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公开(公告)号：CN114541364B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210159198.2
申请日：2022-02-22
Applicant: 中铁一局集团厦门建设工程有限公司 , 中铁一局集团有限公司 , 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种具有土体参数获取功能的夯实系统及土体参数获取方法，所述夯实系统包括夯实设备、电脑控制中心、四个压力传感器和两个位移传感器；本发明将平板振动器和挖掘机进行组合，利用挖掘机的液压力提高平板振动器的振动效果，进而实现台背回填。同时本发明在四脚连接器的四个连接脚上设置压力传感器，在平板振动器上设置位移传感器，并根据压力传感器采集的压力信号和位移传感器采集的位移信号进行土体参数的计算。本发明可实时获取土体的参数，以确定台背回填的效果。
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公开(公告)号：CN117892316A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410107171.8
申请日：2024-01-25
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及云安全技术领域，具体为基于云计算的计算机软件保护系统及方法，系统包括代码漏洞修复模块、功能裁剪调整模块、资源优化分配模块、软件行为建模模块、异常行为监控模块、用户行为分析模块、自学习软件保护模块。本发明中，通过利用强化学习算法和生成对抗网络对保护策略和代码进行动态优化，不仅增强了软件的安全性，还提升了对新威胁的适应能力，结合实时性能监控数据和资源优化分配模块，该系统能够更有效地管理资源，保障软件运行效率，自编码器和孤立森林算法的应用，使软件行为建模和异常行为监控更加精准，有效减少了误报率，深度学习模型和图神经网络的使用使用户行为分析更加细致，有助于挖掘复杂的用户行为模式。
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公开(公告)号：CN117556811A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310223053.9
申请日：2023-03-09
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F40/247 , G06F40/284 , G06F16/335 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种临床术语标准化方法及装置、存储介质，该方法包括：S1将临床术语原词输入标准词数量预测模型，得到对应的预测标准词数量；S2基于BERT‑CRF构建的关键词抽取检索模型与Jaccard文本相似度算法得到第一部分候选标准词；S3基于历史检索方法得到第二部分候选标准词，结合所述第一部分候选标准词与所述第二部分候选标准词，得到候选标准词集合；S4基于数据增强方法构建文本蕴含数据集，基于利用所述文本蕴含集训练得到的文本蕴含模型与所述预测标准词数量确定临床术语标准词。该方法能够有效的匹配临床术语原词对应的候选标准词，提高临床术语标准化任务的准确率。
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公开(公告)号：CN115952254A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211090084.3
申请日：2022-09-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F16/33 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向领域专家的实时新闻情感影响预测的方法；方法包括实时新闻数据形成第一数据流并对该第一数据流进行预处理形成第二数据流；实时金融数据形成第三数据流、第二数据流依据用户预先定义的事件模式进行复杂事件处理，形成第四数据流；第四数据流输入机器学习模型输出预测结果，该预测结果人为标记事件模式并并入第二数据流与第三数据流，循环上述步骤。本发明将情感分析、复杂事件处理和自动机器学习有机结合，CEP通过事件模式匹配为机器学习的训练、验证、测试等数据集进行了实时准备，形成机器学习数据集，驱动实时新闻情感影响预测；本发明方法支持面向滑动时间窗口连续学习，AutoML可以随着实时事件数据的持续流入，连续学习，持续改进模型，不断提升预测效果。
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公开(公告)号：CN108736001A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810534418.9
申请日：2018-05-30
Applicant: 厦门理工学院
IPC: H01M4/36 , H01M4/48 , H01M4/62 , H01M10/0525
Abstract: 本发明涉及一种球形多孔氧化硅负极材料及其制备方法和用途，所述球形多孔氧化硅负极材料为核-壳结构，核为空心且多孔的球形结构的氧化硅，壳为氮掺杂炭形成的球形包覆层，制备方法包括：制备MnO2花球、制备氧化硅包覆MnO2花球、得到氮掺杂炭包覆球形多孔氧化硅材料。该材料作为锂离子电池的负极，在0.5A/g电流密度时，电压范围为0.01-3V时，循环300次后比容量保持在410-425毫安时/克(mAh/g)，库伦效率为99.95-99.99％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118365939A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410491655.7
