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公开(公告)号：CN117523357A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311513284.X
申请日：2023-11-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于自引导和部件自适应融合的多查询网络，获取车辆的图片数据集，构建基于自引导和部件自适应融合的多查询网络，使用基线车辆图片的原始特征，自引导更新模块为每组多个查询更新原始特征，自适应融合模块将更新特征自适应进行融合，通过重识别损失约束单部件融合特征和单部件更新特征，对基于自引导和部件自适应融合的多查询网络上进行训练和验证，再将训练所得最好的基于自引导和部件自适应融合的多查询网络在测试集上进行测试。发明的自引导更新模块利用同一组内多个查询的集体信息来指导单个查询，自适应融合模块能够自适应地融合来自不同查询的相同部分的有效信息；可更细粒度地处理每张照片的信息，增强特征表示并提高辨别能力。
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公开(公告)号：CN117291189A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311575611.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F18/213
Abstract: 本申请涉及一种基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法，其中，该基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法包括：获取待识别数据；通过训练后的MA‑RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别，得到目标水稻病虫害命名实体；其中，所述MA‑RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题，实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。所述鲁棒优化的波特预训练层采用动态掩码进行预训练，且所述鲁棒优化的波特预训练层的最大输入序列长度为512，从多个数据源中获取样本数据。通过本申请，解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题，实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117039854A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310930460.3
申请日：2023-07-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
Inventor： 陶伟龙 , 汪勋婷 , 方进虎 , 孔德骏 , 唐大城 , 张程 , 王钰竹 , 丁津津 , 毛德拥 , 吕晓娜 , 王洪波 , 王伟 , 毛旬 , 郭力 , 周杨俊冉 , 印欣 , 张宏庆 , 陈璐 , 张传海 , 张倩
Abstract: 本发明公开了一种用于电网任务监视及管控的快速复电系统，包括故障感知模块、任务驱动模块、任务管理模块、故障处置模块、进程管控模块、风险管控模块、日志记录模块。本系统基于完善的快速复电经验库，结合快速复电的进度以及辅助决策结果，为快速复电全程提供任务推送，实现对故障处置流程管控。旨在通过技术手段减少调度员对于快速复电的工作量，极大程度地缩短快速复电时间，减轻调度员快速复电压力，提前规避各类处置风险。辅助构建新型电力系统下的一体化大电网安全防御体系。
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公开(公告)号：CN112992119B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110052375.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L15/00 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/16 , G10L15/30 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的口音分类方法，包括：提取原始音频的帧级频域特征，构建2D语音频谱作为网络输入X；构建一个多任务权值共享的基于CRNNs的前端编码器来提取频谱X的局部序列描述符{P1,…,PT'}；在训练过程中，前端编码器后增设语音识别任务分支网络，用来抑制口音识别中的过拟合现象；构建用于口音识别任务的核心分支网络，首先将所有局部序列描述符整合成一个全局口音特征；然后在预测过程中引入判别性损失函数；最后通过基于softmax的分类层对全局口音特征进行分类，实现口音预测。还公开了一种高度可判别性的基于深度神经网络的口音分类模型，对来自不同区域群体的说话人能给出一个可靠的口音预测。
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公开(公告)号：CN117671582A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311542794.X
申请日：2023-11-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/52
