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公开(公告)号：CN106022404A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610318946.1
申请日：2016-05-13
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K7/10366 , G06K17/00 , G06K2017/0074 , G06N99/005 , G06K7/10009
Abstract: 本发明公开了基于RFID的RSSI信号值的图书放置姿态识别方法，包括：步骤1，使用RFID设备横向移动读取放置在图书内的RFID标签信号；步骤2，将带有相同标签EPC号的三元组归为一类，作为一本图书在不同时刻获取到的其内部RFID标签的RSSI信号值；步骤3，对步骤2获取的数据进行预处理；步骤4，建立模型，得到图书RFID标签RSSI值随时间的变化规律；步骤5，采样数据，训练出分类模型，根据测试数据建立好的模型和分类模型，判断图书的放置姿态；步骤6，使用RFID设备竖向移动读取放置在图书内的RFID标签信号，利用排序算法最终确认图书的位置，判断步骤5结果是否有误。
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公开(公告)号：CN105740922A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610050963.1
申请日：2016-01-25
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K7/10366 , G06K17/0003 , G06Q10/087 , G06K17/00 , G06K7/10009
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID标签RSSI信号值的图书排序方法，包括如下步骤：使用RFID设备读取图书内的图书RFID标签，标签信号包括：图书RFID标签EPC号EPC，图书RFID标签的RSSI值r，读取到的图书RFID标签的时间t，将一个时间对应一本图书的上述三个属性值标记为一个记录；将有相同标签EPC号的记录归为一类，按照时间顺序画出这一类标签RSSI值的曲线图，并对曲线图进行预处理；对曲线进一步处理，获取图书RFID标签RSSI值根据时间的变化规律，建立模型；根据模型得到每个图书RFID标签的位置顺序，以此对图书进行排序。本发明利用RFID标签信号的RSSI信号用于图书排序，准确定位出每本图书在一层书架的位置顺序，方便了图书馆管理人员和读者查找图书。
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公开(公告)号：CN102705763B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210215413.2
申请日：2012-06-27
Applicant: 南京大学(苏州)高新技术研究院
IPC: F21S8/00 , F21V8/00 , G02F1/13357 , G09G3/34 , G09G3/36 , F21Y101/02
Abstract: 本发明属于液晶显示器背光技术研究领域，涉及一种侧光式LED动态背光显示装置。该装置的背光模组包括导光板模块，安装于所述导光板模块下面的底面反射片，以及安装于所述导光板模块上面的扩散片、棱镜片，其特征在于：所述导光板模块由多个导光板块拼接组成，每个导光板块分别与独立的亮度可调节的LED光源耦合，实现所述的侧光式LED动态背光模组的区域亮度调节。所述导光板块侧面镀有把该导光板耦合的LED光源发出的光线限制在导光板区域内的反射面。本发明装置包括背光亮度控制器、图像显示信号补偿控制器、侧光式LED动态背光模组和LCD显示面板，具有背光亮度均匀，亮度高，图像显示对比度高，以及节约功耗的优点。
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公开(公告)号：CN103937886A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410131579.5
申请日：2014-04-02
Applicant: 南京大学
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: C12Q1/6851 , C12Q2531/113 , C12Q2545/101 , C12Q2563/107
Abstract: 本发明公开了一种检测肝癌样本肝组织GGPPS1荧光定量PCR的试剂盒。该试剂盒包括以下成分：特异性引物、荧光定量PCR反应液。本发明还公开了一种检测肝组织GGPPS1荧光定量PCR试剂盒的使用方法。利用该试剂盒可以快速定量检测肝组织GGPPS1的表达量，检测结果可以作为临床肝癌早期或进展期的诊断标准，本发明操作简便、快速、结果稳定、灵敏度高且特异性强。
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公开(公告)号：CN114566635B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210218017.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的技术方案提供了一种复合电极材料及其制备方法和钾离子电池，属于电极材料技术领域。本发明提供的复合电极材料包括碳基纳米笼和填充在所述碳基纳米笼内部的氧化铜；所述氧化铜的质量为复合电极材料的总质量的10％～70％。本发明将氧化铜填充于碳基纳米笼的内部空腔中，利用碳基纳米笼的三维分级结构和高比表面积为复合电极材料提供了离子传输的通道，同时利用碳基纳米笼的高导电性提高了氧化铜的导电性，而且碳基纳米笼具有空腔限域作用，抑制了氧化铜的体积膨胀，从而大大提高了复合电极材料的倍率性能和循环稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114830600B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202080075524.0
