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公开(公告)号：CN106817376B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710091852.X
申请日：2017-02-21
Applicant: 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的包匹配方法，包括如下步骤：(1)采用遗传算法来进行特征选择，选出相关特征位，去除冗余特征位和无关特征位；(2)对包规则库中的规则进行分析和处理，精简规则库中的覆盖规则和交叉规则。本发明通过运用遗传算法去对防火墙的包规则库进行降维处理，在降维的同时对包规则库的冗余规则进行分析和处理，数值实验显示本发明提出的思想，无论包规则库在什么规模下，都能改善包匹配算法的各项性能指标。
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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：CN106817376A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710091852.X
申请日：2017-02-21
Applicant: 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的包匹配方法，包括如下步骤：(1)采用遗传算法来进行特征选择，选出相关特征位，去除冗余特征位和无关特征位；(2)对包规则库中的规则进行分析和处理，精简规则库中的覆盖规则和交叉规则。本发明通过运用遗传算法去对防火墙的包规则库进行降维处理，在降维的同时对包规则库的冗余规则进行分析和处理，数值实验显示本发明提出的思想，无论包规则库在什么规模下，都能改善包匹配算法的各项性能指标。
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公开(公告)号：CN120048555A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510092900.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了基于物联网的肛肠科病房监控系统，涉及智能监控的技术领域，包括采集模块、分析模块、预警模块和查询模块，通过患者的情感信息判断第一病情发展信息，将患者相关信息与电子围栏进行比较，得到第一比较结果并发出病情预警信号，根据第二比较结果得到环境预警信号，根据第三比较结果发出体征预警信号，根据检验结果更新病情预警信号，根据医护账号的权限实时更新病房信息。本发明通过对患者情绪和病情发展的实时监测和预警，有利于提高患者的舒适度，系统能够快速反应，有效应对各种紧急情况，更准确地制定个性化的治疗方案，提高治疗成功率和患者康复速度，系统实现高度自动化，降低医疗服务的整体成本。
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公开(公告)号：CN120021475A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510225005.2
申请日：2025-02-27
Applicant: 南通大学
IPC: A01C15/16 , A01C15/00 , A01C5/06 , A01B49/06 , A01B39/12 , A01B39/22 , A01B39/20 , B01F27/90 , B01F101/40
Abstract: 本发明涉及农作物种植设备技术领域，公开了一种播撒均匀的农作物种植用自动施肥设备，包括主架装载机构，所述主架装载机构的左右两侧上部均固定连接有侧板，两块所述侧板的上部之间固定连接有肥料箱，两块所述侧板的中部之间固定连接有固定杆，两个所述侧板的中部之间转动连接有转杆，所述固定杆的外壁均匀固定连接有多个定量出肥机构。本发明中，通过主架装载机构、侧板、联动机构、转杆、定量出肥机构、肥料箱和通口相配合，更好地控制肥料的播撒量，使得肥料播撒更均匀，且通过肥料混合机构，使得本设备可在施肥前进行多种肥料混合，并在施肥过程中使得肥料边翻动混合边播撒，防止肥料分层，使得施肥效果更理想。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119866729A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510225002.9
申请日：2025-02-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于农业生产的自动高效播种机，涉及农业生产设备技术领域。包括固定支架、播种装置，所述固定支架的顶部外壁对称设置有两个安装板。通过调节固定螺栓控制调节板，可以改变放置盒的倾斜角度，从而控制种子的流出速度和量，设置的隔断板可根据不同的种子大小和形状进行调整，以确保播种的均匀性和准确性，启动双头电机驱动第三齿盘转动，带动第二链条运行，从而驱动第七齿盘带动第一连接轴杆转动，进而使每个第一伞齿旋转，与之啮合的每个第二伞齿也会随之旋转，带动输料盘转动，种子随着输料盘的转动落入送料槽内，随着输料盘转动种子被运输到出料口处，种子通过出料口输送到第一送料仓中，第二送料管将种子均匀播种到土壤中。
