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公开(公告)号：CN120034389A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510250653.3
申请日：2025-03-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于Snd‑LSTM网络模型的网络攻击识别方法，涉及网络模型技术领域，对网络流量数据进行实时采集，并使用数据清洗算法对网络流量数据进行预处理；设计Snd‑LSTM网络模型的结构，捕捉网络流量中的时序特征；利用预处理后的网络流量数据训练Snd‑LSTM网络模型，进而分析网络流量的动态变化趋势；将待检测的网络流量数据输入训练好的Snd‑LSTM模型，根据网络流量特征模式进行推理计算，输出表示不同网络攻击类型概率的概率向量。本发明利用Snd‑LSTM能够通过学习历史数据中的模式，有效区分正常流量与异常攻击流量，不仅提高了攻击检测的准确性，还显著提升了检测效率，使得系统能够在实时环境中快速响应潜在威胁。
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公开(公告)号：CN119963367A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411968008.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的深度学习模型GCN‑GRU的水质预测方法，将监测站的分布与监测站之间的邻接关系视为图的节点与边以构建图结构，利用图结构保留流域内监测站点的原始空间分布，能够更准确地模拟污染物的传输过程，并显著提高模型的解释能力；通过引入图卷积网络和门控循环单元，以有效捕捉非网格结构数据中的空间信息和时间信息，接着，采用自注意力机制和全连接网络，有效融合水质时间序列数据中的长期时空特征，其结合了GCN在空间建模方面的优势和GRU在时序建模方面的能力，实现对空间关联和时间依赖关系的全面捕捉，进而提高了水质预测结果的可靠性，为环境保护和污染防治提供了重要工具。
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公开(公告)号：CN119068432A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411134371.9
申请日：2024-08-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/62
Abstract: 本发明提供一种巡逻机器人图像识别方法及计算机存储介质，涉及巡逻机器人图像识别技术领域，本发明通过将图像识别技术与现有的车库管理系统相结合，实现了高效、精准的车辆识别和停车状态监控。相比传统车库管理方法，利用YOLOv5模型进行图像识别，不仅提高了检测的准确度和实时性，还能自动识别和处理违规停车行为，减少了人工干预。同时，结合业主授权信息和动态数据分析，方案实现了车位利用率的优化和灵活管理。这些技术的结合，不仅提升了车库管理的智能化水平，保障了车库的规范性和安全性，还极大地改善了用户的停车体验，体现了智能化车库管理的显著优势，同时还提高了业主的经济收益，进一步扩大了本发明的市场竞争力和适用性。
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公开(公告)号：CN116152111A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310211132.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/13 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种注意力机制下的低照度图像增强算法模型。属于深度学习技术领域。其特征在于：引入注意力机制和零样本学习，以改善图像质量。首先通过设计深度可分离卷积的增强因子提取网络，以有效地估计低照度图像的像素级光线不足。其次，设计循环图像增强网络结合注意力机制，以可承受的模型大小逐步增强低光图像。实验结果表明，所提算法可以有效改善图像质量，提高图像的清晰度，避免了颜色失真，在合成低照度图像和真实低照度图像的实验中均能取得较好的效果，很好地解决了低照度图像增强的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114708163A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210337183.0
申请日：2022-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性注意力机制的低照度图像增强模型。属于深度学习技术领域。其特征在于：引入线性阵列自注意力，它可以直接从特征图中推断出3‑D全局注意力权重，使卷积运算能够通过细化特征图来建立长程依赖关系，从而提高卷积神经网络的性能，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，并减少了参数量，降低了复杂度和成本。本发明通过增加注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了低照度图像增强的问题。
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公开(公告)号：CN114281865A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111589757.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及学习技术领域，具体涉及一种基于CNN和LSTM的深度学习数据挖掘方法，包括如下步骤，依次登记入职者的基本信息，得到本地原始数据包；将本地原始数据包数据进行预处理，建立本地字符信息库；建立以大数据为基础的CNN‑LSTM的算法模型；对CNN‑LSTM算法模型机芯训练，并进行测试；采用测试完成的CNN‑LSTM算法模型进行数据挖掘，得到数据反馈，提高了数据挖掘的准确性和便捷性，能够更便捷地获取学习信息，进一步完善方法系统，促进学习效果。
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公开(公告)号：CN213338636U
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202022795076.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F1/20
Abstract: 本实用新型公开了一种计算机主机冷却循环装置，涉及冷却处理装置技术领域。本实用新型包括主机机箱主体、接入端块和启闭控制块，主机机箱主体一端的顶端固定有启闭控制块，主机机箱主体一端的底端固定有接入端块，主机机箱主体的一侧通过螺钉固定连接有配装搭载板，配装搭载板的一侧固定连接有循环速冷结构，循环速冷结构包括配装定位外壳、风力传导板、冷却传导过风块、搭载管槽、装配锁紧销。本实用新型通过外侧复合装配的循环速冷结构的设计，使得装置便于从外侧对内部进行多种不同类型的段式混合速冷，大大提高了对机箱内部的制冷保护效果，降低了制冷耗时，使得装置更适用于主机机箱冷却。
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公开(公告)号：CN213728054U
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202022801876.X
申请日：2020-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种台式计算机内存条清洁装置，涉及内存条清洁装置技术领域。本实用新型包括搭载定位块，搭载定位块的一侧焊接有配装联动杆，配装联动杆的另一侧也固定有搭载定位块，搭载定位块的底端焊接有限位行程板，限位行程板的两端均通过螺纹连接有推导螺杆，推导螺杆的一端焊接有转动旋钮，推导螺杆的另一端焊接有内装搭载管。本实用新型通过稳定推导夹紧结构的设计，使得装置便于完成对内存条的外侧进行配导对向夹紧，便于完成对装置整体的推导夹紧定位，且通过活动清洁结构的设计，使得装置便于完成对内存条的外侧自滑动擦拭及灰尘收集排出，大大提高了清洁性能和效果。
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公开(公告)号：CN214201432U
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202120021892.9
申请日：2021-01-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N33/18
Abstract: 本实用新型公开了一种在线水质监测设备探头，包括固定台，所述固定台的侧面固定连接有伸缩杆，所述伸缩杆的伸缩端固定连接有匚型固定块，所述匚型固定块的下表面设置有拉线，所述拉线远离匚型固定块的一端固定连接有盖板，所述盖板的下表面固定连接有水质监测器，所述水质监测器的下表面开设有流水槽。该在线水质监测设备探头，通过设置水质监测器，便于放到需要监测水质的水域中，通过设置重金属感应探头，便于对被监测水域中的重金属进行检测，通过设置温度感应探头，便于感应被监测水域的温度，通过设置水质分析处理器、信息传输器和弱电连接线，能够对被监测水域中的水质进行分析和输送，从而达到对水质实时监测的效果。
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