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公开(公告)号：CN119827756A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411928877.7
申请日：2024-12-25
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01N33/53 , A61B5/151 , A61B5/15 , A61B5/157 , H04L67/12 , H04L69/22 , H04L41/0681 , H04L41/12 , G01N33/574 , G01N33/577 , G01N33/58 , G01N21/64 , G01N21/01 , G16B40/20 , G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种量子化增强型居家肿瘤标志物便携式监测设备及监测方法，包括：微针阵列：用于采集多种体液样本；水凝胶量子点标记试剂：接触采集的样本后释放量子点标记物；量子传感器阵列：发射特定波长的激发光照射量子点标记的肿瘤标志物，将荧光光信号转换为电信号，并将电信号传至微处理器，进行数据处理；数据传输单元：将微处理器得到的检测结果数据传输至移动终端；移动终端：接收到数据传输模块传来的检测结果数据，对数据进行解析，并将检测结果进行显示与预警；微处理器：分别与量子传感器阵列、数据传输单元、移动终端连接。本发明的设备适合居家长期健康监测，采集后自动检测、传输结果并显示预警，便于居家操作。
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公开(公告)号：CN119960429A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510116514.1
申请日：2025-01-24
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种智能汽车电机控制器算法的实时测试方法及系统，属于汽车电机控制技术领域，方法包括通过MFO算法对预先在宿主机中编写的电机控制器算法进行优化；再传输到目标机上，利用搭载的双核实时系统以及Simulink‑RT内核实时执行接收到的电机控制器算法，通过安装在目标机上的集成板卡将实时执行的电机控制器算法转化为电气信号，以控制被控汽车电机；通过被控汽车电机实时测试电机控制器算法的运行情况，并将电机的控制参数返回至宿主机进行迭代优化，直至获取最优电机控制参数，从而得到最优的电机控制器算法，完成测试；本发明解决了在汽车生产过程中，无法提前对电机控制系统进行可用性测试的问题。
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公开(公告)号：CN119832632A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411854754.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 齐丰科技股份有限公司 , 南京工程学院
IPC: G06V40/20 , H04N5/04 , H04W56/00 , H04W80/06 , G06V20/52 , G06V10/94 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向变电站安防的多模态行为识别方法及系统，方法包括获取变电站内外人员的动作数据，包括WiFi信道状态信息图像数据和距离‑多普勒图像数据，基于预先训练的行为识别模型，得到变电站内外人员动作的分类预测结果，使用MobileNetv4网络替换VGG19网络改进OpenPose算法，提取变电站内外人员动作视频帧中的人员动作姿态作为标签训练行为识别模型；使用带有卷积注意力模块的VGG16网络提取距离‑多普勒图像数据，将WiFi信道状态信息图像数据和距离‑多普勒图像数据进行特征融合。本发明实现了在有效识别人员行为的同时，最大限度地保护了变电站的隐私和数据安全，有效避免了敏感信息的泄露和滥用。
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公开(公告)号：CN119716065A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411909819.X
申请日：2024-12-24
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01N33/574 , G01N33/58
Abstract: 本发明公开了一种基于量子点癌症检测的荧光信号增强方法，包括：步骤A.利用叠氮基修饰方法修饰量子点表面，然后进入步骤B；步骤B.利用酶解法修饰生物探针表面，然后进入步骤C；步骤C.利用双功能连接剂连接量子点与生物探针。本发明针对检测过程中生物探针与量子点连接效率低而导致荧光强度弱的问题，采用对量子点和生物探针表面进行适当修饰，及利用双功能连接剂连接二者等措施，增强生物探针与量子点的亲和力，使生物探针与量子点之间能形成更稳定的、高效的连接，有效提高了检测过程中荧光信号的强度。
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公开(公告)号：CN118210486A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410391407.5
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F8/30 , G06F8/34 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F16/33 , G06F8/70
