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公开(公告)号：CN113327249A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110583377.4
申请日：2021-05-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的毕业照云合拍系统及其方法，所述系统包括客户端、云平台和后台数据库，所述方法包括：利用客户端采集用户信息和用户图像，利用云平台对用户图像进行分割、抠图、DIY等操作，获得用户人物形象，并生成唯一的形象码；用户可以利用形象码生成合拍请求，并在云平台上选择背景图、添加用户人物形象和挂件，自动合成毕业照。本发明能够进行图像采集、分割、合成等操作，实现操作简单、制作成本低、自由度高的毕业照云合拍功能。
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公开(公告)号：CN112115635A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010748281.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , B29C45/17 , G06F113/22
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的注塑工艺优化方法，步骤如下：选取注塑工艺参数；将注塑工艺参数数值分成不同水平组合，利用正交试验对水平组合进行仿真；将仿真结果导入到数据分析软件中，得到各注塑工艺参数对注塑过程影响程度排名；对排名靠前的注塑工艺参数，进行仿真训练；利用深度学习对训练结果建立多参数回归模型，预测新输入注塑工艺参数组合的翘曲量，对比仿真结果进行验证；建立注塑工艺参数优化推荐系统；调整注塑件的操作参数，进行批量生产。本发明通过建立深度学习回归模型的二次优化，开发出注塑参数推荐系统，符合现代注塑的质量周期要求，提高获取最优参数组合的精确性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN105260561B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201510726671.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种复杂网络通用仿真系统，该系统的整体架构主要分为三层：第一层为基础层，主要包括网络CNet类和节点CNode类；第二层为功能层，包含了复杂网络仿真分析所需具备的所有基础功能；第三层为应用层，即用户能直接进行操作的各应用模块。第一层网络CNet类和节点CNode类分别封装了网络和节点的属性、方法；第三层的各应用模块包含文件操作模块、网络生成模块、参数计算模块、K‑Shell分解模块、社团划分模块及传播模型模块，分别由第二层各项基础功能组合实现。
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公开(公告)号：CN108073944A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201710971294.6
申请日：2017-10-18
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6259 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于局部影响力的标签传播社区发现方法，包括以下步骤：将给定的复杂网络数据表示为图模型形式；依据度中心性大小生成节点序列表，并为节点序列表中的每个节点分配一个唯一的标签；对于网络中每个节点，分别计算其对各邻居节点的局部影响力；依据制定的标签更新策略，按照节点序列表的顺序遍历更新所有节点的标签；最后当满足迭代终止条件时，将具有相同标签的节点归类到同一社区中，得到网络划分社区结果。本发明从节点标签更新次序和标签更新策略两方面对经典标签传播算法进行改进，减少了节点标签更新过程中的随机性，有效提高了划分社区结构的稳定性与准确性，可用于网络舆情监控、信息检索、电子商务推荐系统等领域。
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公开(公告)号：CN106780066A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611119370.2
申请日：2016-12-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种个体与群体之间的影响力评估方法，该方法是通过定义网络中不同用户之间的影响力的相关概念，计算得到群体影响力算法。本发明的优点：1)定义了直接影响力和间接影响力，充分考虑节点间的相互作用，给出了间接影响力的计算方法。2)将个体与群体的影响力的两个指标，一是群体与内部个体之间的影响力，二是群体与外部个体之间的影响力。3)提出了群体与内部个体之间的影响力计算方法；4)提出了群体与外部个体之间的影响力计算方法；5)本发明将群体影响力提取分类成个体与群体之间的影响力的作用，便于对群体的影响力进行指标化研究，符合社会现实，提高了影响力评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105761153A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610191665.4
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种加权网络重要用户发现的实现方法，该方法在求解网络中不同用户相互影响的能力时，引入节点的二层邻居节点拓扑来定义节点维持连边关系花销，该方法综合考虑节点桥接重要度和节点中心性，得到节点的重要性。该方法采用了结构洞理论来衡量节点的重要度，充分考虑节点的中心性，引入了节点的二层邻居拓扑，区分不同性质桥接点重要性。该方法综合考虑了节点的桥接和中心性作用，提高了算法的准确性。
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公开(公告)号：CN105551204A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610035548.9
申请日：2016-01-19
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G08B21/182 , F17D5/06 , G08B25/08
Abstract: 本发明公开了家庭房屋水管的水流智能控制报警系统和方法，该系统包括水流监测模块和智能控制报警模块和供电模块。水流监测模块实时检测水管中是否有水流动以及具体水流量是多少，从而实现监测水管中连续水流时间或则连续水流量是否超出设定范围。智能控制报警模块对水流传感器传输来的水流情况数据进行处理以及判断，并根据处理和判断的结果发出相应指令，若判断连续水流量或连续水流时间超出设定范围，则控制电磁阀关闭总水管阀并发出声光报警和通过GSM模块发送短信消息，若水流量或水流时间未超出设定范围，则不发出相应报警指令。供电模块为上述两个模块中的水流量传感器、单片机、电磁阀、声光报警器和GSM模块供电。
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公开(公告)号：CN112115635B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010748281.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , B29C45/17 , G06F113/22
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的注塑工艺优化方法，步骤如下：选取注塑工艺参数；将注塑工艺参数数值分成不同水平组合，利用正交试验对水平组合进行仿真；将仿真结果导入到数据分析软件中，得到各注塑工艺参数对注塑过程影响程度排名；对排名靠前的注塑工艺参数，进行仿真训练；利用深度学习对训练结果建立多参数回归模型，预测新输入注塑工艺参数组合的翘曲量，对比仿真结果进行验证；建立注塑工艺参数优化推荐系统；调整注塑件的操作参数，进行批量生产。本发明通过建立深度学习回归模型的二次优化，开发出注塑参数推荐系统，符合现代注塑的质量周期要求，提高获取最优参数组合的精确性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN113468415A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110653341.9
申请日：2021-06-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合电影属性和交互信息的电影推荐系统，通过数据采集模块获取每部电影的属性和用户历史观影信息，通过前向传输模块表示电影和用户的特征，并输出预测值。通过反向传输模块优化系统参数。通过判断模块判断预测输出层的输出值是否大于提前设定好的阈值。通过推荐模块判断是否将电影推荐给用户。本发明不仅利用了电影和用户的交互信息，还利用了电影的属性信息以及属性和属性之间的关系，可解释性增强，且有效缓解物品冷启动问题，从而获得更好的推荐效果。
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公开(公告)号：CN113268951A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110479095.X
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的引文推荐方法，步骤如下：提取上下文、候选引文标题、摘要部分的关键词；使用BERT预训练模型对关键词进行处理，输出单词向量；建立GRU双向神经网络模型，对单词向量进行特征提取；引入注意力机制，将特征向量作为注意力机制的输入序列，输出候选引文集；引入时间衰减函数，根据引文发表时间及被引次数，对候选引文集进行处理，计算每个引文总得分值，按照总得分值进行排序，将排序结果推送给用户。本发明通过BERT预训练模型将单词向量化，再引入GRU双向神经网络模型和注意力机制，挖掘出与上下文相关联的引文进行推荐，根据文章发表时间和被引次数对推荐结果进一步筛选，提升了推荐引文的准确度。
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