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公开(公告)号：CN114840679A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210087035.8
申请日：2022-01-25
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用。该方法包括：采集乐理学习者提问的语音信号并转换为文本数据；获取文本数据中的实体嵌入表示hi和关系嵌入表示si；将hi、si与乐理知识图谱的每个实体eu对应的特征向量tu构成候选三元组(hi，si，tu)；将候选三元组输入到知识图谱推理模块，获得所有候选三元组的能量值，将能量值最优的候选三元组中的tu对应的eu输出。本发明通过解析问句的实体及其关系，并挖掘乐理知识图谱中实体和关系的深度语义交互，可以提高智能导学的精确性和扩展性。
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公开(公告)号：CN114461908A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210099175.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于异质交互行为的数字教育资源匹配方法及系统。该方法包括步骤：获取数字教育资源数据，数字教育资源数据包含学习者对资源的偏好数据、资源属性数据、学习者对资源的评论数据，每个学习者有唯一的编号；根据偏好数据、资源属性数据构建异质图，对异质图进行特征提取获得每个资源的异质流特征向量，根据评论数据获取每个资源的文本特征向量；将同一个资源的异质流特征向量、文本特征向量进行拼接获得每个资源的特征向量；将待匹配的目标学习者编号及每个资源的特征向量输入到训练后的推荐模型中，输出被推荐的数字教育资源。本发明可以提升数字教育资源匹配的准确度，从而更好地提供个性化学习服务。
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公开(公告)号：CN115118462A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210646887.6
申请日：2022-06-09
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/141 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积增强链的数据隐私保护方法，包括：获取各学习主体对应的学习数据，并根据所述学习主体建立对应的私有数据节点，将所述学习数据存入对应的所述私有数据节点；基于区块链网络的智能合约和共识协议在各所述私有数据节点之间建立安全网络连接，并互相通信实现自身状态更新；在各所述私有数据节点构建基于强化学习和安全计算的底层系统，与所述区块链网络一同形成卷积增强链，对所述学习数据进行隐私保护。其可以解决基于传统数据隐私保护机制保护后的数据可用性不高，用于进行模型训练效果较差或模型受到攻击后其内的数据将会全部泄露的问题。
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公开(公告)号：CN115050075B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210736803.8
申请日：2022-06-27
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明提供一种跨粒度交互学习的微表情图像标注方法及装置，涉及图像处理技术领域，包括步骤：获取待标注的微表情图像序列；获取预设数量的已标注的微表情图像，将已标注的微表情图像和待标注的微表情图像序列输入至预训练的特征提取器模型；标注待标注的每个微表情的类别；获取每种微表情类别对应的标准置信分数；获取已识别的微表情的置信分数并与对应类别的微表情的标准置信分数比较，输出大于等于标准置信分数的微表情；更新待标注的微表情图像序列，直至将所有的微表情完成标注后输出已标注的微表情图像集合。实现了教学场景下对学生微表情进行高效、准确的自动标注，避免了人工标注的主观性、采集的微表情的歧义性，节省大量的人力物力。
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公开(公告)号：CN115116117A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210845735.9
申请日：2022-07-19
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06F3/01 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法，该方法将待监测学习主体的脸部图像、头部旋转图像和脑电信息同时用于学习投入度的评估中，采用新颖的多模态网络模型CGVNet提高了待监测学习主体的学习投入度数据监测的准确性。将获取的头部旋转角度特征向量、凝视方向特征向量以及脑电信息进行融合并分类，从而克服了传统学习投入度监测方法中监测维度单一的局限性，减少漏检、误检的问题，对学习质量的提高和辅助教学具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115050072B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210701886.7
申请日：2022-06-21
Abstract: 本发明公开了一种基于多数据流的抬头状态数据获取方法，该方法通过安装在教室中的三目摄像机(三维激光扫描仪、RGB相机和长波红外相机)采集视频信息，获取视频中的一部分帧作为头部姿态估计的数据集；对3D点云数据进行预处理，同时将RGB图像和红外线图像融合在一起；使用单阶段目标检测算法对图像中的人脸进行目标检测和裁剪；将裁剪过的图像数据输入到训练好的头部姿态识别模型，获取每个学生的头部姿态偏转数据；统计某一段时间内的学生抬头率和各个学生的抬头时长，并转换成可视化数据，反馈给教师，帮助教师即时调整教学策略和有针对性地因材施教，从而能够提高教学质量和效果。
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公开(公告)号：CN114840679B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210087035.8
申请日：2022-01-25
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06N5/04 , G10L15/26
Abstract: 本发明公开了一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用。该方法包括：采集乐理学习者提问的语音信号并转换为文本数据；获取文本数据中的实体嵌入表示hi和关系嵌入表示si；将hi、si与乐理知识图谱的每个实体eu对应的特征向量tu构成候选三元组(hi，si，tu)；将候选三元组输入到知识图谱推理模块，获得所有候选三元组的能量值，将能量值最优的候选三元组中的tu对应的eu输出。本发明通过解析问句的实体及其关系，并挖掘乐理知识图谱中实体和关系的深度语义交互，可以提高智能导学的精确性和扩展性。
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公开(公告)号：CN115118462B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210646887.6
申请日：2022-06-09
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/141 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积增强链的数据隐私保护方法，包括：获取各学习主体对应的学习数据，并根据所述学习主体建立对应的私有数据节点，将所述学习数据存入对应的所述私有数据节点；基于区块链网络的智能合约和共识协议在各所述私有数据节点之间建立安全网络连接，并互相通信实现自身状态更新；在各所述私有数据节点构建基于强化学习和安全计算的底层系统，与所述区块链网络一同形成卷积增强链，对所述学习数据进行隐私保护。其可以解决基于传统数据隐私保护机制保护后的数据可用性不高，用于进行模型训练效果较差或模型受到攻击后其内的数据将会全部泄露的问题。
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公开(公告)号：CN115116117B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210845735.9
申请日：2022-07-19
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06F3/01 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法，该方法将待监测学习主体的脸部图像、头部旋转图像和脑电信息同时用于学习投入度的评估中，采用新颖的多模态网络模型CGVNet提高了待监测学习主体的学习投入度数据监测的准确性。将获取的头部旋转角度特征向量、凝视方向特征向量以及脑电信息进行融合并分类，从而克服了传统学习投入度监测方法中监测维度单一的局限性，减少漏检、误检的问题，对学习质量的提高和辅助教学具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114882570B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210604509.1
申请日：2022-05-31
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , A61B5/021 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种远程考试异常状态预判方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：分别获取远程考试系统中RGB摄像头及近红外摄像头采集的考生视频资源并按时间顺序进行分解，获得考生RGB多帧图像及近红外多帧图像；将预处理后的考生RGB多帧图像及近红外多帧图像分别输入到训练后的精细表情识别模型和面部远程血压识别模型中，分别获取考生在考场中的面部精细表情识别结果和血压识别结果；根据面部精细表情及血压识别结果进行考生异常状态判断及预警。本发明通过对远程考试中考生的精细表情及面部远程血压信号进行识别分析，可以实时准确地预判考生在考场中是否有异常状态倾向。
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