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公开(公告)号：CN119512563B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510073503.X
申请日：2025-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于LRU缓存的解释型指令集模拟器及其指令执行方法。所述模拟器包括可执行文件加载模块、指令集模块、寄存器模块、内存模块和反汇编模块。通过加载ELF文件中的程序的入口地址，按照指令执行方法完成指令模拟工作，并展示反汇编结果。所述指令执行方法，通过子缓存存储跳转指令的地址，并在跳转指令第二次出现时，将两个跳转指令间的指令块译码结果存入LRU缓存中，减少了不必要的缓存操作，最大化的利用了缓存资源。在后续译码前，直接从LRU缓存中取出译码结果，避免对一个指令块进行多次、重复译码，提高模拟器的运行效率。并基于最近最少使用策略对缓存空间进行清理。
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公开(公告)号：CN113945958B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111054886.4
申请日：2021-09-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于出租车GPS数据的路段中寻客状态车辆识别方法。本发明使用出租车的GPS数据以及地图道路数据，通过计算出速度阈值来筛选出寻客行为的车辆和正常行驶车辆。本发明通过筛选出路段中的寻客行为的车辆，并在样本中舍去该模式的车辆的数据，为估算出路段车速提供更高质量的样本，在一定程度上可以帮助车辆行为识别的相关工作。
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公开(公告)号：CN112559187B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202011525191.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算服务器动态分配任务方法及系统，其方法包括步骤：获取区域内终端一定时间段内产生的一个或多个任务的信息，包括任务的数据量、任务的时延要求信息；根据区域内本地服务器的处理速度和/或处理能耗和/或拥塞情况判断任务能否在本地服务器进行处理；若任务不能在本地服务器处理，则根据各边缘服务器与任务所在终端的距离和/或各边缘服务器的拥塞情况和/或各边缘服务器的处理能力为任务选择合适的边缘服务器进行处理。本发明解决了如何根据本地服务器与终端任务的匹配情况及边缘服务器与终端任务的匹配情况将任务动态分配给合适服务器的问题。
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公开(公告)号：CN118212632A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410258719.9
申请日：2024-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种面向AI智慧餐厅的菜品增量识别方法、系统、介质和设备，涉及深度学习的目标分类领域。包括：构建菜品增量识别模型，并对菜品增量识别模型进行初始化阶段的训练以及增量学习阶段的训练，最后将预处理后的待分类图像输入到训练好的菜品增量识别模型中，得到待分类图像的菜品类别预测结果。本发明通过将随机权神经网络与传统卷积神经网络相结合，本发明精心设计并优化了两个训练阶段，以实现对新菜品的增量学习，解决了当前AI智慧餐厅场景下传统深度学习方法无法增量学习新菜品特征的难点。相较传统的增量学习方法，本发明所提出的方法具有更强的抗遗忘能力，且具备较强高的识别准确率、良好的框架通用性。
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公开(公告)号：CN112488083A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011553049.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于heatmap提取关键点的交通信号灯的识别方法、装置、介质。本发明提出的基于heatmap提取关键点的交通信号灯的识别方法，会对输入图片经过特征提取之后进行反卷积来增加分辨率得到下采样的heatmap，使得网络的感受野变得更加精确,即使是小目标也更为敏感。其次，分配的锚点仅仅是放在位置上，没有尺寸框，不需要手动设置阈值区分前后景。最后从heatmap中提取目标，不需要像yolo3在预测时使用非极大值抑制算法(NMS)，进一步减少了计算量，从而提升了预测速度。在同一验证集上的预测结果表明，就准确率而言，Yolo3准确率为87.67％，本发明为95.48％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112194300A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010981561.X
申请日：2020-09-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: C02F9/10 , C02F103/08
Abstract: 本发明公开了一体式海水净化装置，包括电源部、控制部、净化部、检测部和储存部，其中，电源部为控制部和检测部供电，净化部对输入的海水进行淡化，检测部对净化部中的未净化海水、净化后淡水和净化后废液均进行检测并反馈给控制部，储存部对未净化海水、净化后淡水和净化后废液分别进行存储。本发明使用气隙式模块组装置，不同模块组装置间相互配合使得运输蒸汽并冷凝的效率得以提高，并且气隙装置为需要启动的装置提供了运行环境，提高了净化装置的有效利用率和整体装置的协调性。
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公开(公告)号：CN109086704A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810814856.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示和Softmax分类的人体活动识别方法，步骤S1：使用海量的无线传感器活动信号数据集训练Softmax模型；步骤S2：使用经过训练的Softmax模型对实时检测的活动信号进行分类和识别。采用本发明的技术方案，将数据库中的海量传感器活动信号数据集进行训练，确定信号的所属类别，再结合稀疏表示算法进行活动信号处理，从而大大降低了人体活动信号识别的计算量和复杂度，同时也有效提高人体活动分析的准确性。
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公开(公告)号：CN108122069A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711295961.X
申请日：2017-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海量交通数据居民出行起点终点矩阵提取方法。本发明以过车车辆为单位，计算每辆车的经过连续卡口的旅行时间，创建卡口对旅行时间列表。对车辆经过卡口对旅行时间列表进行密度聚类，将车辆的轨迹点划分为起点终点轨迹点和移动轨迹点。重新遍历每辆车的轨迹点，生成OD对，合并OD对提取整个路网中居民起点终点矩阵。本发明具有成本低和精确度高等特点，克服了通过人工调查或者基于阈值获取OD矩阵的方法在成本和精度方面的不足。
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公开(公告)号：CN104916129B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201510225291.9
申请日：2015-05-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模卡口过车数据的道路实时通行速度计算方法。本发明首先计算出相邻卡口对：设定过车量阈值，读取历史过车数据，顺序经过两卡口的车辆数大于该阈值，则认为该两卡口是一对相邻卡口对。然后根据最短路径算法得到计算出两相邻卡口之间沿地图的最短路径及该路径的长度。最后根据实时过车数据，得到相邻卡口对速度列表，剔除异常速度，计算平均速度作为卡口对速度，加权平均得到道路实时通行速度。在发明中使用了过车数据分片的方法，可以使用任意长时间段的卡口过车数据计算得到相邻卡口对集合。
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