使用情况预测；根据预测值和当前Pod资源情况进行决策分析，确定下一时间段所需的Pod副本数量；根据当前和下一时间段的Pod副本数量对目标服务进行扩缩容操作，并记录相应的操作。本发明解决了现有技术中流媒体资源供应滞后、响应时间长、服务质量下降、准确度低和扩缩容复杂性高等问题。
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公开(公告)号：CN117456400A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311061873.9
申请日：2023-08-22
Applicant: 南京工业大学 , 绍兴兰红智能科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06Q20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的商超商品识别方法，包括：1)采集并处理目标检测以及特征提取所需要数据集；2)根据数据集对目标检测以及特征提取模型进行微调训练；3)对商品照片进行特征提取，并使用milvus对提取后的特征向量创建向量索引库；4)传入的待识别商品，进行目标检测进行划分，然后传入特征提取模型将图像转化为特征向量；5)milvus将特征向量与向量索引库中的向量进行相似度计算，得到相似度排序。本发明为计算机视觉和图像处理领域中一种基于深度学习的多商品识别方法，提供了能够实时、准确、快速的识别照片中的商品信息，使用轻量级的模型保证成本较低且实用性高。
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公开(公告)号：CN115761274A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211231026.8
申请日：2022-10-09
Applicant: 南京工业大学 , 绍兴兰红智能科技有限公司
IPC: G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于影响分数的关键图像数据挖掘方法，包括以下步骤：(1)取待提取关键图像数据的数据集，划分数据集并进行数据预处理，(2)采用CNN模型训练，并取出特定检查点，跟踪记录训练过程，(3)根据步骤2的检查点，找出验证集中难以正确分类的困难样本，(4)根据步骤2的检查点，再对于步骤3找的图像数据，计算每个训练数据对其的影响分数后排序，选择影响分数大的关键图像数据；本发明针对待提取关键图像数据的图像数据集，通过跟踪训练数据损失的变化，能够实时地观察和记录每个训练数据对模型分类能力的影响，采用影响分数挖掘重要数据，能够在提升准确率和速度的基础上，有效的优化数据质量以及提升模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN115600668A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211230860.5
申请日：2022-10-09
Applicant: 南京工业大学(CN) , 绍兴兰红智能科技有限公司(CN)
Abstract: 本发明涉及神经网络模型优化领域，具体涉及一种根据训练数据对测试数据的影响力分数来挑选重要数据从而进行知识蒸馏的模型以及方法，选取重要的训练数据时候我们采取利用记录模型参数梯度下降的方法来量化数据对模型的影响，通过将训练数据和测试数据对模型参数梯度下降的方向和距离做点积得到训练数据对测试数据的影响力分数。知识蒸馏通将一个网络模型结构较为复杂、网络性能较好的模型作为教师模型，将另一个网络模型结构较为简单、网络性能较差的模型作为学生模型，然后在学生模型训练的时候先将训练数据放入到教师模型中产生关于训练数据的知识，然后再利用这个知识来指导学生模型的训练，从而提高学生模型的性能。本发明能在模型复杂度较小、训练数据较少的情况下达到原始模型的性能，而且能够有效降低模型的运算成本，使得最后的模型能够在低算力的设备上运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115312080A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210952834.7
申请日：2022-08-09
Applicant: 南京工业大学 , 绍兴兰红智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及语音情绪识别技术领域，具体涉及一种基于互补声学表征的语音情绪识别模型以及方法，该模型采用深度学习模型：包括卷积神经网络编码器以及Transformer编码器两部分。其中，卷积神经网络编码器包含7层卷积层，通过局部感受野的特性，使其能够从输入的对数梅尔频谱logMels中提取局部特征；Transformer编码器包含8个Transformer模块，通过多头注意力机制，使其能够从输入的梅尔频率倒谱系数MFCCs中提取全局特征，将两种特征进行融合并送入全连接层。本发明能更好地利用互补声学表征的特征，从而提高语音情绪识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114692621A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210376883.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 南京工业大学 , 绍兴兰红智能科技有限公司
IPC: G06F40/284
Abstract: 一种NLP中基于样本的序列到序列任务的影响函数解释方法，包括步骤：1)选取需要获取解释的序列到序列任务，并针对序列到序列任务选取待测的自然语言处理模型和数据集；2)将数据集内的语料进行编码，将编码后的每条数据划分不同区间得到的多条数据并作为新的样本；3)将步骤2)得到的新的样本送入待测模型进行训练，在损失趋于稳定时结束训练；在待测模型训练过程输出的所有检查点中，选取趋近于待测模型最终参数的检查点用于影响分数的计算；4)基于步骤3)选取的检查点中的待测模型参数，计算训练样本与测试样本的损失；5)利用步骤4)得到的样本损失，基于待测模型参数计算梯度向量，按照影响函数公式计算得到影响分数。
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公开(公告)号：CN111553147A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010230482.5
申请日：2020-03-27
Applicant: 南京工业大学 , 南京摩深信息科技有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于N-gram的BERT模型以及语义分割方法，该模型包括：单词拆分单元、单词编码单元、单词拼接输入单元以及丢弃单元，得到对应训练数据样本的语义分割结果。本发明通过构建新的模型增强了字的语义表示，有效提升了BERT模型的解释能力。在测试结果上能够准确的反映出新型N-gram BERT模型比原来BERT模型带来更高的准确率，提高了中文语义相似度匹配的精度。同时对于其他语言如英语、法语等均有不错的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111429948A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010230512.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 南京工业大学 , 南京摩深信息科技有限公司
Abstract: 一种基于注意力卷积神经网络的语音情绪识别模型及方法，该模型采用深度学习模型：包括五层卷积层，一层注意力层和一层全连接层，其中；第一层卷积层包括两个平行的卷积模块，能够对输入特征分别从横向即时间轴和纵向即梅尔系数轴进行提取纹理，前述两个平行卷积层的输出拼接后作为第二卷积层的输入；注意力层中，能够采用随机种子产生若干组训练参数，分别获得相应的注意力图，叠加之后获得有多个注意点的注意力图；前述多个注意点的注意力图生成一个特征点，重复本步骤若干次次，获取相应的特征点，将特征点相连并送入全连接层。本发明能够更好的适配语音情绪数据的特性，提高语音情绪识别系统的准确率。
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公开(公告)号：CN116621774A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310538208.8
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京工业大学
IPC: C07D213/38
Abstract: 本发明提供了一种烯丙基氮杂芳基甲胺类化合物的合成方法。采用氮杂芳基衍生物与烯丙基碳酸酯，在醋酸钯催化下发生反应，进而制备了一系列烯丙基氮杂芳基甲胺类化合物。氮杂芳基甲胺衍生物常见于生物医药与天然产物中，其苄位去质子的烯丙基化产物可以作为一种具有药用价值的活性中间体，对皮肤藓菌有一定的抗真菌活性。与传统方法相比，本发明的钯催化烯丙基烷基化反应具有经济且高效的合成特点，采用操作简单的一锅法进行反应，无需高温高压等较为苛刻的反应条件，很大程度上改善了合成工艺。
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