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公开(公告)号：CN114637909B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210132815.X
申请日：2022-02-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/783 , G06F16/78 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/0495
Abstract: 一种基于改进深度结构化语义模型的电影推荐系统，包括用户行为采集与处理模块、离线训练模块和在线召回与排序模块，所述用户行为采集与处理模块收集用户的互动行为，所述离线训练模块接收用户行为采集与处理模块输出的合并后的数据，所述在线召回与排序模块根据用户的属性特征中取出用户已经训练得出的用户特征向量，并采用近似最近邻搜索技术在电影向量库中召回为用户推荐的电影子集；一种基于改进深度结构化语义模型的电影推荐方法，包括用户行为采集和处理、离线训练、在线召回与排序等步骤，本发明可以根据用户与电影的显性特征和隐性交互信息，有效地挖掘出符合用户兴趣的电影，为用户提供个性化的推荐服务，得到该用户的推荐结果。
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公开(公告)号：CN106856241B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201611244053.3
申请日：2016-12-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01M4/62
Abstract: 本发明公开了一种多相复合纳米结构负极材料及其制备方法，属于锂离子电池负极材料及其制备方法领域。该多相复合纳米结构负极材料为类“混凝土”结构，以表面活性剂修饰的纳米硅颗粒作为SiO2源，以有机钛化合物作为TiO2源，以氧化石墨烯分散液作为分散剂、沉淀剂，以葡萄糖、蔗糖或聚乙烯吡咯烷酮为有机碳源，再通过水热反应一次制备Si/SiO2/TiO2/石墨烯/C多相复合类“混凝土”纳米结构负极材料。该材料能够有效克服硅基负极材料循环稳定性差，倍率性能差的缺点，作为负极制备的离子电池具有高容量、寿命长的优点，同时其制备方法简便适合产业化制备，且原材料廉价易得，具有巨大的产业化应用价值。
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公开(公告)号：CN109325495A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811118636.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络建模的作为图像分割系统，该系统包括：图像采集模块；像素分类模块，用于通过人工在所述作物图像中以点选方式手动获得两类像素：作物像素和背景像素，即分别对应类别标签正样本和负样本，选取同等数量的所述正样本和负样本作为深度卷积神经网络的训练样本；颜色空间转换模块，用于将所述训练样本由RGB颜色空间转换为标准化的rgb和Lab颜色空间，并将样本的Lab颜色值按ICC规范将其转换为无符号8bit整数形式，形成所述训练样本的颜色特征；神经网络训练模块；模型测试模块。本发明具有较高的作物图像分割处理速度及分割的精确性，且能够较好的适应户外复杂多变的光照环境，可在作物生长观测中对作物进行有效分割提取。
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公开(公告)号：CN114637909A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210132815.X
申请日：2022-02-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/783 , G06F16/78 , G06N3/04 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 一种基于改进深度结构化语义模型的电影推荐系统，包括用户行为采集与处理模块、离线训练模块和在线召回与排序模块，所述用户行为采集与处理模块收集用户的互动行为，所述离线训练模块接收用户行为采集与处理模块输出的合并后的数据，所述在线召回与排序模块根据用户的属性特征中取出用户已经训练得出的用户特征向量，并采用近似最近邻搜索技术在电影向量库中召回为用户推荐的电影子集；一种基于改进深度结构化语义模型的电影推荐方法，包括用户行为采集和处理、离线训练、在线召回与排序等步骤，本发明可以根据用户与电影的显性特征和隐性交互信息，有效地挖掘出符合用户兴趣的电影，为用户提供个性化的推荐服务，得到该用户的推荐结果。
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公开(公告)号：CN109827957B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811540722.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的水稻叶片SPAD值估测方法，该方法包括：(1)采集一定数量的水稻叶片样本，并将所述水稻样本放在18％灰板上，获取对应样本图像；(2)测定所有样本图像的SPAD值；(3)采用阈值分割法去除样本图像中的灰板部分，留下绿色叶片主体部分；(4)提取所述样本图像的颜色特征，获得样本图像中的RGB颜色空间中颜色特征和HSV颜色空间中的颜色特征；(5)以所述颜色分量为输入，采用逐步回归分析方法，建立基于颜色分量的SPAD值估测模型M'2。本发明提出的方法，可快速得到整片水稻叶片SPAD值数据，估测结果精度较高、误差小，不仅能减少人工检测水稻叶片SPAD值的工作效率，还能为水稻叶片可视化研究提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105304895B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510693752.5
