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公开(公告)号:CN117666783A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311584636.0
申请日:2023-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/041 , G06F3/0354 , G06F3/0346
Abstract: 本发明提出一种基于震动触觉的触控屏与触控笔交互方法,该方法通过在触控笔中内嵌传感器与震动触觉生成装置,向用户提供具有方向性的触觉信息和自定义触觉,所述触觉触控笔装置包含触控笔外壳,传感器阵列、控制单元和触觉生成装置。所述触控笔外壳用于容纳其他设备;所述传感器阵列位于触控笔外壳内,主要负责收集触控笔在使用过程中的压力和姿态信息;所述触觉生成装置位于触控笔外壳尾部,负责按照对应控制信息生成具有方向性的触觉信息和自定义触觉;所述控制单元位于触控笔内部,传感器阵列和触觉生成装置之间,数据连接传感器阵列、触觉生成装置和上位机,负责计算传感器阵列数据并生成触觉生成装置的控制信息。
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公开(公告)号:CN117633584A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311529529.8
申请日:2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用于应用流量分类的自动化深度学习模型生成方法及系统,包含应用流量预处理阶段,应用流量分类模型架构搜索阶段,应用流量分类模型选择阶段。预处理阶段包括:原始应用流量样本重组与IP混淆;获得包字节序列;对包字节序列转换为矢量矩阵。搜索阶段包含:控制器和隐藏状态表初始化;正常与缩减单元结构搜索;链接单元形成分类模型;模型训练与测试;控制器更新;判断是否达到终止条件。选择阶段包括:模型性能排序;本发明使用强化学习方法,减少了设计过程的主观性和人为偏好的影响,可以实现自动生成对应用流量进行分类的深度学习模型,提高了模型的表达能力和分类性能,实现了更高的准确性与效率。
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