申请日：2020-02-22
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无源RFID标签的认证方法，包括：获取第一标签的标签指纹作为第一标签指纹，所述第一标签为真实标签；获取第二标签的标签指纹作为第二标签指纹，所述第二标签为待认证标签；将所述第一标签指纹与所述第二标签指纹进行比较，若所述第一标签指纹与所述第二标签指纹一致，则判定所述第二标签为真实标签；若不一致，则判定所述第二标签为伪造标签；其中，所述标签指纹为无源RFID标签充电完成后进行断电，所述标签在放电过程中能够正常工作的断电维持时间。本发明具有以下有益效果：对于环境的变化具有较高的鲁棒性，同时认证准确率高；无需对标签和阅读器的硬件进行任何修改，可以直接部署在现有的商用RFID设备上。
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公开(公告)号：CN113627584B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010380188.2
申请日：2020-05-08
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
IPC: G06N3/045 , G06N3/0985 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的机械臂逆运动学求解方法，所述方法包括：对每个输入进行向量化，将其转化为对应的属性向量；将各属性向量输入第一权重计算模块，得到各属性向量对应的第一权重；利用各第一权重对相应的属性向量进行加权后求和，得到第一全连接神经网络模块的输入向量，第一全连接神经网络模块的输出为至少部分关节变量的预测值。采用本发明的方法，不仅能增强神经网络的可解释性，还可以充分挖掘出数据中蕴含的信息，提升神经网络的精确性。
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公开(公告)号：CN115114945A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210734223.5
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06K7/10 , G06K19/077
Abstract: 本发明介绍了一种基于RFID的无源开关装置及其使用方法；其中，开关装置包括电子标签A、干扰物以及填充物；所述填充物位于干扰物与电子标签A之间；一种基于RFID的无源开关装置的使用方法具体为：S1、利用RFID读写设备收集电子标签A的信号；S2、提取电子标签A无按压状态的信号特征值；S3、提取电子标签A按压状态的信号特征值；S4、利用电子标签A无按压状态的信号特征值和按压状态的信号特征值构造0‑1状态判断函数；S5、通过电子标签A信号读取率或者信号相位sin值进行按压判断。本申请设计的基于RFID的无源开关装置结构简单，成本低廉，且无需电源支持，同时可以远程操控。
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公开(公告)号：CN114781565A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210454809.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于编码的RFID区间检测方法，包括以下步骤：步骤1，通过一套基于位值制记数法的编码方案对需要执行区间检测的标签内的数据进行预编码；步骤2，对当前检测区间阈值采用与步骤1中相同的编码方案进行编码，根据得到的编码向量，利用一种增量式分离策略分离目标标签与非目标标签；所述目标标签即符合区间查询条件的标签，所述非目标标签即不符合区间查询条件的标签；步骤3，对步骤2中分离出的目标标签进行盘点，确认当前是否存在目标标签，并输出检测结果。本发明方法不仅能在提升区间检测的时间效率的同时保证稳定的性能，而且能与标准RFID标签兼容、直接部署在商用RFID系统中。
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公开(公告)号：CN114743544A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210410441.3
申请日：2022-04-19
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于拼音的双阶段解耦合中文语音识别模型，将语音识别过程分解为从语音到拼音，从拼音到汉字两个步骤，独立构建和训练从语音到拼音的声学模型和从拼音到汉字的语言模型：构建基于混合下采样和多路径交叉卷积模块的全卷积声学模型，进行从音频Mel谱特征到拼音的识别；构建基于同音字建模方案的Transformer语言模型，进行从拼音到汉字的转录。声学模型中，提出并采用混合下采样和多路径交叉卷积结构，大幅减少参数量，降低复杂度，节省训练时间和计算资源开销，提高了模型的泛化性能。语言模型中，采用同音字建模，将输出特征维度从4000以上减至55，减少参数量，降低模型学习难度，提高转录准确率。
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