申请日：2015-10-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01M4/505 , H01M4/525 , H01M4/485 , H01M10/0525 , B82Y30/00
Abstract: 本发明公开了含锂金属氧化物锂电纳米电极材料及其制备方法，通过电化学方法将水热法、溶剂热法和溶胶凝胶法等低温合成的纳米结构金属氧化物进行预锂化，从而有效降低含锂金属氧化物的晶体结构形成和发展的温度和所需时间，可有效控制含锂过渡金属氧化物中Li+/过渡金属离子之间的比例和混排程度，并能保持金属氧化物的纳米尺寸和结构。本发明大大降低了材料制备过程当中的能耗、降低成本，同时能获得高效率和高倍率的含锂过渡金属氧化物正极和负极材料，因此该电化学预锂化制备方法是一种纳米含锂过渡金属氧化物纳米结构电极材料较为绿色的可控制备方法。
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公开(公告)号：CN104780007A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510159725.X
申请日：2015-04-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其方法步骤为：初始化阶段，每个次用户进行独立频谱感知、次用户相互之间形成联盟、选取联盟内的联盟头、计算次用户效用值、判断是否形成联盟、更新联盟分区、判断联盟是否达到稳定状态、各联盟内进行数据融合、最终进行联盟协作频谱感知。同时考虑到环境变化，如主用户移动性等，可以周期性地重复以上步骤。本发明在认知无线电网络的基础上，运用联盟博弈理论分析多用户协作感知问题。提高了对于无线环境动态变化的适应性。降低了阴影效应和隐藏节点对感知性能的影响。提高了频谱感知的检验概率，减少了对主用户的干扰，增大了对于主用户的保护。
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公开(公告)号：CN109325495B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811118636.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络建模的作为图像分割系统，该系统包括：图像采集模块；像素分类模块，用于通过人工在所述作物图像中以点选方式手动获得两类像素：作物像素和背景像素，即分别对应类别标签正样本和负样本，选取同等数量的所述正样本和负样本作为深度卷积神经网络的训练样本；颜色空间转换模块，用于将所述训练样本由RGB颜色空间转换为标准化的rgb和Lab颜色空间，并将样本的Lab颜色值按ICC规范将其转换为无符号8bit整数形式，形成所述训练样本的颜色特征；神经网络训练模块；模型测试模块。本发明具有较高的作物图像分割处理速度及分割的精确性，且能够较好的适应户外复杂多变的光照环境，可在作物生长观测中对作物进行有效分割提取。
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公开(公告)号：CN105304895A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510693752.5
申请日：2015-10-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01M4/505 , H01M4/525 , H01M4/485 , H01M10/0525 , B82Y30/00
CPC classification number: H01M4/505 , B82Y30/00 , H01M4/485 , H01M4/525 , H01M10/0525 , H01M2004/021
Abstract: 本发明公开了含锂金属氧化物锂电纳米电极材料及其制备方法，通过电化学方法将水热法、溶剂热法和溶胶凝胶法等低温合成的纳米结构金属氧化物进行预锂化，从而有效降低含锂金属氧化物的晶体结构形成和发展的温度和所需时间，可有效控制含锂过渡金属氧化物中Li+/过渡金属离子之间的比例和混排程度，并能保持金属氧化物的纳米尺寸和结构。本发明大大降低了材料制备过程当中的能耗、降低成本，同时能获得高效率和高倍率的含锂过渡金属氧化物正极和负极材料，因此该电化学预锂化制备方法是一种纳米含锂过渡金属氧化物纳米结构电极材料较为绿色的可控制备方法。
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公开(公告)号：CN109827957A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811540722.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的水稻叶片SPAD值估测方法，该方法包括：(1)采集一定数量的水稻叶片样本，并将所述水稻样本放在18％灰板上，获取对应样本图像；(2)测定所有样本图像的SPAD值；(3)采用阈值分割法去除样本图像中的灰板部分，留下绿色叶片主体部分；(4)提取所述样本图像的颜色特征，获得样本图像中的RGB颜色空间中颜色特征和HSV颜色空间中的颜色特征；(5)以所述颜色分量为输入，采用逐步回归分析方法，建立基于颜色分量的SPAD值估测模型M'2。本发明提出的方法，可快速得到整片水稻叶片SPAD值数据，估测结果精度较高、误差小，不仅能减少人工检测水稻叶片SPAD值的工作效率，还能为水稻叶片可视化研究提供依据。
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