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公开(公告)号：CN110602045B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910744001.X
申请日：2019-08-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , G06F16/955 , H04L67/02
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和机器学习的恶意网页识别方法，包括训练数据集与测试数据集的构建，HTTP请求信息的收集，将HTTP请求特征与URL特征和源代码特征融合，生成融合特征，使用5折交叉验证进行机器学习模型训练，得到最优的分类模型，根据最优的分类模型对恶意网页识别，本发明基于HTTP请求信息的特征构建的分类模型可以快速有效地识别可疑网页，为用户提供实时的网页安全性分析服务。
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公开(公告)号：CN106709933B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201611011646.5
申请日：2016-11-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/207
Abstract: 本发明公开了一种基于非监督学习的运动估计的方法，该方法解决了基于监督学习的深度卷积神经网络在进行运动估计训练时对数据的高要求问题，尤其是需要对大量训练数据进行真值标注的问题。该方法使用非监督学习的方法对卷积神经网络进行训练，采用该方法进行训练降低了对于训练数据中真值的要求，建立了一种非一般性结构的深度卷积神经网络。此外，采用一种从粗糙到精细的计算模型使完成训练的网络模型能针对运动幅度较大的运动区域进行计算。
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公开(公告)号：CN106709933A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611011646.5
申请日：2016-11-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/207
Abstract: 本发明公开了一种基于非监督学习的运动估计的方法，该方法解决了基于监督学习的深度卷积神经网络在进行运动估计训练时对数据的高要求问题，尤其是需要对大量训练数据进行真值标注的问题。该方法使用非监督学习的方法对卷积神经网络进行训练，采用该方法进行训练降低了对于训练数据中真值的要求，建立了一种非一般性结构的深度卷积神经网络。此外，采用一种从粗糙到精细的计算模型使完成训练的网络模型能针对运动幅度较大的运动区域进行计算。
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公开(公告)号：CN103678432A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310116907.X
申请日：2013-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30896
Abstract: 本发明基于网页主体特征和中介真值的网页主体识别和提取方法是一种Web信息抽取过程中进行主体识别的解决方案。主要用于解决主体识别存在的通用性不强、准确度有待提高的问题，属于Web信息处理领域。本发明的特征：通过考察网页结点树中每个结点的子树数、平均子树分支数、可显示字符数和子树分支数极差等属性，从多角度判别每个结点是主体结点的真值程度，再综合各个角度的评判结果识别出网页的主体结点，从而具有较高的网页主体识别准确度；而且本发明能够针对每个网页自动设定中介真值程度计算所需要各个属性的界值，多角度判别和自动设定界值一起使本发明通用性强，适用于各种类型网页的主体识别和提取。
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公开(公告)号：CN103678274A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310129008.3
申请日：2013-04-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种用于文本分类的特征提取方法，用于解决文本分类存在的准确率和召回率有待进一步提高的问题。本发明是一种策略性方法。考虑到统计热力学中熵的概念，熵用来描述体系的混乱程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学、信息论等领域都有重要应用。本发明认为熵同样可以用在文本分类中，可以将特征看成是一个事件，文本的类集就是一个系统，这样熵就可以衡量特征和类别的混乱程度，进而转化为它们之间关系的紧密程度。本发明在改进互信息的基础上，结合熵的概念，提出一种新的特征评估函数，并基于该函数进行特征提取，能选取更优特征子集，用以表示文本和构建分类器，以提高文本分类的准确率与召回率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117687606A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311711722.3
申请日：2023-12-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及虚拟现实技术领域，尤其涉及一种基于Pico体态追踪的虚拟校园漫游方法及系统包括对校园cad图绘制整体框架，接着对校园内各个实体建筑进行拍摄外观真实材质，作为建模后物体的材质贴图；使用3ds Max软件完成建模、贴图、渲染，导出fbx格式作为素材；通过Unity3D来绘制场景地形，添加树木花草，将三维模型添加至场景中完成整体的搭建；对系统进行功能性需求分析，通过JavaScript、C#语言完成一系列功能实现；结合Pico4和体感追踪器进行虚拟漫游。在建模的过程中，考虑到许多建筑具有相似的要素甚至外形，实际建模需要消耗大量的时间精力，采取对相同物体复制添加的方法可以极大缩减工程量。
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公开(公告)号：CN115982369B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310245899.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/09 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种融入标签语义的文本分类改进方法包括，对数据集中的文本和标签分别进行向量编码；处理文本编码向量得到预测标签分布和损失；处理标签编码向量得到标签向量表征和损失；采用LCM，将文本向量表征和标签向量表征作相似度分析；将得到的损失使用KLDivLoss损失函数衡量差异。本发明是基于标签混淆学习（LCM）提高文本分类任务的准确率，LCM使得标签分布变成软标签分布，对one‑hot这种暴力标签的一种优化，让相近的标签距离更加相近，不相关的标签距离更加变远。
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公开(公告)号：CN111832038B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010442892.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和IPFS的医疗数据共享模型的实现方法，该方法在保障数据安全的前提下共享、维护医疗数据，并优化系统瓶颈，较好地实现了高效检索。具体包括：各医疗机构共同组建IPFS数据存储系统，通过分布式存储、文件拆分与拼接、冗余备份等技术有效解决数据存储的问题。各医疗机构共同构建联盟区块链，通过算力竞争的共识机制、点对点通信、数字摘要等机制，共同维护写入区块链中的数据。为了解决数据访问权限问题，提出一种联合密钥加密的方法，加密上传至IPFS的数据，本发明在保障数据安全的前提下共享、维护医疗数据，并优化系统瓶颈，较好地实现了高效检索的目标。
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公开(公告)号：CN103678432B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201310116907.X
申请日：2013-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明基于网页主体特征和中介真值的网页主体识别和提取方法是一种Web信息抽取过程中进行主体识别的解决方案。主要用于解决主体识别存在的通用性不强、准确度有待提高的问题，属于Web信息处理领域。本发明的特征：通过考察网页结点树中每个结点的子树数、平均子树分支数、可显示字符数和子树分支数极差等属性，从多角度判别每个结点是主体结点的真值程度，再综合各个角度的评判结果识别出网页的主体结点，从而具有较高的网页主体识别准确度；而且本发明能够针对每个网页自动设定中介真值程度计算所需要各个属性的界值，多角度判别和自动设定界值一起使本发明通用性强，适用于各种类型网页的主体识别和提取。
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公开(公告)号：CN117115516A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310989477.6
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种融合图像字幕和BERT的多模态情感分析方法及系统，涉及多模态情感分析技术领域包括提取多模态数据集的图像生成描述图像的文字；通过ResNet得到图像特征，采用BERT编码器计算目标的隐藏层表示，基于目标图像匹配层得到最终的视觉表示；将多模态数据的图像描述和文本输入BERT编码器计算图像描述的特征表示和文本的特征表示，得到最终的文本特征表示；计算多模态隐藏层表示，通过池化层全连接层和Softmax得到最终情感分类。本发明提取多模态数据集图像，结合两种以上的模态来实现跨模态的情感分析，增加对图像内容的理解和识别能力，有效解决单模态的局限性，将图像的信息转化为更具表达能力和语义信息的视觉表示，提升了多模态系统的稳定性。
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