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公开(公告)号：CN118297166B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410729045.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/045 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06F16/332 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开基于先计划再求解思维链的科学问答任务解决方法；属于计算机视觉和自然语言处理领域；科学问答任务解决方法包括：设计语义适配器与视觉编码器和语言模型连接，得到多模态网络模型，并使用科学问答数据集中的训练集数据对多模态模型进行语义适配器预训练；使用预训练后的多模态网络模型对次优的原理解释进行筛选，并使用先计划再求解思维链为次优的原理解释生成按计划的原理解释，并用按计划的原理解释优化原有的次优原理解释；使用集成了按计划的原理解释的训练数据，微调预训练过的多模态网络模型并进行测试，输出答案。
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公开(公告)号：CN114493017B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210108885.1
申请日：2022-01-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 基于参数迁移的水质预测方法，根据水域中目标监测站的水质信息与多个临近监测站的水质信息，分别建立基于RVFL的目标监测站水质预测模型与多个基于RVFL的临近监测站水质预测模型，使用目标监测站水质训练集和临近监测站水质训练集分别训练模型；根据训练得到的目标监测站和临近监测站模型参数，进行模型之间的参数迁移，得到迁移后的目标监测站水质预测模型；使用迁移后的目标监测站水质预测模型进行水质预测，并进行加权平均，得到最终水质预测结果。本方法将参数迁移运用到水质预测中，对目标监测站水质预测模型和临近监测站水质预测模型中共享的参数进行迁移，有效利用了目标监测站与临近监测站水质信息间的非线性关联，提升了水质预测精度。
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公开(公告)号：CN114312411B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210048064.3
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: B60L53/31 , B60L53/302 , B65H75/38 , B65H75/44
Abstract: 本发明公开了一种高安全可靠的电动汽车充电桩及其操作方法，其结构包括操作箱、显示窗、充电头、散热板，操作箱上设有显示窗，显示窗与操作箱相连接，充电头安装在操作箱上，操作箱与充电头活动卡合，散热板安装在操作箱上，操作箱与散热板相连接，本发明的组装电缆嵌合在接触器的组装结构上，收线辊在转动收线过程中，调节块在调节道上来回滑动，从而牵动嵌合在接触器组装结构上组装电缆来回滑动，实现组装电缆的位移，不断改变组装电缆缠绕在收线辊上的位置，以实现电缆的均匀缠绕，防止收线辊在收线时，因组装电缆集中缠绕在收线辊的某一端，而导致收线辊的组装电缆缠绕分布不均匀。
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公开(公告)号：CN115022892B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210607620.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/20 , H04W84/18 , H04W64/00 , H04L41/0803 , H04L41/08
Abstract: 基于改进虚拟力的化工厂环境中传感器节点部署方法，首先，在化工厂环境中随机部署传感器节点，并对化工厂环境中各区域通过风险矩阵法计算出其风险值。然后，通过传感器节点之间的虚拟力更新传感器节点的位置。接着，通过空白节点对传感器节点施加的吸引力更新周围的传感器节点的位置。其次，通过化工厂环境内设施对传感器节点施加的吸引力更新周围的传感器节点的位置。此方法可以使得化工厂环境内的传感器节点部署地更加快速、合理。
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公开(公告)号：CN116506875A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310623500.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/02 , H04W28/08 , H04W4/38 , H04W72/0446 , H04W72/12 , H04W28/084