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公开(公告)号：CN119857000A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510234114.0
申请日：2025-02-28
Applicant: 南通大学
IPC: A61D3/00
Abstract: 本发明涉及畜牧治疗技术领域，公开了一种畜牧兽医用幼崽治疗固定装置，包括主板，所述主板的前侧中部固定连接有头部托板，所述头部托板与主板的中部均开设有同一个滑槽，所述滑槽的中部滑动连接有滑动座，所述滑动座的上侧中部固定连接有液压杆，所述液压杆的顶端固定连接有头部控制机构。本发明中，通过主板、头部托板、液压杆、头部控制机构、可调控制机构、同步联动机构和升降底座相配合，使得本设备可自动地对禽畜幼崽进行固定，避免了耗费大量人力，且通过滑槽、滑道、滑动座、液压杆、四肢控制组件、条座、双向螺纹杆、滑动槽、限位条轨和调节组件相配合，使本设备可根据禽畜幼崽的体型进行调节，更好地保证固定效果。
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公开(公告)号：CN118691199B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410818568.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/087 , G06T7/60 , G06T7/66 , G06T7/70
Abstract: 本发明涉及自动堆放技术领域，具体地说，涉及一种智能化的线缆盘具自动堆放系统。其包括数据分析单元、数量和横纵位置单元、自动堆放单元、数据判断单元、堆放位置优化单元，堆放位置优化单元根据数据分析单元的数据进行线缆盘具堆放位置的优化。本发明的堆放位置优化单元接收数据判断单元实际中心堆放位置存在偏差的命令数据，并根据线缆盘具的图像数据、堆放区域相关数据、分析的线缆盘具特点数据和分析的堆放空间限制数据进行线缆盘具堆放位置的优化，结合堆放区域的空间限制数据，合理规划线缆盘具堆放高度和宽度，可以保证线缆盘具均匀堆放并保持平衡，防止线缆盘具过高或不均匀堆放带来的倾斜和倒塌风险，提高了线缆盘具堆放的稳定性。
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公开(公告)号：CN119417665A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411540813.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06F16/9535 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06N3/084 , G06N3/092 , G09B5/04 , G09B15/00
Abstract: 本发明涉及个性化推送技术领域，具体为一种个性化音乐教学内容推送系统，系统包括用户能力评估模块、教学内容匹配模块、学习路径规划模块、推送策略优化模块、行为分析与预测模块、教学效果反馈模块、动态调整与优化模块、个性化推荐模块。本发明，采用聚类算法、支持向量机、随机森林算法，精确评估学习者能力，K‑均值聚类和层次分析法，实现教学内容与能力匹配，Dijkstra算法和动态规划，设计个性化学习路径，Q学习与策略梯度方法，优化推送策略，长短期记忆网络和季节性分解时间序列，预测学习需求，利用项目反应理论、马尔可夫决策过程和贝叶斯网络，提高反馈调整精度，深度Q网络和蒙特卡洛树搜索，优化个性化推荐，增强教学效率和成果。
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公开(公告)号：CN119399803A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411540816.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/14 , G06V40/145 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/02 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06T5/94 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了静脉识别模型的训练方法及装置，涉及静脉识别技术领域，采集的预设角度范围被精确设定为0度到90度，并通过准静脉识别设备保证在不同角度下的图像分辨率和光照条件一致。确保了每个角度下采集的静脉图像具有一致的质量，减少了由于光照变化或设备分辨率不一致导致的图像噪声和特征丢失问题，从而提升了图像的清晰度和稳定性，使用高斯滤波去噪算法对采集到的静脉图像进行处理，去除因设备或外部环境引入的噪声。高斯滤波可以平滑图像，该方法有效降低了图像噪声，提升了图像的质量，通过多角度采集和一致的光照条件，减少了图像采集过程中的不稳定性，使得采集到的图像在不同角度下保持了较高的一致性。
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