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公开(公告)号：CN119248703A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411333050.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F15/17 , G06F15/173
Abstract: 本发明公开基于多片FPGA系统的数据采集同步存储装置及方法，装置包括：主FPGA按照预设周期分别向每一从FPGA的数据输入端发送时间戳信号；每一并行ADC单元从外部数据输入端口接收输入数据并进行模数转换处理后，得到第一数据并输出至相应从FPGA；从FPGA对分别接收的第一数据和时间戳信号混合后进行预设数字信号处理，得到第二数据并发送至主FPGA，每一从FPGA设有用于存储第一数据和第二数据的存储单元；主FPGA接收每一从FPGA发送的第二数据，基于时间戳信号获取每一第二数据的延迟信息，并在预设周期内对每一第二数据进行同步校准，控制每一从FPGA相应调整其数据位，使所有所述第二数据保持同步存储。
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公开(公告)号：CN117036381A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310900831.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及医疗图像处理技术领域，具体地说是一种基于U‑Net的残差双卷积与混合卷积的肠息肉分割网络方法，包括对图片进行数据增强，对残差双卷积模块进行搭建，对混合卷积模块进行搭建，对整体结构进行搭建以及对整体模型进行训练并评估模型，本发明将U‑Net编码部分中用于特征提取的卷积层与残差网络中的残差部分相结合，在原卷积的基础上将空洞卷积与点卷积融合为混合卷积，考虑到混合卷积中的空洞卷积与点卷积分别具有空间位置提取能力与特征强化能力，将混合卷积放置在U‑Net下采样与上采样层间，用于传递并强化空间位置信息，形成了混合卷积模块MixConv，在肠息肉语义分割上具有优越性能。
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公开(公告)号：CN116630720A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310684848.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V20/70 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于YoloV7的抗原检测结果识别方法，该方法包括以下步骤：S1、收集和构建符合Yolo标注格式的样本数据集，预处理数据集，将数据集格式转换为Yolo可训练和识别的.txt格式；S2、部署YoloV7，对YoloV7模型结构和权重参数进行优化调节，使得网络结构更好的适应小样本数据集的学习；S3、调整YoloV7模型参数进行训练学习；S4、利用训练好的神经网络模型进行抗原检测识别。本发明根据不同扩张率卷积核的感受野递进原理，对采集图片进行特征提取，对小样本数据集中的数据进行数据增强操作，提高了数据集的多样性，减少了因为数据集数据量小带来的过拟合问题，提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117331860B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311336785.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F12/1009 , G06F12/1045
Abstract: 本发明公开了基于位图和布谷鸟过滤器的多流固态硬盘地址映射方法，属于存储领域，本映射方法基于DFTL结构进行了改进，将CMT淘汰的映射条目保存至流动翻译页面(FTP)，并加入了位图和布谷鸟过滤器两种高效的数据结构对FTP进行检索，以提高查询速度。为了更好地从淘汰的映射条目中筛选连续性高的LPN，引入了GHOST‑CMT暂存淘汰映射条目。同时，本方法适配了多流固态硬盘性质，对冷热数据进行不同处理，更好的利用了缓存空间。经过实验测试，本发明在同等空间下提高了CMT的命中率和GC时的效率，减少了写放大，使得SSD的性能和寿命都有了提升。
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公开(公告)号：CN118984228A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410414129.0
申请日：2024-04-08
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04N1/44 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/098 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习隐私保护的结肠息肉语义分割深度学习方法，具体涉及联邦学习的隐私保护和医疗语义分割领域，包括以下步骤：S1、将Kvasir‑SEG数据集和CVC‑ClinicDB数据集进行数据预处理，然后将数据集中的真实图像进行one‑hot编码；S2、构建联邦学习框架，初始化随机加密算法池，随机选取客户端数量，分别部署客户端和服务器端模型；S3、将原始图片加载进Dataloader，设置超参数，并送入客户端模型学习；本发明为医疗图像处理领域深度学习和隐私保护的发展提供了新的思路，并且经过验证，采用联邦学习隐私保护的模型的实际效果可以达到原始模型的准确率，并且可以做到更好的隐私保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116089801A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310031008.3
