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公开(公告)号：CN116778154A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310591937.X
申请日：2023-05-24
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
Abstract: 本发明属于医学图像分割技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法。在对CT影像边缘进行分割时，由于对图像像素信息的差异的分析精度较低，导致分割结果的可靠性难以达到理想效果，因此提出一种基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法。为了避免卷积对输入CT影像进行抽象特征信息提取出现特征信息丢失问题，在激活层前，卷积层后，对CT影像数据进行批量归一化。对于输入卷积神经网络的归一化数据，经激活处理后，在卷积层根据当前像素特征与目标图像像素特征之间的差异程度，实现对其的过滤，直至卷积层输出的结果满足停止要求后，经对应的像素信息作为分割执行的基础。本发明实现了对CT影像边缘的精准识别与分割。
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公开(公告)号：CN107730269A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710600570.8
申请日：2017-07-21
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G06Q30/016 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种基于行为分析的用电客户画像方法，具体步骤包括：1)提取客户行为特征；2)类别标签设计；3)计算得分；4)生成用电客户类别标签。通过上述方式，本发明一种基于行为分析的用电客户画像方法，该方法通过对用电客户的信用度、停电敏感度、价格敏感度等特征指标进行量化处理，使用电客户的类别标签动态变化，让供电企业更真实地了解客户对各种不同服务的需求，实现快速精准服务。
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公开(公告)号：CN116594870A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310461924.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明为一种基于可疑语句变异的错误定位方法，包括以下步骤：S1、测试目标程序P：对给定的程序P执行测试套件TS，获得覆盖率信息和测试用例执行结果，即通过PASS或失败FAIL；S2、生成可疑语句S：借助SBFL技术中的错误定位公式计算程序语句的可疑度值，生成可疑语句排序列表；S3、生成变异体m：选择合适的变异算子mo，借助Proteum变异工具为可疑语句S的每个变异点生成变异体；S4、测试变异体m：使用同一个测试套件TS测试所有生成的变异体并记录测试用例的执行结果：测试结果从通过变为失败的测试用例数和从失败变为通过的测试用例数；S5、计算可疑度指标R：将TS对P的测试结果与TS对所有变异体m的测试结果进行比较，计算可疑度指标R，报告错误语句。
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公开(公告)号：CN117742466A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410172571.7
申请日：2024-02-07
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种水冷式计算机散热设备，涉及水冷式计算机技术领域，其包括机箱外壳，所述机箱外壳内部固定连接有水箱，所述水箱的内壁连通有连接机构，所述连接机构的内壁固定连接有防漏机构，所述连接机构的一端转动连接有循环管，所述循环管的外壁固定连接有调节机。本发明通过设置调节机构，当风扇组对机箱内部进行散热时，带动循环管内的水冷液流动，并且在机箱内的温度升高后，带动循环管内的水冷液流动的越快，使得机箱内的水冷效果越好，而当机箱内的温度降低后，调节机构带动循环管内的水冷液流动速度变慢，在机箱不需要过多降温时，减缓水冷液的流速，从而节省电力能源和提高零件的使用寿命。
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公开(公告)号：CN112308050A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011415392.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于生物特征识别的电子文档手写签名方法，包括如下步骤：a、采集签字人员的生物特征；b、录入与生物特征相匹配的人员的手写签名，并记录相关笔迹信息；c、加密存储已录入签名，防止签名从存储位置被直接盗用；d、支持多渠道导入需签名的电子文档；e、进行生物特征识别，将签名嵌入到文档的适当位置并保存；f、发送已签名文档。本发明通过一或两种主流的生物特征识别技术，实现在电子文档中嵌入当事人的手写签名，并在手写签字的录入和存储过程中采用适当的笔迹鉴定及加密技术，从而提供充足的证据链，用以保证签字本身和文本内容的合法性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118940225B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411055981.X