Abstract: 本发明提供一种基于NOMA的感知数据采集及计算卸载方法，通过建立以最大化卸载数据量为目标的基于NOMA的感知数据采集及计算卸载的优化问题模型；对优化问题模型进行简化；将简化后的优化问题模型转化为内外嵌套的两层优化问题；得到终端调度变量和采集及卸载时间分配变量；按照终端调度变量，调度采集终端依次按照采集及卸载时间分配变量在规定时间内基于NOMA进行数据卸载，尚未调度的采集终端则继续进行数据采集；基站在设定时间内按计算资源分配对数据进行计算；该方法，与现有方法相比，能够有效提升数据采集和计算效率，能够实现最大化卸载数据量，且在总计算资源较大时性能提升更为明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116152722B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310418890.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于残差注意力块和自选择学习结合的视频异常检测方法，包括采集原始视频并提取前后若干帧对象构建时空立方体；随机打乱时空立方体的空间或时间顺序，分别构造空间和时间拼图立方体；利用两种拼图立方体训练由两个预测分支组成的顺序预测模型，两个预测分支由残差注意力块构建；利用自选择学习策略分别对两个预测分支的训练样本损失进行自选择学习，选中的样本损失参与梯度反向传播过程，多轮迭代训练得到一个完整的视频异常检测网络模型；对待测视频同样进行对象提取操作，不打乱顺序，直接输入到模型中计算预测得分，最终实现视频异常检测。本发明能使无监督视频异常检测的精度得到显著提高。
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公开(公告)号：CN116152722A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310418890.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于残差注意力模块和自选择学习结合的视频异常检测方法，包括采集原始视频并提取前后若干帧对象构建时空立方体；随机打乱时空立方体的空间或时间顺序，分别构造空间和时间拼图立方体；利用两种拼图立方体训练由两个预测分支组成的顺序预测模型，两个预测分支由残差注意力模块构建；利用自选择学习策略分别对两个预测分支的训练样本损失进行自选择学习，选中的样本损失参与梯度反向传播过程，多轮迭代训练得到一个完整的视频异常检测网络模型；对待测视频同样进行对象提取操作，不打乱顺序，直接输入到模型中计算预测得分，最终实现视频异常检测。本发明能使无监督视频异常检测的精度得到显著提高。
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公开(公告)号：CN115988500A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211239460.0
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种物理层安全辅助可疑自组织通信的合法监听方法，属于无线通信领域，包括：建立物理层安全辅助可疑自组织通信的主动监听干扰功率分配的优化问题模型；将所建立的优化问题转化为内外嵌套的两层优化问题，其中，外层优化问题优化相对监听速率，内层优化问题优化干扰功率分配；通过二分法求解外层优化问题得到相对监听速率，其中针对给定的相对监听速率，通过拉格朗日方法求解内层优化问题得到干扰功率分配。本发明主要针对可疑自组织通信终端采用物理层安全技术进行通信的场景，合法监听者可通过对干扰功率分配进行优化，最大化监听节点的相对监听速率，借助主动监听进行干扰以降低可疑通信链路的信道质量并大大提升监听性能。
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公开(公告)号：CN115761355A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211475700.7
申请日：2022-11-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 基于特征优化的混合广义零样本学习方法，将真实样本和生成模型产生的生成样本映射到一个嵌入空间中，在嵌入空间中执行最终的广义零样本学习分类。另外，为了改进可见类样本和未见类样本的视觉特征，该方法采用了一个特征优化模块，该模块将视觉→语义映射集成到混合框架中，引入了语义周期一致性损失与对比损失，来明确地鼓励类内紧凑性和类间可分性，并指导模型学习语义相关和更具鉴别性的视觉特征。本发明能够为不可见类生成具有鉴别性的视觉特征，弥补了样本缺失以及生成模型产生的生成样本缺乏鉴别性的问题，并且能够更加紧密地联系视觉特征和语义特征，使得模型更具鲁棒性，分类精度明显提高。
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公开(公告)号：CN114172161B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202111418565.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种高渗透率光伏接入的配电网多端协同电压治理方法、系统及存储介质，本发明方法中，当出现时段性、系统性过/欠电压时，采用集中智能协调调压方法，包括网端变压器档位切换、分布式电源多功能并网逆变器器Q/P调节、分布式储能逆变器Q/P调节、采用负荷端无功补偿器SVC；当出现间歇性局部过/欠电压时，采用终端多智能体分布式协同电压调节方法，利用本地及相邻节点的分布式电源多功能并网逆变器、分布式储能逆变器、负荷端无功补偿器SVC的分布式协同调压算法，对局部节点电压进行分布式协同补偿。本发明的配电网多端协同电压治理方法及系统实现了对全网化、分散化电压问题的系统性治理。
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