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公开(公告)号:CN119477935A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411393930.8
申请日:2024-10-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/043 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊卷积结合Transformer的2D脑部肿瘤分割方法,属于医学图像处理与深度学习技术领域。解决了现有方法难以同时精确分割脑部肿瘤模糊边界和降低计算资源量的技术问题。其技术方案为:构建基于模糊卷积结合Transformer的2D脑部肿瘤分割模型,该模型包括模糊学习模块、卷积神经网络、编码器、解码器以及门控权重控制器,模糊学习模块包括模糊隶属度函数和模糊规则,卷积神经网络受ResNet的启发,编码器包括卷积层以及门控轴向自注意力模块,解码器包括卷积层和反卷积层。本发明的有益效果为:提升脑部肿瘤的分割精确性的同时降低了计算资源量。
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公开(公告)号:CN118314382A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410386292.0
申请日:2024-04-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于Vision Transformer的肺部癌变病理学图像分类方法,属于医疗影像处理、图像识别与分类技术领域。解决了现有方法在肺部组织医学图像的处理中难以精确分类癌变组织的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:1.获取肺组织癌变病理学图像作为训练数据集;2.对训练数据集和验证数据集增加随机裁剪、随机旋转、色彩抖动的数据增广操作;3.构建基于Vision Transformer的肺组织癌变病理学图像分类模型;4.训练经过改进的Vision Transformer分类模型;5.在模型训练至阈值后,停止训练。本发明的有益效果为:提升了肺组织癌变病理学图像的分类精度和效率。
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公开(公告)号:CN117103272A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311186364.9
申请日:2023-09-14
Applicant: 南通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种多形态障碍物整理机械臂的平推和多自由度抓取控制方法,属于机器人技术应用技术领域。解决了复杂环境下不规则形状物体难以准确抓取的技术问题。其技术方案为:步骤1,模拟真实场景中的复杂性和挑战性;步骤2,通过自我监督训练,在搭建好的仿真环境中使用Q‑learning框架训练两个独立的深度神经网络;步骤3,基于所述步骤2,系统在训练过程中根据奖励函数和环境反馈;步骤4,在仿真环境中将该系统与先进的抓取方法Visual Pushing for Grasping进行比较;步骤5,搭建真实的多障碍物杂乱场景。本发明的有益效果为:利用协同推送和扩展抓取动作空间,能够有效地完成杂乱桌面的清理任务。
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公开(公告)号:CN116703563A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310653706.7
申请日:2023-06-02
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q40/03 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于量化分析模型的信贷策略,建立了以银行对企业i放贷的金额xi,和银行对企业i放贷的年利率ri为决策变量,以风险尽可能小利润尽可能多为目标函数,对企业进行有关行业和类型的划分,找到疫情对不同行业、不同类别的企业产生的不同的影响程度和影响方向,并以此对构建的指标进行改进,以银行放贷的额度、银行放贷年利率和流失率等为约束条件建立多目标决策模型,最后利用MATLAB软件编程得到银行放贷的具体决策。
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公开(公告)号:CN117103272B
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311186364.9
申请日:2023-09-14
Applicant: 南通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种多形态障碍物整理机械臂的平推和多自由度抓取控制方法,属于机器人技术应用技术领域。解决了复杂环境下不规则形状物体难以准确抓取的技术问题。其技术方案为:步骤1,模拟真实场景中的复杂性和挑战性;步骤2,通过自我监督训练,在搭建好的仿真环境中使用Q‑learning框架训练两个独立的深度神经网络;步骤3,基于所述步骤2,系统在训练过程中根据奖励函数和环境反馈;步骤4,在仿真环境中将该系统与先进的抓取方法Visual Pushing for Grasping进行比较;步骤5,搭建真实的多障碍物杂乱场景。本发明的有益效果为:利用协同推送和扩展抓取动作空间,能够有效地完成杂乱桌面的清理任务。