申请日：2024-08-02
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/2433 , G16Y40/35
Abstract: 本发明涉及互感器管理技术领域，具体为基于物联网的互感器管理方法及系统，其包括数据收集模块、互感器状态分析模块、环境影响分析模块和决策与调整模块，其中：数据收集模块收集动态状态数据和互感器运行环境数据，以及静态状态数据和互感器运行环境数据，互感器状态分析模块根据静态状态数据和动态状态数据进行逻辑回归模型的建立和当前互感器状态的预测，环境影响分析模块利用线性回归算法根据静态运行环境数据，进行静态环境影响权重的计算，决策与调整模块根据当前互感器状态，判定是否对动态运行环境数据中的特征所对应的环境因素进行调整。
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公开(公告)号：CN118519873B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410977893.9
申请日：2024-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/34 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及性能评估技术领域，具体为计算机性能评估方法及系统，包括以下步骤，从计算机系统中获取CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据，结合输入的用户配置信息，生成性能基线数据。本发明中，通过应用时间序列分析提取关键性能指标的时间依赖特性并使用自回归综合移动平均模型进行性能预测，有效地将历史性能数据转化为未来性能表现的预测模型，增强了预测的精确度，及时识别性能异常和系统瓶颈，促进更快响应与问题解决，结合统计方法对预测结果与实际表现进行对比，准确地识别出偏差，对异常背后的原因进行深入分析，进一步帮助技术团队识别并解决系统配置问题，从根本上优化系统性能，提供更为动态和预见性的性能评估，增强决策支持。
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公开(公告)号：CN118519873A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410977893.9
申请日：2024-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/34 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及性能评估技术领域，具体为计算机性能评估方法及系统，包括以下步骤，从计算机系统中获取CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据，结合输入的用户配置信息，生成性能基线数据。本发明中，通过应用时间序列分析提取关键性能指标的时间依赖特性并使用自回归综合移动平均模型进行性能预测，有效地将历史性能数据转化为未来性能表现的预测模型，增强了预测的精确度，及时识别性能异常和系统瓶颈，促进更快响应与问题解决，结合统计方法对预测结果与实际表现进行对比，准确地识别出偏差，对异常背后的原因进行深入分析，进一步帮助技术团队识别并解决系统配置问题，从根本上优化系统性能，提供更为动态和预见性的性能评估，增强决策支持。
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公开(公告)号：CN116594870B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310461924.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明为一种基于可疑语句变异的错误定位方法，包括以下步骤：S1、测试目标程序P：对给定的程序P执行测试套件TS，获得覆盖率信息和测试用例执行结果，即通过PASS或失败FAIL；S2、生成可疑语句S：借助SBFL技术中的错误定位公式计算程序语句的可疑度值，生成可疑语句排序列表；S3、生成变异体m：选择合适的变异算子mo，借助Proteum变异工具为可疑语句S的每个变异点生成变异体；S4、测试变异体m：使用同一个测试套件TS测试所有生成的变异体并记录测试用例的执行结果：测试结果从通过变为失败的测试用例数和从失败变为通过的测试用例数；S5、计算可疑度指标R：将TS对P的测试结果与TS对所有变异体m的测试结果进行比较，计算可疑度指标R，报告错误语句。
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公开(公告)号：CN106874877A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710090721.X
申请日：2017-02-20
Applicant: 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00268
Abstract: 本发明提供一种结合局部和全局特征的无约束人脸验证方法，首先整理人脸样本库，每个人包含不同姿态、不同环境和不同时间的多张人脸照，提取人脸的68个特征点；然后根据人脸特征点提取人脸的局部特征和整体特征共5种特征，并将这5种特征映射到核空间；然后在训练集上使用这5种特征分别使用级联贝叶斯方法训练得到5组模型；在人脸验证阶段，首先提取输入图像的人脸特征，然后根据训练的模型分别计算5组特征对的相似度，最后以5组相似度的平均值作为最终相似度，从而判断两人是否为同一个人。本发明结合考虑了人脸的局部特征和整体特征，解决了室外无约束环境下的人脸验证问题。
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