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公开(公告)号：CN118158116A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410584760.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 南昌大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本申请涉及网络运行指标预测技术领域，公开了一种基于Transformer时序预测模型的网络运行指标预测方法及系统，该方法包括：对原始时间序列数据进行预处理和多项时序分解，多项时序分解包括趋势项时序分解和周期项时序分解，以得到网络运行的多项时序数据；将多项时序数据输入嵌入层以得到可嵌入特征序列；将可嵌入特征序列输入引入了多头稀疏自注意力的编码器中以捕捉序列的全局信息和局部特征；将编码器输出特征和补充掩码序列输入解码器以得到预测网络运行指标。该方法能够解决现有的Transformer时序预测模型在长非平稳序列预测退化明显、对局部特征和周期特征提取不充分，使得无法满足复杂的非平稳时序预测需求的问题。
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公开(公告)号：CN114511915B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210407083.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于移动客户端的可信任证件照采集系统及方法，方法包括：首先安装客户端应用到移动设备中，移动设备连接身份证读卡器和互联网；启动客户端应用通过身份证读卡器获取用户身份数据和照片，然后启动拍照流程；拍照完成之后，客户端应用将身份证照图像和现场拍摄照片进行比对，核实用户身份；然后根据拍摄的照片进行证件照的生成操作，最终将生成的证件照返回到前台界面，供用户确认效果。本发明由移动客户端实现身份校验和证件照生成，不依赖后端服务器，整个业务流程清晰，自动化和智能化水平高。
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公开(公告)号：CN103349467A
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201310288047.8
申请日：2013-07-10
Applicant: 南昌大学
IPC: A47G9/10 , G04B47/00 , F21V33/00 , F21Y101/02
Abstract: 一种多功能智能睡枕，所述睡枕结构包括枕芯、枕套、震动层、LED灯、时钟显示屏、扬声器和控制器。该智能睡枕是一款多功能的智能“闹醒”、“防回笼觉”枕头，它是敦促人们培养健康生活习惯的好帮手。在特色功能方面，可为生活带来许多便利，不但可以当作闹铃使用，还可以当作日历时钟使用，震动、音乐和灯光的应用，使用者可以躺着看时钟，也可以躺在床上听着轻松、优美的音乐入睡。
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公开(公告)号：CN118200047B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410593930.6
申请日：2024-05-14
Applicant: 南昌大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/042 , G06F18/243 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及机器学习领域，提出了一种基于图表征的网络流量异常检测方法及系统，通过设计一种图神经网络模型，从网络流量数据集的图结构中获取图表征，有效地捕捉到网络中的异常模式，精准地识别到潜在的网络攻击行为和异常流量活动，再通过设计一种融合图表征的随机森林模型，降低了待处理样本规模，同时还可进行并行化计算，极大地提高了网络流量异常检测的效率。
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公开(公告)号：CN114719759B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210339031.4
申请日：2022-04-01
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SLAM算法和图像实例分割技术的物体表面周长和面积测量方法，具体为：使用带有单目相机和惯性测量元件(InertialMeasurementUnit，IMU)的手机，利用SLAM技术对被测量物体进行尺度测量，计算出相机拍摄的照片被测物体附近像素点的代表的实际尺度；使用深度学习的卷积神经网络技术，分割待测照片，遮盖住原图像中不相关内容，得到主体图像之后再进行二值化处理，选定需要测量的物体主体；计算该二值图的主体包含的像素个数和检测主体的边缘像素点个数，结合每个像素代表的长度数值，换算出该物体的表面周长和面积。本发明实现了仅通过手机就能迅速、准确地得到相机视野中物体的单个面边缘周长、这个面投影到平面的面积和弯曲线形物体长度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114511915A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210407083.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于移动客户端的可信任证件照采集系统及方法，方法包括：首先安装客户端应用到移动设备中，移动设备连接身份证读卡器和互联网；启动客户端应用通过身份证读卡器获取用户身份数据和照片，然后启动拍照流程；拍照完成之后，客户端应用将身份证照图像和现场拍摄照片进行比对，核实用户身份；然后根据拍摄的照片进行证件照的生成操作，最终将生成的证件照返回到前台界面，供用户确认效果。本发明由移动客户端实现身份校验和证件照生成，不依赖后端服务器，整个业务流程清晰，自动化和智能化水平高。
