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公开(公告)号：CN104580184B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201410840512.9
申请日：2014-12-29
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种互信应用系统间身份认证方法，包括以下步骤：应用系统A根据用户输入完成身份认证；应用系统A将用户信息和系统A的标识发送给认证系统，由认证系统包装为用户票根返回给应用系统A；当用户需要访问第三方互信应用系统B，则应用系统A将自身的标识、应用系统B的服务URL及应用系统A的用户票根，提交认证系统获取临时服务票据，并提交应用系统B；应用系统B利用认证系统提供的验证URL，向认证系统提交应用系统B的标识及临时服务票据，进行用户的身份认证；认证系统完成应用系统B提交的身份认证后，销毁产生的临时服务票据。本发明当用户已登录系统A时，希望访问系统B，则不需要登录操作，直接进入系统B，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN103491097B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201310456961.9
申请日：2013-09-30
Applicant: 华中师范大学
CPC classification number: G06F8/71 , G06F8/60 , G06F8/65 , G06F21/602 , G06F2221/2107 , H04L9/00 , H04L63/0823
Abstract: 本发明公开了一种基于公钥密码体制的软件授权系统，包括服务器端和客户端，其中服务器端包括机构授权证书生成模块、接收模块、验证模块和用户授权证书生成模块；用户授权证书生成模块具体包括：数字签名模块，用RSA私钥对用户注册文件中的计算机硬件特征h0进行数字签名，生成s0；加密串生成模块，用于将获取的软件版本信息v、用户信息u、授权期限ex、当前时间cur以及s0进行预设的混合运算生成加密串signB64；证书生成模块，用于将加密串signB64与RSA公钥一起生成用户授权证书。本发明可防止软件被非法拷贝，同时由软件发行者集中管理，方便软件进行升级、跟踪及为用户推送个性化服务等售后管理。
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公开(公告)号：CN105070109B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201510552860.0
申请日：2015-09-01
Applicant: 华中师范大学
IPC: G09B5/00
Abstract: 本发明公开了一种云计算和物联网技术的混合式学习的评价系统，属于计算机应用科学领域，现有学习系统在支撑混合式学习的过程性评价方面，不能满足混合式学习模式下，针对不同的学科，提供灵活的过程性评价的设置，本发明的系统包括行为收集模块、评价方式设置模块、成绩录入模块、成绩计算模块、成绩输出模块五个模块，实现线上学习和线下学习的融合，实现信息化程度较高的混合式学习的过程性评价。
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公开(公告)号：CN103491098A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310456962.3
申请日：2013-09-30
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于公钥密码体制的软件授权方法，包括以下步骤：服务器端接收由客户端传来的机构授权证书和注册文件；服务器端对接收的机构授权证书进行解密，并对解密后的信息进行验证，若验证通过，则对注册文件进行加密，生成用户授权证书并返回给客户端；客户启动软件时，软件端对用户授权证书进行解密及验证，若解密验证成功，则启动软件，否则，软件不启动。本发明可防止软件被非法拷贝，同时由软件发行者集中管理，方便软件进行升级、跟踪及为用户推送个性化服务等售后管理。
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公开(公告)号：CN119961452A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510018059.1
申请日：2025-01-06
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/353 , G06F40/30 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种基于多维数据增强和孪生特征提取的情感分类方法及装置，该方法包括：基于多维数据增强模型对待分类文本分别进行字级别、词级别和句级别的增强处理；基于孪生特征提取模型从增强处理后的待分类文本中提取中文句式结构信息和中文语义信息，所述中文句式结构信息和所述中文语义信息形成孪生特征对；使用深度神经网络从所述孪生特征对的整合特征中提取文本特征，根据所述文本特征得到所述待分类文本的预测情感类别；所述多维数据增强模型、孪生特征提取模型和深度神经网络整体通过以文本样本为样本，以所述文本样本的标注情感类别为标签进行训练得到。