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公开(公告)号：CN104044715B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410256358.0
申请日：2014-06-10
Applicant: 华南理工大学 , 广州市顺海造船有限公司
Abstract: 本发明公开一种尾操纵力诱导控制拖曳式带缆遥控水下潜器；包括鱼雷型浮体、固定倾斜翼型支撑、固定水平主翼、固定垂直尾翼、可控攻角水平尾翼、尾侧推喷水管系统以及可以实现拖曳航向稳定功能的主腔体；主腔体为立式方向舵外形；两鱼雷型浮体布置在潜器主腔体垂直对称面上方两侧，固定水平主翼通过固定轴与两鱼雷型浮体连接；固定水平主翼前部与主腔体之间设置有两支撑短板，固定倾斜翼型支撑将鱼雷型浮体与主腔体上部连接起来；可控攻角水平尾翼和固定垂直尾翼设置在主腔体后部上方；本水下潜器控制机构灵活可靠，拖曳航向稳定性较好，自主稳定能力强，转艏、升沉、横荡运动控制效率高，具有较高的商业开发价值。
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公开(公告)号：CN105868773A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610171082.5
申请日：2016-03-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/6268
Abstract: 本发明公开了一种基于层次随机森林的多标签分类方法，所述方法包括：从训练数据集中随机抽取一部分数据，使用这部分随机抽取的数据训练一棵层次树，层次树中节点的分列基于节点中所有数据的标签的聚类结果，重复建立多棵层次树，进而建立层次随机森林作为多标签分类器，并使用建立的层次随机森林多标签分类器对无标签的对象进行分类。该方法利用数据的多个标签之间总有一定的关联性的基本思想，基于标签的聚类结果建立层次树，并为树的每个节点都建立一个分类器；使用随机森林的思想，建立层次随机森林，充分考虑标签之间关联的各种可能性，泛化层次树的分类误差，提高多标签分类问题的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN105224608A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510562298.X
申请日：2015-09-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种基于微博数据分析的热点新闻预测方法及系统，所述方法包括：从主流新闻网站采集新闻报道及其在微博上引起的微博用户反应信息；对微博文本进行分词和词频统计，计算词的TF-IDF值，并转换为使用向量空间描述一个微博话题；对微博话题进行分类，并统计描述微博话题的各个量化指标，计算新闻的各个热度指标；采用多元线性回归算法对样本数据进行学习，建立热点新闻预测模型，并判断之后的新闻是否会成为热点；所述系统包括数据采集模块、文本分析处理模块、数据统计分析模块和热点新闻预测模块。本发明对媒体报道的新闻在微博话题中的趋势进行全面分析，预测新闻是否会成为舆情热点，能够很好地解决热点新闻早期预测问题。
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公开(公告)号：CN103625622B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310556632.1
申请日：2013-11-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种立式航向稳定可操纵水下拖曳体。包括鱼雷状浮体、翼型斜撑、固定水平翼、固定垂直翼、固定水平尾翼、固定垂直尾翼、转艏控制器以及主腔体；主腔体为呈立式长流线型外形的壳体结构；两鱼雷状浮体布置在主腔体垂直对称面上方两侧，固定水平翼为对称翼型，水平方向连接两鱼雷状浮体；固定水平翼中部与主腔体之间在垂直方向设置一固定垂直翼，翼型斜撑布置于鱼雷状浮体与主腔体之间，其一端与鱼雷状浮体连接，另一端与主腔体上部连接；固定水平尾翼和固定垂直尾翼设置在主腔体后部；本拖曳体外形简洁，航向稳定性好，自主稳定能力强，姿态控制方便，操纵效率高，可多自由度操纵，控制机构简单，实用性强。
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公开(公告)号：CN105117443A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510494180.8
申请日：2015-08-12
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于多关系网络的推荐算法，包括以下步骤：1)将用户数据集按照不同关系网络分类，将关系网络表示成矩阵；2)对每个单关系网络的用户，计算两两用户之间的综合链接距离；3)根据步骤2)得到两个用户之间在各个单关系网络的综合链接距离，计算用户之间的Jaccard系数；4)根据用户之间的Jaccard系数，进行二值化处理，构建一个综合网络，最后根据基于单关系网络的TrustWalker算法，完成最终的推荐任务。本发明结合用户的实际，充分利用其在多个社交关系网络中的信息，改善推荐算法过程中的冷启动问题，并提高最后的推荐效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103023977B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201210469843.7