申请日：2024-04-23
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和EfficientNetB3网络的青光眼自动分级方法，涉及图像预处理操作、构建青光眼自动分级模型，青光眼自动分级模型包括基于注意力机制的ResNet34神经网络和EfficientNetB3的神经网络；预处理采用翻转、添加噪声、随机旋转、随机翻转、随机改变亮度、随机改变对比度、随机改变饱和度、裁剪、缩放/拉伸和模糊等方式，使得模型能适应更多数据变化，提高泛化能力。通过基于注意力机制的ResNet34神经网络和EfficientNetB3网络分别对2D眼底图像和3D‑OCT扫描体图像进行特征提取，提高计算机在青光眼自动分级中的准确率。在ResNet34神经网络中加入注意力机制，将卷积神经网络的注意力集中在眼球主体特征上，以提高青光眼自动分级模型的性能，能够提高在青光眼自动分级的准确率。
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公开(公告)号：CN117333356A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310964388.6
申请日：2023-08-02
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出了一种基于下采样模型生成数据集的超分辨率模型训练方法，包括使用相机拍摄的图片的第一LR低分辨率数据集和获得的DIV2K数据集的HR高分辨率数据集训练ADM自适应下采样模型；使用ADM自适应下采样模型生成与高分辨率序列一一对应的低分辨率序列，得到具有退化过程特点的第二LR低分辨率数据集；使用预设的REDS数据集以及训练后的ADM自适应下采样模型生成的REDS数据集分别对超分辨率模型进行训练，通过对比实验验证得出超分辨率模型训练效果确实得到增强。本发明可以避免模型把原图的噪点部分当作是正常的纹理给恢复到媒体序列中，生成的数据集可以使超分辨率模型更好地恢复细节，产生更加贴近符合现实世界下的视频退化序列。
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公开(公告)号：CN116610489A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310512046.0
申请日：2023-05-08
Applicant: 厦门美亚亿安信息科技有限公司 , 厦门理工学院
Abstract: 本发明提出了一种基于SQLite全文索引的数据恢复方法及其系统，该方法包括如下步骤：S1、响应于解析并获取带有全文索引的SQLite DB文件的虚拟表中的数据；S2、对获取的索引数据中的数据碎片进行提炼；S3、进一步对提炼的所述数据碎片集合进行组装，以对删除数据进行恢复。本发明的方法可以提取出遗留在SQlite全文索引表中已删除的数据碎片，在一些SQlite数据恢复产品中能够提高数据恢复效率，进一步提高SQLite数据恢复的效率。
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公开(公告)号：CN114584343B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210081584.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种云计算中心的数据保护方法、系统和可读存储介质，包括：客户端安全步骤：用户在客户端通过加密安全终端与云计算中心的数据进行用户名密码和区块链数字签名的双重认证；数据传输安全步骤：在云计算中心设置SSL VPN设备，用户登录浏览器并通过用户名和密码验证访问云计算中心，写入或读取所述加密后的数据；边界安全和入侵防护步骤：在云计算中心边界设置防火墙、入侵检测系统IDS和入侵防御系统IPS；云端安全步骤：所述数据通过加密容器在云计算中心进行数据处理。通过在数据流通的各个环节设立安全通道和屏障，在数据生命周期的每个阶段对数据进行加密、隔离和安全认证，全面提高云计算中心的数据安全性。
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公开(公告)号：CN114584343A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210081584.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种云计算中心的数据保护方法、系统和可读存储介质，包括：客户端安全步骤：用户在客户端通过加密安全终端与云计算中心的数据进行用户名密码和区块链数字签名的双重认证；数据传输安全步骤：在云计算中心设置SSL VPN设备，用户登录浏览器并通过用户名和密码验证访问云计算中心，写入或读取所述加密后的数据；边界安全和入侵防护步骤：在云计算中心边界设置防火墙、入侵检测系统IDS和入侵防御系统IPS；云端安全步骤：所述数据通过加密容器在云计算中心进行数据处理。通过在数据流通的各个环节设立安全通道和屏障，在数据生命周期的每个阶段对数据进行加密、隔离和安全认证，全面提高云计算中心的数据安全性。
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