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公开(公告)号：CN113990415A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111637075.7
申请日：2021-12-30
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的三维催化材料催化特性筛选系统，包括催化剂材料浅层特性采样模块、催化剂材料结构信息嵌入模块、催化材料性质学习模块、催化材料隐层信息表示模块和催化材料多任务筛选模块，所述催化剂材料浅层特性采样模块包括中心原子投影和邻接结构采样，所述催化材料性质学习模块包括通过N层的Graph Transformer神经网络学习催化材料结构信息，本发明的有益效果：与传统的DFT方法预测分子性质相比通过本系统对分子性质筛选所花费的时间具有显著的减少、所花费的算力成本显著减少。
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公开(公告)号：CN119478754A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410655431.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/20 , G06T7/254 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于差分特征增强的多视角中学实验步骤检测方法及系统，首先对视频进行预处理，提取原始和差分视频帧片段，通过特征提取器获得视觉时序特征与差分运动特征，输入编码器学习时空依赖关系，并利用交叉注意力机制进行特征融合，最终将融合后的多视角视觉时序特征通过解码器输出分类结果。本专利能够更准确地捕捉实验步骤的变化和动作特征，提高了分类模型的精度和鲁棒性，能够有效解决人工检测中学实验步骤会耗费大量人力资源、已有方法未充分探索时序关系、效率低等问题，提高了检测精度，因此具有较高的应用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN114194821A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111451013.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 苏州南师大科技园投资管理有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种顶盖加工夹持设备，包括底板、顶盖上下料装置、上顶驱动机构以及移动按压机构。该顶盖加工夹持设备利用及移动按压机构与上顶驱动机构相配合可以夹持按压定位基准不统一顶盖，从而进行定位夹持，可以在生产中可以大大减少在硬件设备上的投资和场地面积的使用；利用横向平移机构在底板上移动升降按压单元的位置，从而准确的按压在顶板上，同时可以实现对不同型号的顶盖进行夹持，增强通用性；利用磁吸悬吊机构与横向转运机构之间的配合，将未加工的顶盖从上料点吸起并横向转运释放在各个上顶单元上，再将加工好的顶盖从上顶单元上吸起横向转运释放在下料点，从而实现自动上料。
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公开(公告)号：CN114193212A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111443701.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 苏州南师大科技园投资管理有限公司 , 南京师范大学
IPC: B23Q7/04
Abstract: 本发明公开了一种工件夹持转运装置，包括旋转驱动机构、四个升降驱动机构、四个水平支撑机构、四个工件定位机构以及四个工件夹持机构；四个升降驱动机构固定安装在旋转驱动机构上，四个水平支撑机构分别安装在四个升降驱动机构上；四个工件夹持机构分别安装在四个水平支撑机构的悬挑端部上；四个工件定位机构分别安装在四个工件夹持机构上。该工件夹持转运装置利用旋转驱动机构能够驱动四个工件夹持机构的工位旋转切换，满足工件的上料、加工以及下料的工位切换，提高了加工效率，也能够有效减小系统的安装空间；利用工件夹持机构能够对工件进行夹持，且能够满足多种型号的工件的夹持需要，具有一定的通用调节性能。
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公开(公告)号：CN114055365A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111445554.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 苏州南师大科技园投资管理有限公司 , 南京师范大学
IPC: B25B11/00
Abstract: 本发明公开了一种汽车板件夹持设备，包括底板、滑移上料机构以及两个移动按压机构。该汽车板件夹持设备利用移动按压机构与四个上顶单元相配合可以夹持按压定位基准不统一的汽车板件，从而进行定位夹持，可以在生产中可以大大减少在硬件设备上的投资和场地面积的使用；利用位置调节结构在底板上调节位置，从而使驱动按压头准确的按压在顶板上，同时可以实现对不同型号的汽车板件进行夹持，增强通用性；利用滑移驱动结构纵向移动滑轨驱动结构以及四个上顶单元，将上顶单元移出按压范围，便于上料机构将未加工的汽车板件放置在各个上顶单元上，或卸载加工完成的汽车板件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114003646A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111638401.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F8/71 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L67/52 , H04L67/55
