公开(公告)号：CN119474528A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411454600.5

申请日：2024-10-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 杨青 ,  刘明浩 ,  江雨壕 ,  关中龙 ,  吴泽正 ,  刘奕成 ,  黄肖阳 ,  何佳融

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/092 ,  G06N5/022 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明涉及数据挖掘推荐技术领域，具体公开了一种基于大语言模型嵌入的图注意力强化学习学习路径推荐方法、系统、设备及存储介质，包括如下步骤：数据预处理；大语言模型嵌入表示；DKT模型预训练；根据大语言模型嵌入表示及数据集原始的先决关系，构建数据知识图谱；用图注意力算法更新图谱内容，用多头注意力稳定学习过程，更新知识点嵌入表示；通过得到的知识点嵌入表示，结合学生历史学习信息，为学生依次推荐出一条学习路径。本发明引入大语言模型对知识点进行嵌入表示，加入图注意力算法及强化学习方法，挖掘了知识点之间的相关性，能够实现快速，合理的为学生推荐学习路径。

公开(公告)号：CN117831129A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410015407.5

申请日：2024-01-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 伍锡如 ,  赵宇 ,  李欣湉 ,  何佳融

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明公开了一种融合BiFormer注意力机制的轻量化交通场景行人姿态识别方法，具体是一种RTMPose姿态识别网络结合BiFormer注意力机制及GSConv网络的轻量化行人姿态识别方法。目的是降低人体姿态模型网络大小及计算量，提高交通场景下行人姿态识别的精度，使其可方便的部署在终端设备中。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：通过车载单目摄像头捕获交通场景下的行人视频流；步骤二：视频预处理；步骤三：交通场景下行人目标识别；步骤四：交通场景下行人姿态识别；步骤五：将融合BiFormer注意力机制的轻量化交通场景行人姿态识别网络部署在终端设备。本发明适用于自动驾驶车辆的交通场景行人姿态识别。