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公开(公告)号：CN118036797A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410033932.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N20/10 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于作物模型和机器学习模型的蔬菜干物质产量估算方法，属于机器学习以及作物模型领域。首先采样蔬菜生长期间的气象数据、定植初始土壤数据、施肥灌溉数据以及作物DM数据，得到原始数据集，并划分为训练集和测试集；然后使用EU‑Rotate_N模型对训练集进行数据扩展，模拟非采样日期的作物DM数据并结合逐日气象数据、定植初始土壤数据和施肥灌溉数据，得到增强训练集；最后选择EU‑Rotate_N、随机森林回归以及支持向量回归作为三个基本模型，将单个基本模型得到的DM数据预测结果作为反向传播神经网络的输入特征，设计堆叠模型来提高模型的性能。本发明通过结合作物模型和机器学习模型，可以更准确地模拟作物生长的过程，从而更准确地预测小白菜干物质产量。
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公开(公告)号：CN117951335A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410196515.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F16/783 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合注意力的音视频分割的方法及系统，包括：从视频中提取图片和音频对齐的实体对以及相应的特征；分别使用通道维度和空间维度的特征的跨模态注意力机制在进行特征聚合，生成考虑到音视频模态间的融合特征，并使用卷积进行特征整合以保持实体特征嵌入的维度不变，生成全局融合特征表示；将视觉特征和音频特征分别作为自注意力机制的输入，得到的两个输出与模态间的两个输出分别做对应的拼接操作，将两个特征作为输入进行对比学习；最后结合对比学习损失和交叉熵损失计算总损失，对网络模型进行训练，用训练完的模型分割视频中发声实体。本发明能够有效的分割视频中发声的对象，具有准确率高和音视频对齐准确等特点。
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公开(公告)号：CN113360915B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110643307.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于源代码图表示学习的智能合约多漏洞检测方法及系统，该方法结合智能合约的抽象语法树和语义信息，利用函数粒度代码属性图对智能合约源代码进行表征；并根据智能合约不同类型漏洞的语法特征定义切片准则，使用程序切片技术对智能合约图表示进行降噪并结合门控图神经网络进行特征提取，基于提取的特征进行漏洞预测。本发明的优势在于：结合多种图结构表征智能合约源代码，充分保留了代码的语法、语义信息和上下文结构；利用程序切片技术去除与漏洞检测无关的噪声代码，提升了检测的准确性；基于门控图神经网络自动学习多种漏洞的特征，提高了漏洞检测的适用范围和检测效率，降低了检测成本。
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公开(公告)号：CN111916215B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010553296.5
申请日：2020-06-17
Applicant: 扬州大学附属医院
Abstract: 本发明公开了公共卫生领域内的一种群集性/慢性疾病早期自动报警、初步特征分析与风险评估系统，其包括病例信息收集模块、活动轨迹追踪模块、自动报警展示模块和风险分析评价模块；通过对医疗机构病历数据库的定时扫描，结合患者个体行动轨迹的自动分析，能够对出现的突发群集性疾病实现自动报警，对单位时间内相同病例的总结与初步风险分析评价，可通过对单位时间内出现病例的分布特征分析，指导该区域慢性病差异性防控措施的制订。
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公开(公告)号：CN113361279A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110709149.7
申请日：2021-06-25
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于双邻域图神经网络的医疗实体对齐方法及系统，属于自然语言处理中的知识图谱融合领域。本发明首先抽取医疗实体对及相应的关系和属性，预处理后构建实体对齐数据集；然后通过双邻域特征聚合生成实体邻域和属性邻域的节点特征，并通过串联操作和跳跃连接生成全局感知的实体表示；最后进行实体相似度计算与训练，并用训练完的模型预测源实体的目标实体。本发明提出的方法将医疗知识图谱中的相关属性视为一类特殊的节点，从而将实体和属性建模在统一的网络中，并使用双邻域图神经网络对图中的节点进行嵌入，这样可以同时捕获实体邻域和属性邻域中的结构相似性，最终生成语义丰富的实体表示，达到提高医疗实体对齐准确性的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113360915A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110643307.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于源代码图表示学习的智能合约多漏洞检测方法及系统，该方法结合智能合约的抽象语法树和语义信息，利用函数粒度代码属性图对智能合约源代码进行表征；并根据智能合约不同类型漏洞的语法特征定义切片准则，使用程序切片技术对智能合约图表示进行降噪并结合门控图神经网络进行特征提取，基于提取的特征进行漏洞预测。本发明的优势在于：结合多种图结构表征智能合约源代码，充分保留了代码的语法、语义信息和上下文结构；利用程序切片技术去除与漏洞检测无关的噪声代码，提升了检测的准确性；基于门控图神经网络自动学习多种漏洞的特征，提高了漏洞检测的适用范围和检测效率，降低了检测成本。
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公开(公告)号：CN107103408A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710200046.1
申请日：2017-03-24
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/06311
Abstract: 本发明涉及一种众包环境下复杂任务分配方法。本发明任务请求者提交任务完成所需的特定技能，以及完成这些技能的报价，工人提交拥有的技能以及每个技能的要价，众包平台作为拍卖者负责整个分配过程的运作，主要包括筛选参与者、决策阶段和更新质量三个阶段的工作。本发明克服了过去大多考虑离线场景的局限性，没有将分配和参与者的质量结合起来和不公平性等缺陷。本发明采用拍卖的方式进行决策，其中任务请求者是买方，工人是卖方，包括在线用户的筛选、赢者决策/定价策略、更新质量三个阶段，实现了任务请求者和工人之间的匹配，并决定了最终双方的支付。将参与者的质量考虑到拍卖中，使得拍卖的结果更加公平合理。
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公开(公告)号：CN106709629A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611076655.2
申请日：2016-11-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/063118
Abstract: 本发明涉及人力资源分配机制设计方法。本发明任务Ti提交本身的技能需求及工作量给机制，计算市场竞价，多个任务T1.T2...递减排序，贡献度对agent递减排序，计算完成任务Ti的花费，完成任务Ti的teami，技能贡献及所需花费，对teami内部进行二次分配，最终确定花费最少的teami完成任务Ti。本发明克服了无法在人力资源配置中根据目标和任务需要正确选择、合理使用人力的缺陷。本发明将人力资源的配置视为多个团队的形成，人力资源视为形成团队所需的agents，这些人力资源所要完成的任务视为tasks，将人力资源根据任务的技能需求分配给任务形成相互独立的团队。
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公开(公告)号：CN119759415A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411836491.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F8/73 , G06F11/3604 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的语句级别代码摘要生成以及自动化评估方法和系统，通过对代码及其注释进行数据清洗和语义相关性筛选，去除低质量样本，构建高质量数据集，并在此基础上利用大语言模型生成高质量语句级代码摘要，采用零样本、少样本、思维链和反思式提示策略，结合代码上下文信息，确保生成的摘要与代码语义高度一致，并结合大语言模型评估和指标评估，生成综合评估分数；本发明减少了人工干预，从而提高代码摘要生成的准确性、上下文一致性和语义完整性，并且还提高了评估的客观性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118072757A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410186688.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超图注意力的声音定位和检测方法、系统及设备，方法包括：数据获取与整理，获取数据集，将其分为训练集、验证集和测试集；特征提取，对各个数据集中的音频数据进行特征提取得到各个数据集的特征；基于金字塔卷积模块、超图注意力网络构建超图注意力模型，将待测音频数输入模型，得到定位和检测结果；本发明能够将卷积网络和超图技术很好地相结合，可以提高声音的定位和检测问题准确度。
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