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公开(公告)号：CN117592840A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311470283.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/018 , G06Q50/02 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于溯源系统技术领域，具体涉及一种数字化农业产品服务创新系统，该数字化农业产品服务创新系统包括服务器终端，所述服务器终端的内部设置有综合评估模块，所述综合评估模块连接有存储模块和数据传输模块，所述服务器终端通过数据传输模块连接有消费者客户端、供销客户端以及生产客户端。本发明通过通过第一追溯数据和第二追溯数据获取第一追溯评分和第二追溯评分，进而计算农业产品的溯源评分，通过溯源评分体现农业产品溯源信息的完整度，消费者客户端能够根据溯源评分的高低获取农业产品序列，进而提高农业产品的竞争力，以便于提高各个环节的积极性，形成良性循环，促进溯源系统的建设，达到农业产品全程可溯源的目的。
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公开(公告)号：CN116703639A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310989163.6
申请日：2023-08-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的土壤肥力评估与施肥建议系统及方法，所述系统，包括：数据采集和预处理模块，深度学习模块，土壤肥力评估和施肥建议模块，实时监测和调整模块。本发明的系统具备实时监测和调整功能，可以根据土壤肥力的变化进行及时调整，保持施肥效果的稳定性和持续性，利用深度学习算法代替现有的主观经验方法，采集土壤样本并获取个性化的施肥建议，提高了施肥评估的准确性和精度，可以应用于农业生产中的各类作物，为农民提供准确的土壤肥力评估和个性化的施肥建议，以提高农作物的产量和质量，为农业规模化、产业化发展提供基础性支撑。
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公开(公告)号：CN118840774A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410885840.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 广西广播电视信息网络股份有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于神经网络技术领域，提供了一种快速反应且高准确率的六种情感识别的方法和系统。本发明首先通过轻量级端到端的深度学习模型进行面部检测以确保快速准确的定位能力；然后利用VGG16模型对检测到的面部图像进行表情分类，以提取丰富的特征信息。通过微调端到端的深度学习模型和采用VGG16模型的迁移学习，系统在标准面部表情数据集上取得满意的性能，实现了高准确率和实时性。通过结合端到端的深度学习模型和VGG模型的优势，本发明实现了对人类面部表情进行快速检测和准确分类，提高了面部表情识别的准确性和实时性，增强了系统的泛化能力和处理复杂情感变化的能力。
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公开(公告)号：CN117057417A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310815599.3
申请日：2023-07-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种批量归一化对比学习缓解异构联邦学习问题的方法，基于对比学习与批量标准归一化的联邦学习，利用模型学习到的表示之间的相似性来校正各个客户端的局部训练，在模型层次上进行对比学习；此外，在对比学习的基础上加上批量标准归一化，在生成局部模型之后，全局模型聚合之前，对模型进行归一化处理，以减轻平均模型之前的特征偏移。
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公开(公告)号：CN116993445A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310988673.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q30/0601 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , G06Q20/12 , G06F21/62 , G06F21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的网络线上服务数字化交易系统和方法，所述系统包括：区块链节点管理系统，线上服务产品查询系统，下单系统，评价系统，交易记录系统，数据验证和同步系统，安全管理系统，注册和登录系统。本发明用于B端、C端和G端的线上服务数字化交易，基于区块链技术和Spring Boot框架，保障交易信息的真实性和完整性，防止信息伪造和篡改，同时区块链技术保障用户隐私，确保用户的个人信息得到保护和安全，降低系统的复杂度和维护成本，提高系统的可靠性和安全性，实现了线上服务产品和服务的高效、安全、透明和公正交易，提供了更好的用户体验和服务质量，对于促进线上服务产业发展具有重要意义，具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116975890A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310976244.2
申请日：2023-08-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GhostNet的轻量级图像隐写分析方法和网络模型，通过构建GhostNet模型，并对其进行参数调整和优化后进行图像隐写分析。采用Ghost Block用更少的参数生成更多的特征图，即在保证网络精度的同时减少网络参数和计算量，从而提升计算速度,降低延时。同时采用SE Block对特征通道的权重进行自适应分配，通过获取到特征图的每个通道的重要程度，对每个特征赋予不同的权重值，从而让神经网络重点关注某些特征通道，提升对当前任务有用的特征图的通道，并抑制对当前任务用处不大的特征通道。将Ghost Block和SE Block进行堆叠以有效提取隐写图像的特征，并轻量化图像隐写网络模型，提升网络性能并降低参数量，提升识别精度，降低消耗资源。
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公开(公告)号：CN117436545A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311456484.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的一种VICCL算法缓解维度崩溃及漂移问题的方法，包括以下步骤：①计算嵌入向量之间的均方距离D(Z，Z′)；②将方差正则化项V定义为关于沿着批次维度的嵌入的标准偏差的铰链函数V(Z)；③定义协方差C(Z)，将每个嵌入的变量去相关；④向各方发送全局模型，从各方接收本地模型，并进行模型对比学习，使用加权平均更新全局模型。本发明基于保留嵌入信息内容以及使用对比学习限制局部模型训练从而缓解维度崩溃和客户端漂移的原则来训练联邦学习模型，使用对比学习根据全局模型来对局部模型的训练进行限制从而缓解客户端漂移。
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公开(公告)号：CN116862449A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310988720.2
申请日：2023-08-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合区块链技术的流程化线上签名的系统及方法，所述系统包括：登录注册模块，签名申请模块，签名模块，个人中心模块，登录注册模块用于用户注册和进行系统登录，签名申请模块用于接收申请方向签名方发送的签名申请，并记录签名申请记录信息，签名模块用于提供签名功能，将签名与所需签名文件进行合成，个人中心模块用于及修改登录密码以及查看签名流程记录信息。本发明的系统能有效的将数据进行存储、整合，并且由于区块链去中心化和可追溯性的特性，不依赖于任何中心节点，用户可对数据进行查看，且数据一旦存储就不可修改，保证了线上签名流程记录的可追溯性，优化了审批工作流程，确保流程安全性，促进各项工作任务高效落实。
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公开(公告)号：CN118794352A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411057923.0
申请日：2024-08-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及距离检测技术领域，具体涉及一种3D立体防护传感用检测距离调节系统及方法，包括底座和抓取组件，抓取组件包括转动块、支撑块、支撑柱、支撑垫、移动块、连接板、抓取块、距离检测传感器和安全防护传感器，通过设置抓取组件，从而可在对产品进行抓取的过程中使用距离检测传感器对加工台上的待抓取的产品进行距离检测，以便于控制连接板进行横向、纵向以及上下移动，从而可实现对待抓取的产品进行抓取，同时，使用安全防护传感器在机械手移动过程中对设定的保护区域以及保护距离内的情况进行检测，从而可实现对保护区域内内的安全防护，以避免工作人员误入到机械手移动区域内会导致工作人员被误伤的情况，进而保证了工作人员的人身安全。
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公开(公告)号：CN117424963A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311487475.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N1/32 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和Transformer的图像隐写分析方法，构建了基于CNN分支和Transformer分支特征融合的隐写分析模型，用于图像隐写分析。方法包括：划分隐写图像数据集为训练集、验证集和测试集；将训练集输入模型中进行训练，其中CNN分支和Transformer分支分别提取隐写图像的局部特征和全局特征，融合块用于融合局部特征和全局特征，保存模型的训练权重；将训练后的模型用于检测测试集的隐写图像，得到检测结果。本发明采用图像隐写分析模型进行图像隐写分析，它可以在不破坏各自建模的前提下，从多尺度的层次上融合局部特征和全局特征，从而提高图像隐写分析的检测精度。
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