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公开(公告)号：CN105873027B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610227443.3
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种静态Zigbee网络的规划方法，步骤包括：将Zigbee无线节点配置为三种类型的无线节点、在安装环境中测量有效通讯距离、设定路由器节点的数量及位置、建立Zigbee树状网络拓扑结构、为每个路由器节点分配网络地址及管理的地址池、为终端节点分配网络地址和扩展地址。该规划方法建立了静态树形拓扑结构，克服了层数限制，同时终端节点的区分使用2字节扩展地址，极大的提高了网络容量，扩展了该监控网络的应用范围。
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公开(公告)号：CN120032156A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411861572.9
申请日：2024-12-17
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体的血红细胞图像识别分类方法，属于深度学习领域，所述红细胞图像识别分类方法包括描述阶段、推理树建立阶段和推理阶段，描述阶段首先使用分割模型分割出全部细胞并得到单个细胞图像，再使用视觉问答模型从细胞图像中提取显著的属性，推理树建立阶段使用大语言模型和精心制作的提示并基于属性和类别对搭建成一颗推理树，树节点是基于投票选举方式经过多轮迭代来选出最易区分的属性，最终的推理阶段先把细胞图像和描述阶段得到属性输入视觉问答模型得到属性描述，再输入推理树经过推理得到预测类别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804827A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810602085.9
申请日：2018-06-12
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06F17/5009 , H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明提供了一种在线微电网虚拟仿真训练系统，包括在线微电网虚拟仿真训练平台及操作模块，所述在线微电网虚拟仿真训练平台包括场景创建模块、模式选择模块、反馈模块、后台模块、讨论模块以及信息发布模块；所述操作模块用于操作虚拟人物的行为，控制虚拟人物的行进、操作设备按钮和开关以及微电网控制软件中内容的操作。本发明借助在线微电网虚拟仿真训练平台，改善微电网培训方式，使培训环境更加生动化、可控化，提高学员的学习动机，达到虚拟训练与真实训练间的虚实结合、虚实交互，实现渐进式、层次化学习。
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公开(公告)号：CN108806380A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810602973.0
申请日：2018-06-12
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G09B23/188 , G09B9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟现实技术的微电网模拟仿真训练系统，包括虚拟现实主机及操作模块，所述虚拟显示主机包括场景创建模块、模式选择模块、反馈模块以及后台模块；所述操作模块用于操作虚拟人物的行为，控制虚拟人物的行进、操作设备按钮和开关以及微电网控制软件中内容的操作。本发明借助虚拟现实技术，改善微电网培训方式，使培训环境更加生动化、可控化，提高学员的学习动机，达到虚拟训练与真实训练间的虚实结合、虚实交互，实现渐进式、层次化学习。
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公开(公告)号：CN120031810A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510042965.5
申请日：2025-01-10
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于平均教师模型的血红细胞测试时域适应检测方法，属于深度学习领域，包括预训练、数据增强、随机恢复、损失计算以及教师模型与学生模型的更新。首先，在源域数据上预训练基准检测模型以获得初始特征。在测试阶段，目标域数据分别经过弱增强和强增强后输入教师模型和学生模型。输入教师模型后生成伪标签，以减轻持续适应过程中误差累积的影响；学生模型通过与教师模型预测结果的交叉熵损失进行优化，教师模型通过指数移动平均方法更新。此外还采用随机恢复方法，从源域预训练模型显式恢复知识到学生模型，有效缓解灾难性遗忘问题。最终模型能在测试时对目标域数据保持良好性能。
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公开(公告)号：CN116150767A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310184920.2
申请日：2023-03-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法，给定端到端自动驾驶软件作为测试对象，以图片作为输入，输出偏转角度用以控制虚拟汽车，设置输入图片中billboard区域为测试区域，设置期望行驶轨迹为测试目标；定位测试对象当前所处位置，基于测试目标，计算测试对象的期望偏转角；定位输入中的测试区域，添加高斯扰动噪声以模拟环境因素的影响，计算关于输入图片的梯度；基于子梯度迭代更新测试对象的输入；提取并使用仿射变换和插值变换将测试区域图像转换成billboard尺寸，并输入至虚拟摄像头，最终输出至测试场景中的billboard上；基于反馈信息和控制信息完成连续测试。本发明提高了以机器学习和深度学习为基础的自动驾驶软件的鲁棒性和安全性。
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公开(公告)号：CN105873027A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610227443.3
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种静态Zigbee网络的规划方法，步骤包括：将Zigbee无线节点配置为三种类型的无线节点、在安装环境中测量有效通讯距离、设定路由器节点的数量及位置、建立Zigbee树状网络拓扑结构、为每个路由器节点分配网络地址及管理的地址池、为终端节点分配网络地址和扩展地址。该规划方法建立了静态树形拓扑结构，克服了层数限制，同时终端节点的区分使用2字节扩展地址，极大的提高了网络容量，扩展了该监控网络的应用范围。
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