申请日：2023-01-10
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于多重置信度的医疗数据缺失值批量修复的方法，所述方法包括：利用属性权重更新样本置信度，将缺失样本集引入到模型训练中；利用样本置信度优化损失函数，填充数据集的缺失值；所述样本置信度根据样本之间的属性关系计算得来，根据所要预测的数据属性以及样本中缺失值个数赋予样本不同的置信度；通过对置信度的动态选择来调整样本在模型训练过程中的影响程度。优化模型架构，使得网络既能够一次性对多维数据缺失值批量填充，也能消除网络传递函数的恒等映射问题，以及增强节点间的互相关性。本发明提高了数据的利用率，提升了数据的填充精度以及填充效率。
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公开(公告)号：CN108446563A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810135195.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子技术标准化研究院 , 北京赛西科技发展有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊层次分析法的ICS信息安全评估方法，包括确定评估模型、确定评分等级、确定评估因子权重比、专家评估和结果分析。本发明的有益效果是：确定评估因子权重比结合灰色模糊理论构建各评估因子风险等级矩阵，能够评判各评估因子的风险等级隶属度，便于专家进行评估，确定评估因子权重比将评估因子进行量化后两两对比，评估因子用数字1-9进行量化，根据数字的大小不同，对比结果分为相同，稍强，较强，明显强，绝对强，便于进行比对，结果分析通过评分矩阵与评估因子权重比而得出工控系统信息安全防护能力等级，在一定程度上避免评估专家对评估结果的主观影响，提高评估结果的客观性和有效性。
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公开(公告)号：CN119336679A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411270771.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种实现多通道数据双向传输的系统，包括：数据接口模块、多通道传输模块、数据缓存管理模块和PCIe传输模块根据数据传输方向依次连接；数据接口模块接收外部终端设备的数据，并将其输至多通道传输模块；多通道传输模块采集数据接口的数据，将数据通过多个传输通道传输，并根据多个传输通道的优先级进行仲裁，将数据输出至数据缓存模块；以及根据通道标识将数据传至数据接口；数据缓存模块接收并缓存数据，以及根据通道标识管理缓存空间，并将数据传输至多通道传输模块；PCIe传输模块将数据传输至PC机，以及接收PC机传输的数据并将数据传输至数据缓存模块。通过多通道的数据传输结构和对缓存地址的管理，使数据传输具有极强的可扩展性。
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公开(公告)号：CN119206720A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410414127.1
申请日：2024-04-08
Abstract: 本发明公开了一种皮肤病变语义分割双通道深度学习模型，涉及语义分割和医学图像处理技术领域，包括预处理模块、特征提取模块、条纹池化模块、PVT结构模块、DPNet网络构建模块、CB模块、内部学习模块以及病变分割模块；预处理模块，将皮肤病变数据集进行数据预处理，处理过程采用随机预处理方式；特征提取模块，采用ResNet50作为SPResNet的主干网络进行特征提取。本发明通过采用双通道结构，其一使用SPResNet结构，其二使用PVT结构，兼顾细节提取和全局特征关联，结合了CNN和Transformer结构的优点，采用互补的方式增加了整个网络的实际性能，以解决上述背景技术中提出现有的深度学习模型在结构上的缺陷，提高皮肤病变分割的精确度。
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公开(公告)号：CN117331860A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311336785.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F12/1009 , G06F12/1045
Abstract: 本发明公开了基于位图和布谷鸟过滤器的多流固态硬盘地址映射方法，属于存储领域，本映射方法基于DFTL结构进行了改进，将CMT淘汰的映射条目保存至流动翻译页面(FTP)，并加入了位图和布谷鸟过滤器两种高效的数据结构对FTP进行检索，以提高查询速度。为了更好地从淘汰的映射条目中筛选连续性高的LPN，引入了GHOST‑CMT暂存淘汰映射条目。同时，本方法适配了多流固态硬盘性质，对冷热数据进行不同处理，更好的利用了缓存空间。经过实验测试，本发明在同等空间下提高了CMT的命中率和GC时的效率，减少了写放大，使得SSD的性能和寿命都有了提升。
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