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公开(公告)号：CN115439882A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210947102.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧教室学生视觉注意力落区估计方法、可视化方法，属于智能教学领域。现有研究基于人体头部姿态估计视线落区，但该假设不一定成立且头部姿态估计存在固有误差；为解决该问题，本发明引入了视锥的概念，基于人体生理特征，利用所采集的有误差头部姿态估计数据进行视觉落区概率得分评估，面向观看静态内容落区的场景(黑板、屏幕)，和观看移动状态的教师场景，设置不同的方法估计视觉落区概率得分，降低了视觉落区估计的误差；同时本发明考虑到实际教学过程中存在的持续时间短暂的动作，如低头看下课本，或者转头进行短暂的知识讨论等，并不会影响学生的课堂注意力，本发明利用概率得分上下文信息将其忽略，提高了方法的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115345761A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210884920.9
申请日：2022-07-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在线考试辅助系统和在线考试监测方法，属于在线考试技术领域，其中的输入终端提供输入通道以使考生输入控制指令以及答题信息；考试终端包括考生客户端和第一摄像设备；考生客户端在控制指令下显示题目信息并接收考生输入的答题信息；第一摄像设备处于第一机位，拍摄考生的面部信息以使考生客户端对考生进行人脸验证和活体验证并监测考生视线范围内是否存在作弊道具；耳机屏蔽无线信号防止考生作弊并监测考生是否正常佩戴耳机；监测终端设有位于第二机位的第二摄像设备，拍摄考生的面向方向景以使考生客户端监测考生面向方是否存在作弊道具。本发明通过使考生的听觉、视觉以及本机形成信息闭环，能够有效防止考生作弊行为。
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公开(公告)号：CN114091673A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210058567.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00 , G06K9/62 , G06F16/36 , G06F21/62 , H04L67/51
Abstract: 本发明公开了语义信息表示方法、语义编码器、解码器和语义通信框架，属于语义通信领域。本发明在传统的语义通信架构基础上，在语义编码器中增加语义比较器，在语义解码器增加语义推理器。所述语义通信架构不在发送方对语义信息进行直接编码，而是训练一个语义比较器，该语义比较器能够区分出发送方的专家推理路径，语义推理器通过和语义比较器对抗式训练，学习到语义发送方专家推理路径的推理机制，最后直接能对接收到的信息进行解码恢复出语义信息，解决了对隐式语义信息中的语义推理机制难以编码的问题，并且能够实现语义信息的解码。
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公开(公告)号：CN118262168B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410433816.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 天津见康华美医学诊断技术有限公司 , 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳见康智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的B细胞淋巴瘤识别方法及装置，涉及细胞识别技术领域，步骤包括：获取原始数据，并选择信号参数作为细胞的特征向量；对特征向量进行补偿处理；对补偿后的荧光数据进行数据变换处理；对样本中的细胞构建邻接关系图；在对样本中的细胞进行分类时，将所有细胞特征数据和邻接关系图输入训练后的图卷积神经网络，对每个细胞进行类别预测；对样本的B细胞克隆性阴阳性进行判断；对异常样本的细胞免疫标记进行判断。装置包括检测模块、预处理模块、换算模块、构建模块、预测模块、第一判断识别模块和第二判断识别模块。本发明记载的方法及装置保证了整个全流程识别过程的自动化，提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN118262168A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410433816.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 天津见康华美医学诊断技术有限公司 , 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳见康智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的B细胞淋巴瘤识别方法及装置，涉及细胞识别技术领域，步骤包括：获取原始数据，并选择信号参数作为细胞的特征向量；对特征向量进行补偿处理；对补偿后的荧光数据进行数据变换处理；对样本中的细胞构建邻接关系图；在对样本中的细胞进行分类时，将所有细胞特征数据和邻接关系图输入训练后的图卷积神经网络，对每个细胞进行类别预测；对样本的B细胞克隆性阴阳性进行判断；对异常样本的细胞免疫标记进行判断。装置包括检测模块、预处理模块、换算模块、构建模块、预测模块、第一判断识别模块和第二判断识别模块。本发明记载的方法及装置保证了整个全流程识别过程的自动化，提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN114091673B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210058567.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00 , G06K9/62 , G06F16/36 , G06F21/62 , H04L67/51
Abstract: 本发明公开了语义编码器、解码器和语义通信框架，属于语义通信领域。本发明在传统的语义通信架构基础上，在语义编码器中增加语义比较器，在语义解码器增加语义推理器。所述语义通信架构不在发送方对语义信息进行直接编码，而是训练一个语义比较器，该语义比较器能够区分出发送方的专家推理路径，语义推理器通过和语义比较器对抗式训练，学习到语义发送方专家推理路径的推理机制，最后直接能对接收到的信息进行解码恢复出语义信息，解决了对隐式语义信息中的语义推理机制难以编码的问题，并且能够实现语义信息的解码。
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