公开(公告)号：CN112466284B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202011342629.6

申请日：2020-11-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐新洲 ,  吕震 ,  顾正 ,  李燕 ,  刘硕 ,  吴尘

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/08 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26

Abstract: 本发明公开了一种口罩语音鉴别方法，该方法首先针对语段训练样本，得到所有语段训练样本对应的低层训练样本集合，提取出每个低层训练样本的低层描述子特征并进行特征归整化。然后，这些低层训练样本被输入到专门设计的深度神经网络，训练得到最优低层深度神经网络模型；对于测试语段样本，首先分解得到语段对应的低层测试样本，输入训练得到的网络，输出这些低层测试样本对应的低层判决，再对判决结果进行聚合，得到对该语段测试样本的类别判决。与现有方法相比，本发明的方法在口罩语音鉴别方面，能够有效地提升系统的决策性能。

公开(公告)号：CN106008320A

公开(公告)日：2016-10-12

申请号：CN201610344063.8

申请日：2016-05-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 钱妍 ,  李燕 ,  黄维 ,  解令海

IPC: C07D209/86 ,  C09K11/06 ,  H01L51/54 ,  H01L51/50

CPC classification number: C07D209/86 ,  C09K11/06 ,  C09K2211/1029 ,  H01L51/0056 ,  H01L51/0072 ,  H01L51/50

Abstract: 本发明属于有机光电材料技术领域。本发明公开了一种基于梯型寡聚芴的咔唑类梯型聚苯的有机半导体材料及其制备和应用。所述有机半导体材料是以梯型聚苯为中间母体，以咔唑为端基的聚合物材料。所述有机半导体材料是由梯型聚苯与咔唑通过乌尔曼偶联反应制备得到。所述有机半导体材料具有有机非掺杂固态激光性质，可作为增益介质，用于有机非掺杂固态激光器件、有机发光二极管器件中。本发明提供的基于梯型寡聚芴双咔唑梯型聚苯具有：较高的迁移率；良好的热、化学稳定性；较好的发光量子效率；超低的ASE阈值；制备加工工艺简单；大的光吸收截面；合成产率高等优点。

公开(公告)号：CN120012927A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510076494.X

申请日：2025-01-17

Applicant: 南京邮电大学 ,  南京长江都市建筑设计股份有限公司

Inventor： 魏昕 ,  陈君宇 ,  唐觉民 ,  顾小军 ,  季敏轩 ,  李燕 ,  廖俊淇 ,  马瑞

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/025 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/096 ,  G06F16/242 ,  G06F16/2452 ,  G06F16/2455 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/08

Abstract: 本发明公开了一种基于知识增强大语言模型的智慧建筑运维问询方法及系统，方法包括：采用孤立森林算法对建筑运维数据进行无监督异常检测；利用包含运维场景的数据集微调大语言模型；依据建筑结构、运维规则与问询需求构建外部知识库；通过知识搜索与文本向量匹配获取相关知识，并设计提示模板用于知识的文本形式转化，利用知识增强大语言模型检索相关运维数据，为用户提供合理的运维分析和建议。本发明很好地解决了因数据量大导致的异常值筛选难题，通过微调与构建知识图谱提升了其对运维信息的检索能力，能够替代人工进行运维信息的提取与分析，大大减少了智慧建筑运维过程中的人工干预和成本。

公开(公告)号：CN106008320B

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201610344063.8

申请日：2016-05-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 钱妍 ,  李燕 ,  黄维 ,  解令海

IPC: C07D209/86 ,  C09K11/06 ,  H01L51/54 ,  H01L51/50

Abstract: 本发明属于有机光电材料技术领域。本发明公开了一种基于梯型寡聚芴的咔唑类梯型聚苯的有机半导体材料及其制备和应用。所述有机半导体材料是以梯型聚苯为中间母体，以咔唑为端基的聚合物材料。所述有机半导体材料是由梯型聚苯与咔唑通过乌尔曼偶联反应制备得到。所述有机半导体材料具有有机非掺杂固态激光性质，可作为增益介质，用于有机非掺杂固态激光器件、有机发光二极管器件中。本发明提供的基于梯型寡聚芴双咔唑梯型聚苯具有：较高的迁移率；良好的热、化学稳定性；较好的发光量子效率；超低的ASE阈值；制备加工工艺简单；大的光吸收截面；合成产率高等优点。

公开(公告)号：CN112466284A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011342629.6

申请日：2020-11-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐新洲 ,  吕震 ,  顾正 ,  李燕 ,  刘硕 ,  吴尘

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/08 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26

Abstract: 本发明公开了一种口罩语音鉴别方法，该方法首先针对语段训练样本，得到所有语段训练样本对应的低层训练样本集合，提取出每个低层训练样本的低层描述子特征并进行特征归整化。然后，这些低层训练样本被输入到专门设计的深度神经网络，训练得到最优低层深度神经网络模型；对于测试语段样本，首先分解得到语段对应的低层测试样本，输入训练得到的网络，输出这些低层测试样本对应的低层判决，再对判决结果进行聚合，得到对该语段测试样本的类别判决。与现有方法相比，本发明的方法在口罩语音鉴别方面，能够有效地提升系统的决策性能。