本发明提高文本情感分类的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118673989B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410854724.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本申请公开了一种基于符号回归的在线学习效果分析方法、装置及设备，该方法包括：基于通用算子集合进行随机采样得到包含多层节点方程实例的初始数据集；根据所述初始数据集对初始算子筛选器进行训练，得到目标算子筛选器；基于学生在线真实学习数据和所述目标算子筛选器进行采样，得到函数算子集合；对所述学生在线真实学习数据和所述函数算子集合进行分析，生成学生在线学习效果方程。本发明通过生成包含多层节点方程实例的初始数据集对算子筛选器进行训练，最终得到函数算子集合，预测了算子的有效性，从而提升了搜索的效率，能够直接从数据中学习和发现描述学习者与知识点关系的数学表达式，实现了提供更精确和高效的个性化学习支持。
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公开(公告)号：CN119202200A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411676504.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N5/022 , G06Q50/20
Abstract: 本申请涉及大语言模型技术领域，为解决传统大模型微调框架仅依赖抽象经验执行教育领域迁移而导致难以响应除基础知识问答任务之外的教学应用的局限，公开了一种基于多层次经验学习的教育大模型塔式构建方法、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。该方法包括根据多源异构知识载体获取抽象经验，注入通用大语言模型以构建第一教育大模型；处理教学行为流数据获取观察经验，注入第一教育大模型以构建第二教育大模型；根据第二教育大模型应用反馈的偏好数据获取实践经验，执行第二教育大模型偏好对齐构建第三教育大模型。采用本方法能实现通用大语言模型应用于教育领域的迁移训练，提高教育大模型的知识问答、出题和解题等教育应用性能。
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公开(公告)号：CN117494674B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311535820.6
申请日：2023-11-15
IPC: G06F40/166 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种基于已有习题改编的几何证明题自动生成方法及系统，该方法包括：获取一道已有几何证明题的点几何恒等式；对所述点几何恒等式进行等价变换，得到多个新点几何恒等式；解析所述新点几何恒等式，对应生成多个新几何证明题。在相同输入的情况下，本发明能够生成现有同类方法所无法生成的更具新颖性的习题，为通用新习题生成技术的研究提供了一些新的思路。
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公开(公告)号：CN118051884A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410289781.4
申请日：2024-03-14
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习和符号回归的导学策略生成方法及系统，所述方法包括：获取当前学习者在学习平台上的训练日志数据；将训练日志数据输入至预先建立的深度回归模型中，输出当前学习者的训练日志数据的关键特征和与关键特征对应的知识点掌握度；利用符号回归算法将当前学习者的关键特征和知识点掌握度表示为符号化方程，并将符号化方程进行整合，得到符号化模型，以生成当前学习者的导学策略。本发明利用神经网络模型和符号回归算法从复杂的训练日志数据中提取关键特征并将其转化为符号形式，将导学策略的生成过程进行可视化，不仅可以更好的分析导学策略生成过程，而且可以为学习者生成更合适、更个性化的导学策略。
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公开(公告)号：CN117829151A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311615190.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/025 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供一种面向非结构化序列文本中实体的关系抽取方法及装置，包括如下步骤：(1)对输入文本执行字符级的嵌入，为每个字符生成唯一的向量表示；(2)从实体集合中任选两个不同实体，以该实体对为边界将序列文本划分为五个区域并生成对应的特征向量；(3)构建实体关系特征图，基于注意力机制和图卷积操作对各区域局部特征和区域间结构特征联合建模；(4)联合特征图中的实体特征和边特征判断该实体对之间存在的关系类别；(5)重复步骤(2)‑(4)，遍历所有实体对完成文本中实体间关系信息的抽取目标，输出文本中所有实体两两之间的语义关系。该方法能准确高效地识别非结构化序列文本中实体之间的语义关系，不仅可以为构建知识图谱提供信息三元组，而且可以提高智能化系统的推理能力。
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