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公开(公告)号：CN116261339A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310081730.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 张昊
Abstract: 本发明属于太阳电池领域，具体涉及一种高开路电压宽带隙钙钛矿太阳电池及其制备方法，该宽带隙钙钛矿太阳电池自下而上包括ITO衬底、空穴传输层、氧化铝薄层、钙钛矿吸光层、电子传输层、界面修饰层和金属电极，该宽带隙钙钛矿太阳电池在空穴传输层上制备一层氧化铝薄层，能够改善空穴传输层的表面粗糙度和润湿性，提升钙钛矿薄膜结晶质量，抑制空穴传输层和钙钛矿吸光层之间的界面载流子非辐射性复合，提高钙钛矿太阳电池的内建电场和开路电压。同时，氧化铝薄层能够避免空穴传输层受空气水氧侵入时对钙钛矿薄膜的影响，显著地提升宽带隙钙钛矿太阳电池的光电转换效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN116152070A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310214716.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光场视频时间‑角度超分辨率网络。本发明步骤如下：1、假设输入为低角度分辨率宏像素形式的光场图像以合成中间帧低角度分辨率的宏像素形式的光场图像为目标，设计时间超分辨率模块；2、对时间超分辨率模块的输出结果进行角度超分辨率运算，最终得到角度超分辨率运算后的宏像素形式的光场图像本发明设计了一种角度独立的通道注意力机制代替光流预测模块来更好地完成前后帧像素的过滤与融合。
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公开(公告)号：CN116129089A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310198898.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的颅脑手术虚拟导航系统。本发明包括如下步骤：1：获取患者的面部三维可见光点云数据；2：获取患者的面部三维CT点云数据；3：采用可见光和CT点云配准方法，估计旋转和平移矩阵；4：基于棋盘格检测的颅钻追踪。本发明利用VTK框架和CT数据进行人的头颅的三维重建，然后获取模型脸部数据，再使用RGBD相机进行人脸识别，获取人脸点云数据，利用三维重建的的人脸数据与人脸识别获取的点云数据进行配准，解决病灶位置的坐标转换问题。针对颅钻在手术过程中的实时检测和导航，采用将棋盘格镶嵌在颅钻上，利用RGBD对其进行定位和实时追踪，以便准确的切除肿瘤从而完成开颅手术。本发明操作简单、评测精确、性能优良。
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公开(公告)号：CN115470333A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211077911.5
申请日：2022-09-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，其公开了一种融合语义信息的知识推理问答方法，解决现有推理方案存在的受限于噪音节点，未有效利用关系类型信息以及上下文语义空间和知识子图符号空间之间的信息割裂所导致的推理效果差的问题。本发明首先基于知识库检索问题选项对相关的知识三元组，构造知识子图；然后利用预训练语言模型获得问题选项对的语义信息；接着，对知识子图的实体节点特征进行初始化，并将语义信息作为额外的节点加入到知识子图中，获得混合图，并根据混合图以及该问题选项对与每个实体节点之间的相关性，基于图注意力机制进行知识推理；最后，将推理得到的输出向量和该问题选项对的语义信息作为输入，通过全连接网络，预测选项的置信度；比较每个候选答案选项的置信度，取置信度最大的选项作为正确答案。
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公开(公告)号：CN111582320B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010302865.9
申请日：2020-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于半监督学习的动态个体识别方法，该方法涉及辐射源个体识别技术领域。为尝试解决个体间相似的辐射源个体识别准确率低，同时有效检测未知类的问题，本发明基于信号的时频域特征，利用神经网络进行辐射源个体识别，同时对没有标签的未知个体进行检测，并自动加标签，动态迭代数据库，是针对目前辐射源个体识别相关问题的有效尝试，而且还可以检测无标签的未知个体，然后自动加标签，同时迭代更新数据库。本方法对已知类识别准确率达到99％以上，而且未知类的误差率小于0.6％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310719B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010159776.3
申请日：2020-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法，属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题，采用神经网络对信号记性特征提取，计算特征的各项差异性数据，将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较，依次筛选出未知类信号，然后对未知类信号进行标签添加；本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28％，说明本发明方法具有高准确率的优点。
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公开(公告)号：CN112233772A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011088394.2
申请日：2020-10-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的健康食谱推荐系统，包括：数据输入模块，用于接收用户输入的饮食数据和/或传感器获取的数据；食谱知识库模块，用于存储接收到的饮食数据和/或传感器获取的数据；机器学习模块，用于基于深度学习网络对存储的饮食数据和/或传感器获取的数据进行分析和学习，得到食谱推荐模型；将传感器获取的与用户饮食习惯相对应的数据输入至食谱推荐模型中，食谱推荐模型输出与用户相对应的食谱。本发明通过机器学习和智能数据分析技术，对用户通过手机客户端输入与设备传回的饮食信息数据进行记录和分析，并结合用户的体质状态和不同需求，对用户进行适合用户自身的个性化智能食谱推荐。
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公开(公告)号：CN111310719A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010159776.3
申请日：2020-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法，属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题，采用神经网络对信号记性特征提取，计算特征的各项差异性数据，将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较，依次筛选出未知类信号，然后对未知类信号进行标签添加；本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28％，说明本发明方法具有高准确率的优点。
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公开(公告)号：CN107622476A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710739811.7
申请日：2017-08-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率生成模型的图像超分辨处理方法，其实现步骤为：(1)输入图像；(2)获取训练样本；(3)获取测试样本；(4)训练概率生成模型；(5)测试概率生成模型。本发明生成的高分辨图像分辨率高于一般方法，包含更多的信息，并且利用了概率生成模型的先验信息与隐变量隐含的信息，同时提高了图像超分辨的速度，是一种高效的图像超分辨处理方法。
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公开(公告)号：CN107070764A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710278454.9
申请日：2017-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/44
CPC classification number: H04L12/44
Abstract: 本发明公开了一种基于中心节点控制的快速组网方法，主要解决在特定场景下采用现有组网方法碰撞概率较大的问题。其实现方案是：1)中心节点用待入网节点组成待入网节点集合H；2)中心节点将信道划分为信标周期，并在信标周期开始时刻发送包含节点标识的信标帧；3)待入网节点匹配信标帧中的节点标识后发送入网请求；4)中心节点接收入网请求后更新待入网节点集合H；5)在待入网集合H中没有节点时结束快速组网。本发明可在特定场景下避免待入网节点的碰撞概率，提高组网效率，可应用于各种采用CSMA机制进行组网并属于星型拓扑的局域网和接入网。
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