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公开(公告)号:CN116967260A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202311083820.7
申请日:2023-08-25
Applicant: 南通大学
IPC: B09B3/70 , B09B101/55
Abstract: 本发明公开了一种二次铝灰固氟的无害化处理方法,属于危废无害化处理技术领域。该处理方法为:将去氮后的二次铝灰与水进行充分混合,得到含氟离子的混合液;在步骤(1)所得的含氟离子的混合液中加入羟基磷灰石,初反应生成氟磷灰石;在反应体系中加入醋酸溶液,持续反应生成氟磷灰石和去除混合液中的氟离子。本发明的处理方法能够高效去除去氮后的二次铝灰中的氟离子,减少处理成本和对环境的影响,实现无害化处理。
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公开(公告)号:CN116484616A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310449622.1
申请日:2023-04-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于一维热传导模型的高温防护服设计方法,通过分析分析高温防护服的传热特性,考虑初始条件、边界条件和热传导方式,建立一维热传导偏微分方程,并采用隐式格式离散化求解,从而对防护服厚度进行优化分析。在对进行进一步目标优化时,因为皮肤外侧的温度都会随着厚度的增加而减小,而且如果第四层厚度增加,温度下降就越多,为了节约成本且满足安全的前提下,第二层厚度可以减小,同理,第二层厚度增加,第四层厚度可以减小。考虑到第四层为空气层,其厚度增加并不会增加成本,当取第四层厚度为最大厚度6.4mm时,其隔热效果最好,第二层相对厚度减小,从而最大程度上节约成本,完成高温防护服的设计。
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公开(公告)号:CN118608826A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410624576.9
申请日:2024-05-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于METIS算法优化图卷积神经网络训练的图划分方法,解决了利用图划分算法进行分簇式图卷积训练效率较低,精度不高的技术问题。包括如下步骤:步骤1:通过数据集构建一个无向且无权中的图;步骤2:采用基于METIS算法的改进策略,对输入图数据准备进行粗划分;步骤3:计算每次粗划分策略的得分;步骤4:将得分最高的划分策略作为最终划分策略进行粗划分;步骤5:采用基于METIS算法的改进策略,对粗划分后的每个簇准备进行细划分;步骤6:计算每个簇中细划分策略的得分。步骤7:将得分最高的划分策略作为最终划分策略进行细划分。本发明的有益效果为:提高了大规模分簇式图卷积训练的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN117019844A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311088538.8
申请日:2023-08-25
Applicant: 南通大学
IPC: B09B3/70 , B09B3/35 , B09B101/55
Abstract: 本发明公开了一种铝灰渣破氧除氮处理方法,属于铝灰渣无害化处理技术领域。该处理方法为将铝灰渣研磨成至少过150目筛的固体粉末;将固体粉末放入反应容器中,加入NaOH溶液浸没固体粉末,得到悬浊液;在悬浊液中加入渗透剂,搅拌反应,得到破氧除氮后的铝灰渣。本发明处理方法通过研磨和碱液处理相结合,实现了对铝灰渣破氧除氮的高效处理,能够提高处理稳定性,减少处理成本和对环境的影响。
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公开(公告)号:CN116280826A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310306177.3
申请日:2023-03-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种基于核酸机器人的棉签递送和承载装置再利用系统,包括能夹紧棉签的承载盒、可前后移动的升降台装置、储物柜、推力装置、光学传感器、计数系统、棉签外包装袋统一切口装置。通过计数系统,确认一盒棉签是否用完;一旦用完,再通过升降台和推力装置和光学传感器的功能的交叉运用,实现已用完棉签的承载盒的回收与新的装有棉签的承载盒的递送的功能。本发明有效保证了核酸机器人的全自动化,同时相较于旧的每次只递送一根已打开包装的棉签的功能,本发明较好地提高了机器人的工作效率,降低了机器人的工作复杂度,同时提升了棉签的安全性和干净度。
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