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公开(公告)号：CN112618953A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011475364.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 东南数字经济发展研究院
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明涉及一种外骨骼机器人步态训练过程中改善肌肉痉挛的方法，包括以下具体方法：通过表面记录电极检测肌电信号，信号经过处理模块后将脉冲电压施加在表面刺激电极，表面刺激电极置于表面记录电极旁侧，信号处理模块依次连接放大电路、极性反转电路和阻断信号发生电路，放大电路用于表面记录电极检测到的信号放大处理，极性反转电路用于放大后的生物电信号进行反转处理，阻断信号发生电路用于根据极性反转后的信号生成电压脉冲。通过表面电极以电刺激方式激励肌肉，以达到在外骨骼机器人训练患者步态运动时有效地缓解肌肉痉挛的目的。同时，该装置可以在不影响患者穿戴下快速缓解痉挛，避免因痉挛带来的不必要伤害和疼痛。
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公开(公告)号：CN112434804A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011141916.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 东南数字经济发展研究院
Abstract: 本发明提供了一种深度Transformer级联神经网络模型压缩算法，它解决了现有技术的算法仍然具有进一步压缩空间的问题。其方法包括：在文本数据集上对深度Transformer级联神经网络进行预训练；将Transformer级联模型按照先后顺序划分成若干份模块；随机选择预训练完成的深度Transformer级联神经网络中的某一层Transformer作为替换模块，此模块命名为Transformer‑compress；在小数据集内对预训练模型进行微调，并且使用模块逐步替换和模块间参数共享的方式对模型进行压缩。本发明优点在于进一步提升模型压缩效率。
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公开(公告)号：CN112216273A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011196711.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 东南数字经济发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种针对语音关键词分类网络的对抗样本攻击方法，包括以下步骤：(1)按照训练策略选择训练数据以及训练的批大小的目标标签；(2)将数据以及标签输入到生成器G中，生成对抗扰动，并且构建相应的对抗样本；(3)将生成的对抗样本分别输入到判别器D和目标受害模型，得到相应的损失，并且计算相应的损失，更新网络的参数；(4)重复步骤(1)至步骤(4)，直到满足训练的停止条件，最终得到训练好的模型；(5)模型使用，加载模型参数，输入语音样本以及目标标签，即可快速的生成对抗样本。使用本发明提出的方法，能够实现实时场景下基于语音关键词分类网络应用的对抗样本攻击。
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公开(公告)号：CN111966951A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010639118.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 东南数字经济发展研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于社交电商交易数据的用户群体阶层划分方法，它解决了现有操作复杂精准度不高的问题。其方法包括：步骤S1：取单位时间段内的平台使用天数、日均交易笔数、平均单笔建议金额和平均每天使用时长；步骤S2：对S1中数据进行0-1规格化处理；步骤S3：将S2得到的纯数值采用聚类算法计算，步骤S4：以k值为x轴，SSE值为y轴建立二维坐标系。以坐标系上k值的最小和最大值对应的两点确定直线L。对每个k值对应的点计算其到直线L的垂直距离，选择距离最长的点对应的k值为最终为社交电商用户群体按照交易数据划分的阶层数。本发明优点在于更为精准便捷的进行阶层划分。
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公开(公告)号：CN111858930A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010639145.1
申请日：2020-07-06
Applicant: 东南数字经济发展研究院
Abstract: 本发明提供了一种社交电商用户画像的建立方法，它解决了现有技术存在的干扰噪音多的问题。其方法包括：步骤S1：在中文语料库中进行自监督训练得到预训练模型；步骤S2：对社交电商公开文本数据集预处理后进行分类标注；步骤S3：将预训练模型在类别标注完成的数据集上进行微调训练，得到用户画像模型。本发明优点在于有效减少干扰噪音，合理使用社交电商专业领域文本信息，提升用户画像建立的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110825512B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN201911086854.5
