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公开(公告)号：CN113077094A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110394823.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法，包括如下步骤，通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态，将每个观测点的隐状态构造成图，作为图卷积神经网络GCN的输入，得到所有观测点加权后的隐状态，最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序预测作用，GCN能很好地汇聚周遭观测点对目标观测点的影响，借此辅助预测目标观测点的臭氧含量，二者结合能够更加准确地对目标观测点的臭氧含量做出预测，为臭氧污染问题的控制和监管供科学依据，为环保相关部门和政府治理部门制订相关决策提供科学合理的理论基础和预测方法。
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公开(公告)号：CN114905505B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210383369.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16 , G01C21/20 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了机器人导航领域的一种移动机器人的导航控制方法、系统及存储介质，包括：根据真实环境中目标任务数据调整导航控制模型中子策略的使用次序，利用导航控制模型对移动机器人进行导航；所述导航控制模型的训练过程包括：利用分层强化学习算法构建导航控制模型，将LSTM网络引入导航控制模型作为轨迹编码网络；通过训练数据集对导航控制模型进行训练，通过元训练数据集对导航控制模型的LSTM轨迹编码网络进行元学习训练；重复迭代更新获得函数收敛的最终导航控制模型；本发明根据特定任务以特定次序使用子策略，简化了学习后的导航控制模型应用于实际环境的迁移过程，提高了导航控制模型的实时性。
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公开(公告)号：CN113077094B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110394823.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法，包括如下步骤，通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态，将每个观测点的隐状态构造成图，作为图卷积神经网络GCN的输入，得到所有观测点加权后的隐状态，最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序预测作用，GCN能很好地汇聚周遭观测点对目标观测点的影响，借此辅助预测目标观测点的臭氧含量，二者结合能够更加准确地对目标观测点的臭氧含量做出预测，为臭氧污染问题的控制和监管供科学依据，为环保相关部门和政府治理部门制订相关决策提供科学合理的理论基础和预测方法。
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公开(公告)号：CN113457113A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110733117.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于NFC技术的卡牌游戏防作弊系统，该系统包括带有NFC标签的卡牌系统、NFC读写器系统、服务器和游戏比赛系统，所述带有NFC标签的卡牌系统中每张卡牌存储的ID编码信息均不相同并且独一无二；所述NFC读写器系统和游戏比赛系统均与服务器时刻保持连接；所述带有NFC标签的卡牌系统进入NFC读写器系统的识别区域依次进行读取，然后在手机上进行游戏比赛。本发明能够避免游戏过程中魔术换牌，无故丢牌藏牌的作弊行为。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118249819A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410435971.2
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于强化学习模型的线性互补对偶LCD码生成方法及相关装置。LCD码的生成矩阵分成两部分构成，分别为k×k维的单位矩阵和k×（n‑k）维的第一矩阵。该方法包括确定待构造的LCD的码长n和维数k，进而根据码长n和维数k初始化强化学习模型，得到目标强化学习模型；然后将单位矩阵和初始化后的第一矩阵进行拼接，得到初始化状态矩阵；以及将初始化状态矩阵输入至目标强化学习模型；最后，根据目标强化学习模型输出的目标第一矩阵生成目标线性互补对偶码。采用本申请实施例，可以克服已有码的性能、码长、维数等参数对构造LCD码的影响，提供更加灵活的码长和维数的LCD码构造方式。
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公开(公告)号：CN116542922A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310484015.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06T5/50 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于多层空洞卷积网络的半导体芯片焊点区域提取方法，通过将原始半导体芯片焊点图像数据集随机均分为N个批次；标注第一批次的半导体芯片焊点图像数据集；利用所标注的第一批次的半导体芯片焊点图像数据集对构建的多层空洞卷积网络模型进行模型训练，并生成当前阶段的最优模型；推理下一批次未标注的半导体芯片焊点图像数据集；直到处理过第N批次的半导体芯片焊点图像数据集，利用所有标注好的半导体焊点图像数据集进行最终的模型训练，得到最优提取模型，进行半导体芯片焊点区域提取；该方法能够在显著提升网络性能的同时减少模型参数量，能够保证数据集标注的高质量，能够有效提升半导体芯片焊点区域提取的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114905505A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210383369.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了机器人导航领域的一种移动机器人的导航控制方法、系统及存储介质，包括：根据真实环境中目标任务数据调整导航控制模型中子策略的使用次序，利用导航控制模型对移动机器人进行导航；所述导航控制模型的训练过程包括：利用分层强化学习算法构建导航控制模型，将LSTM网络引入导航控制模型作为轨迹编码网络；通过训练数据集对导航控制模型进行训练，通过元训练数据集对导航控制模型的LSTM轨迹编码网络进行元学习训练；重复迭代更新获得函数收敛的最终导航控制模型；本发明根据特定任务以特定次序使用子策略，简化了学习后的导航控制模型应用于实际环境的迁移过程，提高了导航控制模型的实时性。
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公开(公告)号：CN113457113B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110733117.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于NFC技术的卡牌游戏防作弊系统，该系统包括带有NFC标签的卡牌系统、NFC读写器系统、服务器和游戏比赛系统，所述带有NFC标签的卡牌系统中每张卡牌存储的ID编码信息均不相同并且独一无二；所述NFC读写器系统和游戏比赛系统均与服务器时刻保持连接；所述带有NFC标签的卡牌系统进入NFC读写器系统的识别区域依次进行读取，然后在手机上进行游戏比赛。本发明能够避免游戏过程中魔术换牌，无故丢牌藏牌的作弊行为。
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公开(公告)号：CN116051515A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310066066.X
申请日：2023-02-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉处理和目标检测技术领域，具体地说，是一种大视野半导体芯片外观缺陷检测方法，该方法基于堆叠多尺度组卷积YOLOv5，该方法首先获取大量大视野半导体芯片缺陷图像，对其进行9/16/25等分，以生成多尺度子缺陷图像数据集，接着对该数据集进行缺陷标注和数据集划分，使用堆叠多尺度组卷积YOLOv5算法进行模型训练，利用多线程推理子缺陷图，最后将子缺陷图检测结果映射到大视野半导体芯片图像上，完成对大视野半导体芯片外观的缺陷检测。本发明利用SMGC‑YOLOv5算法，使用多尺度轻量型卷积进行特征提取，大大缩短和提高模型的训练时间和性能，有效提升缺陷特征表述的可辨别性和大视野半导体芯片外观缺陷检测的准确性。
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