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公开(公告)号：CN119692921A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411490580.7
申请日：2024-10-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请涉及人工智能教学技术领域，尤其涉及一种基于大模型的一站式小学人工智能教学系统，包括用户管理模块，用于管理系统用户的身份验证、账号注册和登录操作，同时跟踪用户的学习记录和课程进度；数据库管理模块，用于存储和管理系统中产生的各种数据，以支持用户的学习记录、账户信息以及系统的其他数据操作；课程内容管理模块，用于为用户提供系统化的课程学习管理功能；大模型管理模块，用于在课程内容管理模块中为用户提供A I技术支持，以模拟并解决现实中的问题。本申请能够构建适合小学阶段的、易于操作且互动性强的人工智能教学平台，以弥补教育资源不足并提高学生的学习效果。
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公开(公告)号：CN111613269B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010424265.X
申请日：2020-05-19
Applicant: 苏州大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种预测HLA相合机率及错配类型的方法，包括以下步骤：（1）构建HLA数据库；2）录入并提交待比对基因型；（3）将步骤（2）录入的等位基因的格式转换成与HLA数据库中的格式相匹配；（4）将步骤（3）经格式转换后的基因型进行排列组合，得出单倍型组合；（5）将步骤（4）得出的单倍型组合与步骤（1）构建的HLA数据库进行比对；（6）通过比对得到预测结果。本发明所述方法有助于临床选择10/10相合机率更大的初筛供者进行确认分型，并在8‑9/10错配供者中选择可允许错配最优无关供者，节省患者检测费用，对减少移植并发症及提高移植生存均有着重要影响。
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公开(公告)号：CN106024000B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201610343431.7
申请日：2016-05-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱映射的端到端语音加密方法，包括以下步骤：对数字语音信号进行线性预测(LPC)分析得到LPC系数；将LPC系数转换为线性谱频率(LSF)系数，对LSF系数按照给定的密钥进行映射变换，再将映射后的LSF系数转换为LPC系数，并构造出合成滤波器；原始数字语音信号通过线性预测，得到预测残差信号，最后将预测残差信号通过由映射变换后的LPC系数所构造的合成滤波器得到加密后的语音信号。保证了加密语音信号的语音特征，实现有效的语音加密。
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公开(公告)号：CN111613269A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010424265.X
申请日：2020-05-19
Applicant: 苏州大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种预测HLA相合机率及错配类型的方法，包括以下步骤：（1）构建HLA数据库；（2）录入并提交待比对基因型；（3）将步骤（2）录入的等位基因的格式转换成与HLA数据库中的格式相匹配；（4）将步骤（3）经格式转换后的基因型进行排列组合，得出单倍型组合；（5）将步骤（4）得出的单倍型组合与步骤（1）构建的HLA数据库进行比对；（6）通过比对得到预测结果。本发明所述方法有助于临床选择10/10相合机率更大的初筛供者进行确认分型，并在8-9/10错配供者中选择可允许错配最优无关供者，节省患者检测费用，对减少移植并发症及提高移植生存均有着重要影响。
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公开(公告)号：CN105915228B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610214280.5
申请日：2016-04-08
Applicant: 苏州大学
IPC: H03M7/40
Abstract: 本发明涉及一种自适应的混合的数据无损压缩方法，为了提高编码的有效性、可靠性而设计。本发明包括：通过分析数字信号统计特征并与设定的门限值进行比较，实现线性预测哥伦布(Golomb)编码法和自适应Golomb编码法的自适应切换；若需预测，则数据帧采用线性预测Golomb编码法，即对数据帧进行线性预测，得到残差信号，将残差信号映射为正整数，并对映射后的残差信号进行统计分析确定Golomb编码参数后进行Golomb编码。若不需预测，则数据帧采用自适应Golomb编码法，即对数据帧进行映射，对映射后的数据进行统计分析确定Golomb编码参数后进行Golomb编码。本发明，通过分析每帧信号的数字统计特征，自适应采用不同编码方式和编码参数进行压缩编码，从而提高压缩的有效性与可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106098073A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610343796.X