Abstract: 本发明公开了一种高并发实时多属性聚合地图集群服务系统，包括用户前端服务模块、基于Hadoop的聚合地图集群服务模块、地理元数据服务模块、系统开发运维模块和代码版本库模块，所述用户前端服务模块由第一方客户端、直接服务接入模块和开放平台接入模块、合作企业业务模块和开放平台权限认证模块组成，所述基于Hadoop的聚合地图集群服务模块由用户后端微服务模块、属性聚合与推理模块和Hadoop基础服务模块组成，本发明的有益效果：具体阐述本发明的有益效果。解决了时间敏感性地理属性任务，可以挖掘地理属性的隐层语义表达，建立地理实体间的时空与语义高纬度联系，为地理相关前端应用提供AI的底层支持。
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公开(公告)号：CN113732725A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111051550.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 苏州南师大科技园投资管理有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种用于智慧工厂的立体分布式产线，包括一个立体式加工设备以及四个升降式转运设备；升降式转运设备包括升降驱动机构以及水平转运机构；立体式加工设备包括立体式支撑架以及各个悬吊式加工单元。该用于智慧工厂的立体分布式产线利用立体式加工设备能够安装多套悬吊式加工单元，且多套悬吊式加工单元呈纵向立体式分布，能够有效节省厂房平面空间，降低企业成本；将悬吊式加工单元旋转式安装在立体式支撑架上，从而能够在同一高度上对四个升降式转运设备上的待加工工件进行依次加工，使得悬吊式加工单元始终处于饱和工作状态，具有较高的工作效率。
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公开(公告)号：CN118411652B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410655427.9
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06T7/254 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于运动目标语义增强的多模态中学实验步骤检测方法及系统，首先对视频帧预处理，通过帧差分获取运动区域，利用目标检测技术获取运动目标并使用BERT模型提取语义时序特征，再在编码器中对视频特征进行时序依赖建模获取步骤级别的视觉时序特征，在解码器中与运动目标语义特征进行融合，构建实验步骤与对应目标的联系，实现对中学实验视频中实验步骤的准确检测。本专利方法能够更有效地捕捉实验步骤的独特运动特征，有效区分不同步骤，实现了对实验步骤的准确判断，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118411652A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410655427.9
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06T7/254 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于运动目标语义增强的多模态中学实验步骤检测方法及系统，首先对视频帧预处理，通过帧差分获取运动区域，利用目标检测技术获取运动目标并使用BERT模型提取语义时序特征，再在编码器中对视频特征进行时序依赖建模获取步骤级别的视觉时序特征，在解码器中与运动目标语义特征进行融合，构建实验步骤与对应目标的联系，实现对中学实验视频中实验步骤的准确检测。本专利方法能够更有效地捕捉实验步骤的独特运动特征，有效区分不同步骤，实现了对实验步骤的准确判断，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115169285A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210845805.0
申请日：2022-07-19
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F40/117 , G06F40/126 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于图解析的事件抽取方法及系统，通过将输入句子中包含的多个事件视为整体，将多个事件链接起来构成事件图，实现将对输入句子的抽取事件问题转化为一个对输入句子分析生成事件图的图解析方法。该方法不再依赖于事件触发词，明确地对多个事件之间的关联性进行建模，解决论元共享现象，缓解长尾问题；同时，基于Transformer的生成模型设计了有效的解码算法，提高事件抽取的性能；此外，采用预训练的序列到序列模型，使得数据稀疏性问题得到改善；在基于事件图的生成模型中利用依存句法信息，使用图注意力神经网络对依存信息编码，将依存图编码层和句子编码层的双重注意力机制进行融合提升事件抽取的性能。
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