申请日：2012-11-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于位置信息的推荐系统及推荐方法，系统包括顺序连接的信息采集模块、信息处理模块、矩阵分解模块和推荐产生器；本发明使用了基于SOA的兴趣点信息及其用户评分采集方法，能有效的采集多方面的兴趣点信息，使用户从一个服务上就能获取实时的多方面的信息，而且能提高推荐的准确度。同时用户和兴趣点的特征向量计算与为用户产生推荐的过程是彼此独立的，在已经计算好用户与兴趣点的特征向量的情况下，可以快速地为多位用户产生推荐列表。另外本发明使用了已有的用户信息和矩阵分解降维的方法，对比于基于内存的协同过滤推荐算法，该方法大大减少了空间的开销。
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公开(公告)号：CN102118382A
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN201010527596.2
申请日：2010-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于兴趣组合的协作推荐攻击检测系统及方法，该系统包括依次连接的用户信息记录模块、用户信息存储模块、用户兴趣组合挖掘模块和攻击用户判定模块，所述用户兴趣组合挖掘模块包括依次连接的聚类模块、过滤模块和兴趣组合确认模块，所述聚类模块与用户信息存储模块连接，所述兴趣组合确认模块与攻击用户判定模块连接。所述方法包括步骤：记录用户的已有评分信息；建立用户-项目评分矩阵；用户兴趣组合挖掘模块进行聚类分析、过滤分析和兴趣组合确认模块，得到标准用户兴趣组合；攻击用户判定模块对目标用户进行分析，并进行攻击用户认定；完成攻击用户认定。
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公开(公告)号：CN118496390A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410561980.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种红根须腹菌纯化多糖及其制备方法与应用。本发明以红根须腹菌子实体为原料，采用超声辅助热水浸提法提取，并进一步纯化得到红根须腹菌纯化多糖，经分析鉴定，该红根须腹菌纯化多糖是由α‑L‑岩藻糖、α‑L‑甘露糖和α‑D‑半乳糖组成的杂多糖。本发明中提取的红根须腹菌纯化多糖对α‑葡萄糖苷酶和肝癌细胞HepG‑2均具有显著的抑制作用，且可以通过调控免疫相关因子表达，刺激细胞因子分泌，从而增强免疫活性，因此可将其用于制备具有抗癌、降血糖或增强免疫作用的功能性产品，提高了红根须腹菌的利用价值。
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公开(公告)号：CN118172705A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410399943.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的跨架构视频动作识别方法及装置，包括：选择属于不同架构的教师模型和学生模型；获取视频中的原始数据，预处理后得到用于训练的训练数据；将同一批训练数据分别传入教师模型和学生模型，提取教师模型和学生模型的中间层特征，构建互补式特征蒸馏损失；提取出教师模型和学生模型的输出层表征，构建软标签蒸馏损失；构建学生模型的分类交叉熵损失；基于三个损失训练学生模型，利用训练好的学生模型对待处理的视频动作进行识别。本发明通过互补式特征蒸馏方法，解决了传统的特征蒸馏方法在跨架构的场景中难以产生提升效果的问题，有效地实现了中间层特征知识的跨架构迁移，增强了跨架构学习的增益效果。
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公开(公告)号：CN118070816A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410163716.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/35 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/332 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种基于强视觉语义的混合专家视觉问答方法及系统，方法包括：对于图像和问题组成的输入样本，细粒度地从问题文本和图像中提取特征，建立图像对象和图像文本之间的强语义联系；提出注意力过滤模块对输入特征进行冗余过滤，生成加权特征表示；利用多模态特征融合网络学习不同特征之间的相关性，获取融合的多模态特征表示；将融合的多模态特征表示输入评估专家网络，评估样本类型和相关性，输出样本置信度；动态解码专家网络以样本置信度为指导，灵活调整答案预测策略。本发明从多个维度增强视觉语义，提升模型的阅读理解能力，同时能够智能地回答不同类型的问题，从而适应复杂多样的视觉问答场景。
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