申请日：2016-05-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G10L19/13
CPC classification number: G10L19/13
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱映射的端到端语音加密系统，包括LPC分析模块，用于数字语音信号进行线性预测LPC分析得到LPC系数；LPC转LSF模块，用于将LPC系数转换为线性谱频率LSF系数；LSF映射模块，用于对LSF系数按照给定的密钥进行映射变换；LSF转LPC模块，用于将映射后的LSF系数转换为LPC系数；LPC滤波模块，用于将输入的数字语音信号滤波得到预测残差信号；LPC合成模块，用于根据映射变换后的LPC系数构造合成滤波器，预测残差信号通过构造的合成滤波器得到加密后的语音信号。保证了加密语音信号的语音特征，实现有效的语音加密。
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公开(公告)号：CN106024000A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610343431.7
申请日：2016-05-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱映射的端到端语音加密方法，包括以下步骤：对数字语音信号进行线性预测(LPC)分析得到LPC系数；将LPC系数转换为线性谱频率(LSF)系数，对LSF系数按照给定的密钥进行映射变换，再将映射后的LSF系数转换为LPC系数，并构造出合成滤波器；原始数字语音信号通过线性预测，得到预测残差信号，最后将预测残差信号通过由映射变换后的LPC系数所构造的合成滤波器得到加密后的语音信号。保证了加密语音信号的语音特征，实现有效的语音加密。
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公开(公告)号：CN105915228A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610214280.5
申请日：2016-04-08
Applicant: 苏州大学
IPC: H03M7/40
CPC classification number: H03M7/40
Abstract: 本发明涉及一种自适应的混合的数据无损压缩方法，为了提高编码的有效性、可靠性而设计。本发明包括：通过分析数字信号统计特征并与设定的门限值进行比较，实现线性预测哥伦布(Golomb)编码法和自适应Golomb编码法的自适应切换；若需预测，则数据帧采用线性预测Golomb编码法，即对数据帧进行线性预测，得到残差信号，将残差信号映射为正整数，并对映射后的残差信号进行统计分析确定Golomb编码参数后进行Golomb编码。若不需预测，则数据帧采用自适应Golomb编码法，即对数据帧进行映射，对映射后的数据进行统计分析确定Golomb编码参数后进行Golomb编码。本发明，通过分析每帧信号的数字统计特征，自适应采用不同编码方式和编码参数进行压缩编码，从而提高压缩的有效性与可靠性。
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公开(公告)号：CN105915227B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610214126.8
申请日：2016-04-08
Applicant: 苏州大学
IPC: H03M7/40
Abstract: 本发明涉及一种自适应混合数据无损压缩系统，为了提高编码的有效性、可靠性而设计。本发明包括：统计分析模块，分析待编码信号统计特征并与设定的门限值进行比较，实现线性预测Golomb编码法和自适应Golomb编码法的自适应切换；若适用线性预测Golomb编码法，则线性预测模块对待编码信号进行线性预测，得到残差信号，将残差信号映射为正整数，统计判决模块根据映射后的残差信号确定Golomb编码参数后进行Golomb编码；若适用自适应Golomb编码法，则统计判决模块直接对待编码信号进行映射，根据映射后的数据确定Golomb编码参数后进行Golomb编码。本发明，通过分析每帧信号的数字统计特征，自适应采用不同的编码方式和编码参数对信号进行压缩编码，从而提高压缩的有效性与可靠性。
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公开(公告)号：CN105915227A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610214126.8
申请日：2016-04-08
Applicant: 苏州大学
IPC: H03M7/40
CPC classification number: H03M7/40
Abstract: 本发明涉及一种自适应混合数据无损压缩系统，为了提高编码的有效性、可靠性而设计。本发明包括：统计分析模块，分析待编码信号统计特征并与设定的门限值进行比较，实现线性预测Golomb编码法和自适应Golomb编码法的自适应切换；若适用线性预测Golomb编码法，则线性预测模块对待编码信号进行线性预测，得到残差信号，将残差信号映射为正整数，统计判决模块根据映射后的残差信号确定Golomb编码参数后进行Golomb编码；若适用自适应Golomb编码法，则统计判决模块直接对待编码信号进行映射，根据映射后的数据确定Golomb编码参数后进行Golomb编码。本发明，通过分析每帧信号的数字统计特征，自适应采用不同的编码方式和编码参数对信号进行压缩编码，从而提高压缩的有效性与可靠性。
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