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公开(公告)号：CN101155089A
公开(公告)日：2008-04-02
申请号：CN200610032349.9
申请日：2006-09-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种无线多媒体实时学习系统与方法，涉及基于无线网络的实时嵌入式流媒体技术。系统由主控服务器、流媒体服务器、无线网络AP接入点和移动学习终端组成，两服务器通过有线以太网互连，移动学习终端通过无线网络与上述两个服务器互连；主控服务器管理用户登录验证、系统交互控制；流媒体服务器维护教学资源与数据，并采集数据，制作实时流媒体数据发布；无线网络AP接入点提供移动学习终端与上述服务器的通信功能；移动学习终端为手持嵌入式设备，通过无线网络与服务器互连，进行流媒体交互。本发明具有操作界面简单、成本低、部署方便、容量大、接口丰富、适于多种应用的特点，并进行个性化学习。系统可用于高校教学、企业培训、咨询等领域。
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公开(公告)号：CN113553266A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110838961.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并行性检测模型的串行程序的并行性检测方法、系统、终端及可读存储介质，该方法包括：获取程序样本及其分类标签，每个程序样本包含唯一的循环片段，分类标签表示程序样本能否被并行化；构建每个程序样本的图结构，优选使用上下文流程图表征程序样本；基于程序样本的图结构及分类标签训练分类模型或神经网络得到并行性检测模型；所述并行性检测模型用于检测目标程序是否能被并行化。本发明所述方法利用基于数据驱动的深度学习方法从数据集中自动学习代码潜在的特征，并选用图结构表征并行程序特点，以其为基础提取学习特征训练出并行性检测模型，解决了现有并行性检测技术中存在时间开销大、程序分析局限性、专业性强的问题。
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公开(公告)号：CN113642675B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111043525.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于全波形反演和卷积神经网络的地下岩层分布成像获取方法、系统、终端及可读存储介质，所述方法引入U‑Net网络架构作为生成器以及基于全波形反演算法构建判别器，并利用所述生成器训练生成地下岩层分布成像的预测模型，以及利用所述判别器优化所述生成器的网络权重参数得到精细的地下岩层分布成像的预测模型；从而将待预测的二维地质数据输入精细的地下岩层分布成像的预测模型得到地下岩层分布成像。本发明所述方法提升了预测模型的成像精度，实现了高精度的地下岩层分布成像。
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公开(公告)号：CN113642675A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111043525.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全波形反演和卷积神经网络的地下岩层分布成像获取方法、系统、终端及可读存储介质，所述方法引入U‑Net网络架构作为生成器以及基于全波形反演算法构建判别器，并利用所述生成器训练生成地下岩层分布成像的预测模型，以及利用所述判别器优化所述生成器的网络权重参数得到精细的地下岩层分布成像的预测模型；从而将待预测的二维地质数据输入精细的地下岩层分布成像的预测模型得到地下岩层分布成像。本发明所述方法提升了预测模型的成像精度，实现了高精度的地下岩层分布成像。
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