Abstract: 本发明公开了一种多尺度跨平台行人重识别方法，包括：获取行人图片数据集，将行人图片数据集划分为训练集和测试集；采用ColorJitter函数，数据增强行人图片数据集中图像；建立初始跨平台行人重识别网络，将训练集中的图片分批输入初始跨平台行人重识别网络中，输出分类结果；通过总损失函数计算分类结果的损失，并利用梯度下降算法更新，以及通过反向传播优化初始跨平台行人重识别网络，获取优化跨平台行人重识别网络；将测试集输入至优化跨平台行人重识别网络中，获取识别精度；判断识别精度，若识别精度不满足要求，则重复训练过程，直至满足精度要求。通过本发明公开的多尺度跨平台行人重识别方法，能够用于不同平台的行人重识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117475278A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311434166.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于结构信息引导以车为中心的多模态预训练系统及方法，系统包括掩码自编码器、结构先验模块、语义先验模块及预训练模块；掩码自编码器用于对输入图像进行掩码并对掩码后的车辆图像进行重构；结构先验模块用于提取输入图像轮廓信息，利用轮廓信息和掩码自编码器的预测信息构建蒸馏损失；语义先验模块提取图像的视觉特征和文本描述的语义特征，计算视觉特征、语义特征及掩码自编码器模块的解码特征之间的相似度分布，构建跨模态对比学习损失；预训练模块用于不断进行预训练，直到达到迭代次数或者对应的损失函数值最小时停止训练；本发明的优点在于：提升了主干网络的特征提取能力，提升了以车为中心的感知任务的性能。
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公开(公告)号：CN117436531A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311763394.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06Q50/02 , G06F40/211 , G06F40/295
Abstract: 本申请涉及一种基于水稻病虫害知识图谱的问答系统及方法，其中，基于水稻病虫害知识图谱的问答系统包括：病虫害关系问答模块；所述病虫害关系问答模块包括第一接口单元、信息抽取单元和检索单元；所述第一接口单元用于获取用户输入的当前问题，并输出相应所述当前问题的回复；所述信息抽取单元用于抽取所述当前问题中的主实体，以及用于通过依存句法分析抽取所述当前问题中的目标关系；所述检索单元用于在预先构建的知识图谱中检索与所述主实体具有所述目标关系的目标客实体，并根据所述目标客实体生成所述当前问题的回复。通过本申请，解决了相关技术中存在针对水稻病虫害问答系统的回答缺少可解释性的问题。
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公开(公告)号：CN117292367A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311168198.X
申请日：2023-09-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/62 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供基于语义特征增强的车牌协同识别方法及系统，包括：利用行数处理模块处理标准车牌，以获取标准、非标车牌对；利用Resnet特征提取网络进行特征提取，得到车牌视觉特征；以序列建模网络发掘获取车牌语义特征；以编码器分别进行单张车牌识别、车牌协同识别；根据车牌语义特征，进行单张车牌识别操作，以得到单张车牌识别结果，对单张车牌识别结果进行损失计算和训练优化，以得到适用单张车牌识别结果；进行协同识别序列建模，据以进行车牌协同识别操作，以得到车牌协同识别结果；对车牌协同识别结果，进行损失计算及训练优化，以得到适用车牌协同识别结果。本发明解决了车牌识别结果准确性较低，以及特定场景下识别效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119792308A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510239244.3
申请日：2025-03-03
IPC: A61K31/573 , A61P9/10
Abstract: 本发明公开了牛磺石胆酸在制备预防和/或治疗动脉粥样硬化药物中的应用，本发明属于生物医药领域。本发明中牛磺石胆酸能够降低小鼠主动脉以及主动脉根部粥样斑块面积，调节小鼠血脂水平。动物实验结果证实了牛磺石胆酸对于动脉粥样硬化小鼠主动脉粥样斑块形成具有预防和改善作用。本发明的药物毒性较小，安全性较高。
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公开(公告)号：CN119614869A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411776019.5
申请日：2024-12-05
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种从废弃磷酸铁锂电池有机酸浸液中提取锂和铜的方法，属于废弃电池元素回收领域，通过以pH响应型铜吸附剂对废弃磷酸铁锂电池有机酸浸液中的铜进行分离，并分别将铜和锂制备得到焦磷酸铜和磷酸锂，本发明采用吸附的方式对浸出液中的Li和Cu进行选择性分离，实现了后续除杂净化步骤的缩减，吸附法的引入有效地耦合了化学沉淀法对元素的回收再利用，进一步减少了沉淀剂的使用和能耗，以及更有利于制备纯净的化学品。
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