申请日：2019-11-08
Applicant: 东南数字经济发展研究院
Abstract: 本发明提供了一种通用的分布式系统设计及其C++实现，其中该系统包括：前端设备，用于构建任务并发送任务；与前端设备相连的数据库服务器，用于存储任务；与数据库服务器相连的计算服务器集群，计算服务器集群包括用于从数据库服务器提取任务并分发任务的管控服务器，和，与管控服务器相连的、用于执行任务的多台计算服务器；其中每个计算服务器集成有：多个应用场景共有的多个系统服务进程，多个应用场景共有的多个通用服务进程，以及，适用于多个应用场景的多个定制服务进程。由于系统服务进程、通用服务进程为不同应用场景所共有的，定制服务进程是针对每个应用场景的个性化进程，由此使得本发明提供的分布式系统具有通用性。
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公开(公告)号：CN113610000B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110907174.6
申请日：2021-08-09
Applicant: 东南数字经济发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种包装漏件检测的方法和装置，包括获取每个包装组件和包装成品在工作台上的拍摄图像，要求包装组件和包装成品逐一摆放且只摆放一个，利用结构相似度算法对上述拍到的图像与没有包装组件和包装成品的空工作台图像进行计算处理，得到其差分图像并对差分图像进行轮廓检测。本发明属于包装检测技术领域，具体是指一种可以当包装物体个数和外观因工作订单的变化而发生变化时完成该包装组件图像数据的自动标注，然后用模型针对标注好的数据进行训练的包装漏件检测的方法和装置。
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公开(公告)号：CN112116544B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011067986.6
申请日：2020-10-08
Applicant: 东南数字经济发展研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种抵抗图像平滑滤波的预处理方法，包括以下步骤：一种抵抗图像平滑滤波的预处理方法，包括以下步骤：1)记服务器端的原始图像为X，图像传送到客户端会经历图像平滑滤波，这个过程表示为：2)设图像预处理的函数为g(·)，使得预处理后图像X*＝g(X)与原始图像X尽可能一样，则：f(X*)≈X求解可建模为以下优化问题：将公式进一步转化为等式求根的形式，即求解根X*使得：f(X*)‑X＝0，3)使用零阶优化算法迭代求解公式(4)，其具体表达式为：X(i)←X(i‑1)+(X‑f(X(i‑1)))其中X(i)代表第i次迭代产生的图像。本发明提供的一种抵抗图像平滑滤波的预处理方法，无需假设平滑滤波函数具体形式可知，仅在平滑滤波函数可访问的情况下，即能生成可抵抗平滑滤波的图像。
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公开(公告)号：CN114067135A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111360409.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 东南数字经济发展研究院 , 浙江砖助智连科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种安全帽佩戴检测的图像数据集冗余清洗方法，包括以下步骤：使用目标检测算法YOLO V4算法在VOC数据集上进行训练，选择最优结果的模型文件进行保存；利用FFmpeg将摄像头采集到的视频解析成图像；解析完成的图像按照顺序输入训练完成的目标检测模型，检测结果仅保留检测到人的图像；判断前后两张图检测到的人员数量是否一致；不一致，则将两张图像均保存；一致，则计算两张图像中人员各个人员位置中心点坐标；计算各个对应中心点之间的距离之和；判断计算距离之和是否大于设定阈值；判断结果为否，则删除其中一张图；判断结果为是，则保留两张图。本发明的优点：提升安全帽佩戴检测图像数据冗余清洗方法的可解释性。
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公开(公告)号：CN112617865A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011475351.X
申请日：2020-12-14
Applicant: 东南数字经济发展研究院
IPC: A61B5/388
Abstract: 本发明提供了一种运动信号检测和外骨骼系统控制信号生成的方法，所述系统包括用于检测脊髓损伤平面近脑端的下行运动神经信号的检测电极、信号处理器、电极驱动器、伺服电机及关节摆动件；所述方法包括以下步骤：在脊髓损伤平面近脑端施加表面检测电极，信号处理器将检测到的信号进行放大、滤波和识别，然后控制电极驱动器中的电机带动相关关节转动至设定角度，从而实现肢体运动功能重建。本发明提供的一种运动信号检测和外骨骼系统控制信号生成的方法，可以在避免开颅的情况下检测神经信号，并通过对外骨骼系统中电机以编程的方式驱动肢体运动，且在实现的难易程度和准确性上电机控制相比于电刺激方法更具有优势。
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