公开(公告)号：CN102207881A

公开(公告)日：2011-10-05

申请号：CN201110189973.0

申请日：2011-07-07

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 杨霞 ,  桑楠 ,  张恩阳 ,  郭甲 ,  冉朝阳 ,  展华益

IPC: G06F9/445

Abstract: 本发明公开一种基于Android的操作系统快速启动方法。包括备份过程和快速启动过程，所述备份过程包括步骤：进入Android操作系统的用户界面程序；用户将Android操作系统从普通运行模式切换到系统备份模式；生成快速启动的内存映像；将快速启动的内存映像按预先定义的快速启动映像格式的数据结构备份到外存中。所述快速启动过程包括步骤：由引导程序完成基本的硬件设备初始化后从外存中读取快速启动映像格式的数据结构；若进入快速启动模式，则由引导程序从外存中以内存页面为单位逐步的将快速启动的内存映像拷贝到内存中；由引导程序恢复上述步骤中快速启动的内存映像进入Android操作系统的用户界面程序。本发明的有益效果是：可以缩短Android操作系统启动时间。

公开(公告)号：CN1558330A

公开(公告)日：2004-12-29

申请号：CN200410015209.1

申请日：2004-01-18

Applicant: 广东拓思软件科学园有限公司 ,  电子科技大学

Inventor： 桑楠 ,  罗克露 ,  黄万民 ,  熊光泽 ,  高峰 ,  梁军峰 ,  邓春梅 ,  雷剑

IPC: G06F11/36 ,  G06F9/44

Abstract: 一种家电控制器嵌入式软件的仿真集成开发系统及其仿真执行方法，提供一种包括目标代码生成模块、仿真运行环境模块、调试模块、辅助分析工具模块、仿真构件库管理模块系统的家电控制器嵌入式软件的开发平台，供家电控制器软件开发人员使用。在本系统中家电控制器的软件开发人员不需目标家电硬件系统，就可以使自己编写的嵌入式软件在本系统中的仿真运行环境中得到与真实硬件环境一样的执行。本发明通过在一仿真运行环境子系统中配置一个仿真的目标家电硬件系统，然后将家电控制器软件开发人员编写的软件放到仿真的目标家电硬件系统中去仿真执行。

公开(公告)号：CN118170390A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410415899.7

申请日：2024-04-08

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 杨茂林 ,  王彬浩 ,  桑楠 ,  陈泽玮 ,  王若宇 ,  饶洪江 ,  孟佳珉

IPC: G06F8/41 ,  G06F9/48 ,  G06F16/901 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06F8/61 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种嵌入式操作系统实时可控AI运行框架及其构建方法，属于实时操作系统领域，包括：将完成训练的神经网络模型编译为二进制格式文件，进而加载至嵌入式操作系统内存中；将AI任务映射为具有前驱后继关系的线程集合，对应有向无环图模型中的节点集合；执行AI任务，进行模型推理，并进行AI任务调度；获取神经网络模型推理结果。将神经网络模型编译为二进制格式文件，进而将神经网络模型移植至嵌入式平台中；将神经网络模型映射为向无环图模型，在AI任务对应的DAG模型所包含的前驱后继关系的条件下调度该组DAG线程以此执行AI任务，能够保证各组线程执行流程的正确性、以及开发的嵌入式AI应用的实时性和可控性。

公开(公告)号：CN115100503B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202210908876.0

申请日：2022-07-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王旭鹏 ,  张梓豪 ,  桑楠 ,  孙博艺 ,  周银源 ,  蔡木目心

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V20/56

Abstract: 本发明公开了一种基于曲率距离与硬具体分布的对抗点云生成方法、系统、存储介质及终端，属于可信人工智能领域，方法包括：使用神经网络提取所述点云的特征；根据提取的特征分别生成扰动和攻击点，其中，通过生成扰动神经网络生成扰动，通过硬具体分布生成攻击点；将所述扰动施加于所述攻击点生成对抗点云，其中，使用包含曲率距离的损失函数规约所述对抗点云的生成。本发明通过神经网络生成点云，节省时间，通过选择攻击点，节约计算资源，提升生成对抗点云的效率，同时，利用曲率约束整个生成过程，提升生成对抗点云的不可感知性。

公开(公告)号：CN117785861A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311833843.5

申请日：2023-12-28

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 唐思佳 ,  李贞昊 ,  雷思情 ,  桑楠 ,  雷航

IPC: G06F16/215 ,  G06F18/23213 ,  G06F16/25 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/241 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，涉及一种多源异构数据的处理方法及系统；方法具体为：获取初始数据并进行预处理；选取所有字段中的其中两个字段作为待检测字段，获取待检测字段的文本表示向量；再通过BART模型与改进CNN模型的结合实现基于语义相似的重复数据筛选，该方法不仅能够筛选出字符相同的重复数据，还能够筛选出字符不同但语义相同的重复数据，使得在诸如大型企业的多源异构数据场景下，能够最大程度的消除重复数据，使数据便于统一管理。

