公开(公告)号：CN118968578A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410846419.2

申请日：2024-06-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐小龙 ,  肖逸 ,  杜小龙 ,  徐竟晗

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/25 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06F16/955

Abstract: 本发明公开了一种面向网络互动平台的虚实情绪图片生成方法及系统，涉及计算机视觉图片生成技术领域，包括用户进入网络互动平台发起请求打开摄像头的命令，将检测后的图像以二进制流的形式传输给服务器端进行处理；服务器端接收到客户端发送的二进制流图像时，使用人脸识别模型对图像中的人脸进行表情识别；通过客户端对在线访问的URL信息加载显示。本发明实现了更加个性化和真实的情绪图片生成，该方法不仅提升了情绪图片的个性化和互动性，确保了生成过程的快速响应和安全性，相较于传统模板工具，本发明显著提高了用户体验，满足了用户对个性化情感表达的需求。

公开(公告)号：CN118839310A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411334266.X

申请日：2024-09-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐小龙 ,  徐竟晗 ,  杜小龙 ,  肖逸

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/20 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种面向智慧教育平台的长序列在线学习预测方法，涉及人工智能长序列预测技术领域，包括，通过从在线教育系统中收集学生在线学习情况，构建多特征在线学习情况数据集，并将数据集中历史固定数目时间步的序列构建模型编码器和解码器的输入，将原序列X作为输入，输入到模型所构建的多层串联编码器中，在出口处输出提取的编码后季节性信息特征，得到编码解码后的季节性信息特征向量和周期性趋势特征向量；通过投影融合解码器输出分解分量，获得初步预测序列，截取部分初步预测序列作为最终的预测序列。本方法能够预测未来长时间步序列的在线学习状态预测方法，对涉及学生状态的多种指标进行融合，提高预测结果的可靠性和精度。

公开(公告)号：CN119729631A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510233101.1

申请日：2025-02-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐小龙 ,  肖逸

IPC: H04W28/084 ,  H04W28/08 ,  H04W28/22 ,  H04B7/185

Abstract: 本发明公开了算力网络和计算卸载方法领域的一种面向6G算力网络的计算卸载方法及终端，所述方法包括：基于用户本地设备、低地轨道卫星和远程云数据中心构建算力网络模型；确定用户计算任务的卸载比例；建立通信模型，根据香农公式计算不同通信路径的传输速率；根据用户计算任务的特性和不同通信路径的传输速率，计算任务进行处理的时延和能耗；建立时延和能耗模型；以最小化用户与算力网络环境交互过程中的用户服务质量感知成本为目标，建立全局优化目标函数，求解所述全局优化目标函数的最优解，生成每个用户的最优卸载动作。本发明在6G算力网络中实现了优化的计算卸载，显著提升了用户计算任务的完成效率、用户体验和系统能效。