Abstract: 本发明公开了一种模型和深度神经网络结合的代码生成方法，涉及智能教育管理领域，包括以下步骤:步骤一：主需求建模；S1：利用活动图进行需求建模，通过形式化定义活动图，自动生成宏观逻辑框架代码；S2：采用深度神经网络模型，特别是基于Action序列的深度学习模型，从自然语言描述中预测出微观细节功能代码；S3：相似代码检索；将输入的代码片段以及所有的训练集解析为AST，并通过先序遍历进一步获得序列表示。该模型和深度神经网络结合的代码生成方法，首先利用活动图进行需求建模，通过形式化定义活动图，生成宏观逻辑框架代码，然后，采用深度神经网络模型，特别是基于Action序列的深度学习模型，从自然语言描述中预测出微观细节功能代码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119587336A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411879898.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电信号的手部康复机器人镜像控制训练方法及系统，涉及康复机器学习技术领域，旨在解决现有技术在镜像训练时手部动作识别不准确的问题，其包括获取患者健侧手实时肌电信号数据；对患者健侧手实时肌电信号数据进行特征提取得到时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征作为输入，基于多层感知机输出得到手势分类结果；根据手势分类结果，利用手部康复机器人对患侧手进行镜像控制训练。本发明可以有效提升镜像训练中健侧手的手势识别准确率，提升镜像训练效果，促进患者手部运动神经的康复。
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公开(公告)号：CN118468416A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410362888.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于电动汽车制动的开发方法及装置，涉及智能汽车技术领域。基于半实物仿真系统的车辆制动算法开发和优化，包括宿主机系统、电机制动系统、实时机系统、数据采集系统。宿主机系统用于算法设计确定当前是否需要制动；电机制动系统用于执行制动流程以及采集制动信息向实时机反馈；实时机系统用于制动测试确认制动力是否满足制动需求；数据采集系统采集测试数据并向实时机传输。无需建立复杂的实物模型的情况下，可以实现汽车制动算法的开发，从而节约开发成本。
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公开(公告)号：CN118294961A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410386724.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01S13/931 , G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶电动汽车雷达检测技术，包括雷达的硬件系统：仿真环境，控制系统；雷达的硬件系统用于模拟真实的雷达工作原理，用以进行测试；仿真环境，用以模拟周围环境的信号，控制系统，用于控制仿真过程中的各个参数和条件，以便对雷达系统进行不同的测试和评估，可视化界面，用于显示仿真系统的运行结果，包括雷达扫描图像、目标检测结果、跟踪轨迹，通过界面观察仿真系统的工作情况，并进行参数调整和性能评估。该无人驾驶电动汽车的雷达检测技术，对无人驾驶电动汽车雷达的检测技术进行升级，使其能够有效地降低测试成本和风险，加快算法的研发和验证过程，同时提高无人驾驶汽车的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118275909A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410370131.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01R31/3842 , G05B17/02 , G01R31/367 , G01R21/06 , G01K11/3206 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种基于硬件在环测试的新能源汽车电池质量监控系统与能耗优化方法，包括优化模块，其左侧连接有质量监控模块，且优化模块的下侧连接有电池能耗模拟模块，运用半实物仿真平台模拟新能源车及其动力系统运行的模型，运用半实物仿真平台模拟用于通讯、采集、控制等作用的外围硬件，使用RT‑LAB编译环境将模型转换为机器语言并下载到数字仿真器。该基于硬件在环测试的新能源汽车电池质量监控系统与能耗优化方法，能够对新能源汽车电池能耗进行优化，减少了算法开发时间和检测时间，节省了人力同时提高了对车用动力电池组管理系统品质的管控能力，且能够对新能源汽车电池的质量进行监控。
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公开(公告)号：CN119889575A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411881171.X
申请日：2024-12-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电控制的虚拟交互手部镜像康复训练方法及系统，涉及康复机器学习技术领域，旨在解决现有技术在虚拟交互康复训练中识别精度低，触觉反馈差的问题，其包括采集患者健侧手实时肌电信号数据；对患者健侧手实时肌电信号数据进行特征提取得到时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征作为输入，基于卷积神经网络模型输出得到手势分类结果；根据手势分类结果，利用手部康复机器人对患侧手进行镜像训练，并通过游戏软件实现虚拟游戏与患者现实动作之间的交互。本发明通过采集肌电信号提前预测患者的运动意图，更好地指导患者进行镜像训练，且实现了患者实际动作与虚拟游戏之间的交互，可增加患者在康复训练中的乐趣性和积极性。
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