公开(公告)号：CN117472415A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311386081.9

申请日：2023-10-23

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 杨茂林 ,  贾苹 ,  桑楠 ,  陈泽玮 ,  高久强 ,  王若宇

IPC: G06F8/658 ,  H04L67/00

Abstract: 本发明公开了一种远程升级方法、系统、存储介质及终端，属于嵌入式软件和铁路接触网智能坠砣领域，用于基于嵌入式的铁路接触网智能坠砣系统，所述系统包括终端、中心节点以及后端系统，本发明根据终端不同的升级需求，采取不同的升级策略；其中，对于终端任务调度配置相关的更新，使用在线配置更新升级策略；对于终端系统功能组件的升级需求，采取差分升级策略。通过在线配置更新和远程差分升级方法，及时修复配置的错误和漏洞，以及升级系统以适应新需求，可以提高系统的稳定性和可靠性，满足智能化应用灵活配置、实时更新、轻量化升级的需求。

公开(公告)号：CN117033423A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311004567.1

申请日：2023-08-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 雷思情 ,  桑楠 ,  李贞昊 ,  唐思佳

IPC: G06F16/2452 ,  G06F16/242 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法，应用于自然语言处理的语义解析领域，针对现有技术难以解决跨领域的复杂中文自然语言生成结构化语言SQL的实际商业智能场景应用的问题；本发明通过预筛选的交叉编码器将与中文自然语言查询相关性较大的最优模式项注入到模型中；然后，使用用户的历史查询简化分步用户的复杂查询；最后，提出了完整的SQL结构预测模型，从根节点root开始以深度优先顺序生成结点序列，融合上一时刻的特征、父结点特征、上下文特征、结点类型特征，最大化自然语言问题所对应正确SQL语句的概率值，生成SQL抽象语法树，再按深度遍历SQL语法树，生成最终的SQL语句。

公开(公告)号：CN113808165B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202111072985.5

申请日：2021-09-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 成日冉 ,  桑楠 ,  周银源 ,  张梓豪 ,  王正奕 ,  王旭鹏

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种面向三维目标跟踪模型的点扰动对抗攻击方法，该方法通过复合的目标函数生成点扰动，对目标模板添加点扰动生成对抗样本，对抗样本攻击了三维目标跟踪模型得到的目标模板特征描述与候选框，让三维目标跟踪模型的预测结果偏离真实值，复合的目标函数包括置信度损失、特征损失和距离损失，其中，置信度损失与特征损失构成攻击损失，特征损失优化针对目标模板特征的攻击，置信度损失优化针对候选区域置信度的攻击；距离损失用来优化对抗样本与目标模板之间的视觉差距，以达到不会轻易被肉眼察觉的目的。本发明研究了基于点云的三维目标跟踪模型的鲁棒性，有助于提高三维目标跟踪的可靠性。

公开(公告)号：CN115690050A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211357699.8

申请日：2022-11-01

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张梓豪 ,  桑楠 ,  王旭鹏 ,  孙博艺 ,  袁绍博 ,  熊斯琪

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于三维视觉图像的点云法向量生成方法、存储介质和终端，方法包括使用步骤，所述使用步骤包括以下子步骤：获取待处理三维视觉图像的第一点云；对所述第一点云进行上采样，得到第二点云；以第一点云为基准，对第二点云进行聚类，得到第三点云；对第三点云进行计算，生成对应的点云法向量。本发明综合第一点云与其上采样得到的第二点云的特征，以聚类得到的第三点云作为点云法向量的计算基础，由于上采样会使得点云变密集，而点云越密集越会提升点云的表达能力，因此对于稀疏的、难以分辨的点云也具有优秀的法向量估计能力。

公开(公告)号：CN112365582B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202011285190.8

申请日：2020-11-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 廖勇 ,  王正奕 ,  蔡木目心 ,  成日冉 ,  桑楠 ,  王旭鹏

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种对抗点云生成方法、存储介质和终端，方法包括：利用编码器提取原始点云的局部特征；利用解码器通过局部特征学习每个点被丢弃的概率，从而生成对抗点云；其中，通过局部特征学习每个点被丢弃的概率包括：利用Hard Concrete分布描述丢弃点的操作，生成丢弃标志来选择点进行丢弃操作。本发明方法生成的对抗点云能够最大程度地保留原始点云所包含的信息，且由于采用丢弃点的方法生成对抗样本，一些防御手段对该对抗样本便无法发挥防御作用；从可视化的角度而言，相较于过去的对抗样本生成策略，本发明通过丢弃点形成空洞从而生成对抗样本，直观上更符合实际场景中采集三维点云数据时出现空洞的情况，更加不易被察觉。