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公开(公告)号：CN114494673A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210073639.7
申请日：2022-01-21
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/141 , G06V40/16 , G06T7/194 , G06T7/13 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像处理和深度学习的标准证件照的生成方法，方法旨在缓解当前证件照采集流程复杂、设备投入多、工作量大等问题，方法包括：首先在拍照现场布置补光灯、身份证读卡器和桌椅；然后开启移动客户端，通过身份证读卡器获取身份数据并激活客户端拍照，客户端将身份证数据和照片发送到图像处理服务器；图像处理服务器对身份证图像和现场照片进行对比，验证用户身份，并对现场拍摄的照片进行一系列的图像处理操作，包括使用深度学习模型进行人像提取，最终生成符合标准的证件照；该发明现场布置简单，业务流程清晰明了，自动化和智能化水平高。
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公开(公告)号：CN109818775A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811538729.9
申请日：2018-12-14
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络的短期网络流量预测方法，包括以下步骤：步骤1：数据预处理，将数据集拆分成训练样本和测试样本；步骤2：初始化小波神经网络WNN结构及自适应微分进化算法ADE种群大小NP、最大进化代数G、初始变异概率F0、交叉因子CR的参数；本发明在小波神经网络修正参数的步骤中增加动量项；同时采用自适应微分进化算法(ADE)生成小波神经网络初始连接权值、小波系数及动量项系数，通过优化调整WNN参数初始化的策略，建立了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络(ADE-WNN)的模型，经过优化改进的小波神经网络模型，收敛速度更快，预测精度也更高且具有很好的稳定性，可以有效地预测未来短期的网络流量数据。
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公开(公告)号：CN103438972A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310374779.9
申请日：2013-08-26
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种带电子秤的奶粉罐，其结构包括罐体、罐盖、重量传感器、放大器、AD转换器、控制处理器、秤量显示屏、电池；罐体分为两层，上面一层为装奶粉的罐子，下面一层为电子秤部分；罐盖在罐体的上部，秤量显示屏安装在罐体的外表面，罐体的下层即电子秤部分安装重量传感器、放大器、AD转换器、控制处理器、电池，它们依次用电线连接；本发明所述的奶粉罐采用现代传感器技术、电子技术和计算机技术一体化的电子称量装置，奶粉罐底部电子秤的特点是：快速、准确、连续、自动称量罐中奶粉的变化值，同时有效地消除人为误差，更加科学地把握泡奶粉的克数。
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公开(公告)号：CN119583908A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411687194.7
申请日：2024-11-25
Applicant: 南昌大学
IPC: H04N21/835 , H04N21/8358 , H04L9/40 , H04N21/858
Abstract: 本发明提供了一种短视频溯源方法、系统、存储介质及电子设备，该方法包括：获取访问请求，并判断访问请求是否合法；若访问请求不合法，则从访问请求中提取目标URL特征，并根据目标URL特征遍历预设URL知识库中的所有URL蜜点，得到目标URL特征与任一URL蜜点的URL特征之间的相似度值；根据相似度值从预设URL知识库中筛选出目标URL蜜点，并获取目标URL蜜点的IP地址信息、端口信息以及URL路径信息；根据目标URL蜜点的IP地址信息、端口信息以及URL路径信息对访问请求进行修改。本申请通过对一些特定的访问请求进行转发，使得部署了目标URL蜜点的主机能够利用访问请求吸引攻击者对该目标URL蜜点进行主动攻击，进而容易被URL蜜点成功诱捕，提高网络防御效果。
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