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公开(公告)号：CN118209997A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410307405.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种基于停留点的动态轨迹分割方法，包括以下步骤：S1，对轨迹建立网格索引，轨迹的GPS点处于确认区域、检查区域和修剪区域中的任一个区域中；所述网格索引为将地理空间划分为大小相等、互不相交的网格；S2，对处于确认区域、检查区域的GPS点进行停留点判断；S3，根据停留点进行轨迹分割。本发明方法可仅依靠最近的数据和一些特征将轨迹高效地划分为有意义的轨迹段。此外，通过设计的网格索引和三个区域，能有效地减少不必要的距离计算，从而加速流环境下的轨迹分割过程。
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公开(公告)号：CN117540489A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311506032.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的翼型气动数据计算方法及系统，属于空气动力学和深度学习技术领域。该方案采用一种多任务学习方法，构建翼型重构网络提取翼型几何特征，设计翼型流场预测网络提取翼型在全局环境下的粗粒度压力系数曲线，设计翼型压力系数生成网络提取翼型在局部环境下的细粒度压力系数曲线，并且通过“十字绣”网络将两者线性结合起来，计算翼型的升力、阻力、力矩等气动系数。本发明有效地把深度学习模型AE、GAN、U‑NET、多任务学习模型与流体力学、空气动力学结合在一起，挖掘其隐藏特征，精准地预测翼型的气动系数，可以很好地提高预测模型训练的全面性和有效性，从而能够提高气动数据计算的准确性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118209997B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410307405.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种基于停留点的动态轨迹分割方法，包括以下步骤：S1，对轨迹建立网格索引，轨迹的GPS点处于确认区域、检查区域和修剪区域中的任一个区域中；所述网格索引为将地理空间划分为大小相等、互不相交的网格；S2，对处于确认区域、检查区域的GPS点进行停留点判断；S3，根据停留点进行轨迹分割。本发明方法可仅依靠最近的数据和一些特征将轨迹高效地划分为有意义的轨迹段。此外，通过设计的网格索引和三个区域，能有效地减少不必要的距离计算，从而加速流环境下的轨迹分割过程。
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公开(公告)号：CN118333806A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410515107.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q50/20 , G06F16/335 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及信息推荐技术领域，公开一种用于推荐编程知识点的方法，包括：获取用户编程问题文本；根据所述用户编程问题文本，获得第一待推荐编程知识点；识别所述用户编程问题文本中的编程知识关键词；根据识别到的编程知识关键词和所述用户编程问题文本，获得第二待推荐编程知识点；根据第一待推荐编程知识点和第二待推荐编程知识点，获得目标推荐编程知识点；将目标推荐编程知识点推荐给用户。该方法能够提高获得目标推荐编程知识点的准确率。本申请还公开一种用于推荐编程知识点的装置及电子设备、存储介质。
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公开(公告)号：CN114328791B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202111654811.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及地图匹配技术领域，具体为一种基于深度学习的地图匹配算法，包括四个组件和两个工作步骤，所述四个组件包括轨迹表示学习与增强组件、模式识别与挖掘组件、轨迹匹配与生成组件以及联合优化组件；所述两个工作步骤包括离线训练和在线推理，离线训练步骤中，四个组件协同工作以训练用于地图匹配的深度模型，在线推理步骤中，输入基于点的轨迹推断生成真实的驾驶路线。本模型通过轨迹表示学习解决低频轨迹数据质量较差的问题，利用模式识别和挖掘以更具成本效益的方式推断驾驶路线，提高地图匹配的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114995814A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210639340.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及特定应用系统架构工程领域，具体为一种应用系统工程化智能视图布局的方法与装置，本方案通过自定义推荐算法采集用户界面的点击数据集，根据元素使用频度、同角色用户使用功能相似性频度；通过模板智能自动布局算法对选定模板内容器集合定位，提供互换位置，调用自定义推荐算法布局容器内元素的方式，解决了从开发到用户个性化智能界面呈现最后一公里的能力。可以对不同的用户呈现不同的视图，根据一个用户在不同时间的元素使用频度，呈现不同的界面效果，以及提供给用户根据喜好拖动互换容器块的方式。提高了系统的可用度和适应性的同时，也提高用户的满意度和粘合度。
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公开(公告)号：CN118331878A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410515207.6
申请日：2024-04-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F11/36 , G06F18/241
Abstract: 本申请涉及计算机编程技术领域，公开一种用于定位编程语言错误的方法，包括：获取程序源代码和编译报错信息；所述程序源代码中包含有错误的代码；根据所述编译报错信息从所述程序源代码中提取出提示代码；根据所述提示代码和所述编译报错信息，并利用预设的错误行定位模型，获得目标错误代码；在所述程序源代码中定位出所述目标错误代码的代码行号。该方法能够更加准确地定位出错误代码在程序源代码中的位置。本申请还公开一种用于定位编程语言错误的装置及电子设备。
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公开(公告)号：CN116664465A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310643758.6
申请日：2023-06-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/80 , G06F16/903
Abstract: 本申请提供了一种多模态图像融合方法、装置及计算机设备，涉及图像处理技术领域，用于在提高多模态图像融合的效率和准确率的基础上，提高数据检索的准确率。方法主要包括：从第一数据格式图像、第二数据格式图像和第三数据格式图像分别提取第一特征矩阵、第二特征矩阵和第三特征矩阵；对第一特征矩阵、第二特征矩阵和第三特征矩阵进行融合得到融合图像；根据融合图像和各个格式图像分别对应的文本数据和音频数据，确定特征融合矩阵；根据特征融合矩阵获取与原始数据对应的检索数据内容，所述检索数据内容包括检索图像、检索文本和/或检索音频；基于所述检索数据内容查找与所述原始数据对应的数据。
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公开(公告)号：CN117540489B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311506032.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的翼型气动数据计算方法及系统，属于空气动力学和深度学习技术领域。该方案采用一种多任务学习方法，构建翼型重构网络提取翼型几何特征，设计翼型流场预测网络提取翼型在全局环境下的粗粒度压力系数曲线，设计翼型压力系数生成网络提取翼型在局部环境下的细粒度压力系数曲线，并且通过“十字绣”网络将两者线性结合起来，计算翼型的升力、阻力、力矩等气动系数。本发明有效地把深度学习模型AE、GAN、U‑NET、多任务学习模型与流体力学、空气动力学结合在一起，挖掘其隐藏特征，精准地预测翼型的气动系数，可以很好地提高预测模型训练的全面性和有效性，从而能够提高气动数据计算的准确性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114995814B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210639340.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及特定应用系统架构工程领域，具体为一种应用系统工程化智能视图布局的方法与装置，本方案通过自定义推荐算法采集用户界面的点击数据集，根据元素使用频度、同角色用户使用功能相似性频度；通过模板智能自动布局算法对选定模板内容器集合定位，提供互换位置，调用自定义推荐算法布局容器内元素的方式，解决了从开发到用户个性化智能界面呈现最后一公里的能力。可以对不同的用户呈现不同的视图，根据一个用户在不同时间的元素使用频度，呈现不同的界面效果，以及提供给用户根据喜好拖动互换容器块的方式。提高了系统的可用度和适应性的同时，也提高用户的满意度和粘合度。
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