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公开(公告)号：CN119598293A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411805027.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林瑞威赛德科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种用于谣言识别的连续时间动态图处理方法，包括如下步骤：步骤1，构建时序传播图；步骤2，构建时序知识图；步骤3，将构建的时序传播图和时序知识图作为输入，使用时间‑空间特征融合模块分别对输入的时序传播图和时序知识图进行融合，生成两个节点嵌入集合；步骤4，以步骤3中生成的两个节点嵌入集合作为输入，使用子图融合模块生成融合了两个子图结构信息的一个节点嵌入集合；步骤5，以步骤4中生成的节点嵌入集合作为输入，使用分类模块对该输入进行分类，得到最终预测结果。这种技术能获得更好的节点嵌入，对谣言检测效率高。
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公开(公告)号：CN119829766A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411890125.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林瑞威赛德科技有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/045 , H04M1/72436
Abstract: 本发明提供一种基于RoBERTa模型的电信诈骗文本分类检测方法，通过采用深度学习和自然语言处理技术，基于RoBERTa模型的深度学习框架，构建了一种能够自动学习电信诈骗文本深层语义特征的分类模型，该模型的架构，包含多头注意力、残差连接、全连接层分类三部分。在模型训练过程中结合了交叉熵损失函数和不一致性损失函数，旨在同时优化分类准确性和模型鲁棒性。交叉熵损失函数有助于提升分类精度，而不一致性损失函数则增强了模型对异常或不确定文本的辨识能力，从而有效防止了过拟合现象，提高了模型在复杂场景中的适应性和稳定性。使用本方法能够有效地提升对电信诈骗文本的分类准确性和模型鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118351587A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410485998.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/12 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , F16H37/12 , F16H25/20 , A47B21/013 , A47B9/04 , A47B11/00
Abstract: 本发明公开了追踪人脸的自动升降旋转电脑台，包括：底座、支撑组件、桌面；本发明中的电脑台可以根据人脸的位置，自动的升降至对应高度，旋转至对应角度；并且可放置在桌上，实现部分升降，比起以往的传统设备更具有灵活性；另外，本发明提供了构建了人脸检测模型，并对其进行训练，最终得到可根据摄像头捕捉到图像中的人脸预测人脸的坐标信息，也即当人靠近时，在该检测模型下，人脸检测模型通过摄像头捕捉人脸信息，生成人脸框，预测人脸中心值的横、纵坐标，计算其与图像中心值坐标的差值，通过控制器传入并调整升降旋转装置使得差值为零，表示人脸位于图像中央，与摄像头对齐，从而通过追踪人脸实现自动控制升降旋转功能。
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公开(公告)号：CN111653292A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010573319.9
申请日：2020-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种中国学生英语朗读质量分析方法，该方法是一个由顺序连接的英语朗读发音预处理模块、英语朗读发音错误检测模块、英语朗读发音质量分析模块、英语朗读发音质量输出模块组成的分析模型。一段英语朗读语音通过该分析模型和分析方法处理后，最后能够得到这段英语朗读语音的质量分析结果。本发明分析方法解决了中国学生英语朗读发音的发音质量自动分析问题，其分析结果比传统的中国学生英语朗读发音的发音质量分析方法的分析结果更好。
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公开(公告)号：CN104022510B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410227490.9
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明的快速准确检测指令信号的电能质量调节方法，一是利用串联侧APF所得到的三相基波电压分量一方面实现加载到负载上的电源电压为标准正弦波的目的，改善电压质量，另一方面还为并联侧APF提供电源电流指令信号iLp的相位信息，二是基于检测电源电流波形偏差Δi的并联侧APF的控制方案，输出补偿电流Δic和电网电流中的无功分量将谐波分量相互抵消后可以改善电网电流的波形。串联侧有源滤波器得到的三相基波电压分量不受电网电压波动的影响，因而该方法消除了电网电压波动的干扰，避免了使用传感器对检测精度造成的不利影响，从而改善并联侧APF指令信号检测的准确性和实时性，也减少了并联侧传感器的用量，降低了设备的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119863743A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510057578.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/845 , H04N21/6437 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06F16/70 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种监控设备的监控录像事件分析方法、系统和装置，涉及视频摘要技术领域。获取监控设备录制的监控录像，并从监控录像中筛选出运动的视频片段；从视频片段中提取视频帧特征和音频特征，并根据视频帧特征和音频特征，确定视频片段中的多个事件片段，并确定每一个事件片段的摘要；将每一个事件片段的摘要和对应的时间戳保存在数据库中；通过数据库中的摘要及对应的时间戳确定监控设备录制的事件片段。该方法能够有效地对监控设备的监控录像进行分析，从而减少找到目标事件的相关视频片段的时间。
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公开(公告)号：CN118747219A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410851594.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F18/241 , G06F18/2451
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法，涉及文本情感分析技术领域。包括：S1、数据获取步骤；S2、数据预处理步骤；S3、词性确定步骤；S4、文本编码步骤；S5、池化层优化步骤；S6、对比学习网络步骤。本发明结合了对比学习和深度学习网络模型，借鉴传统情感词典的情感分析思想，针对网络中文文本序列情感分析场景，提出了针对中文文本序列的对比学习与深度学习融合的情感分析方法，是一种可迁移和高效的对比学习中文文本情感分析方法。
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公开(公告)号：CN112017229B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010925216.4
申请日：2020-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种相机相对位姿求解方法，包括通过相机采集被测物体的图像；获取所述相机的加速度和角速度以及姿态角；估算所述相机在高度方向的运动，获取所述相机在高度方向上的高度值；估算所述相机在当前的所述高度值上的姿态，获取所述相机在二维平面上的二维位姿；将所述姿态角、所述高度值和所述二维位姿进行融合计算，获得所述相机的三维位姿，针对结构化的环境，比如走廊，将一个三维空间的位置估计问题转化为一个一维和二维位置估计问题，有效减少需要处理数据量的大小。相比于传统方法，大大提高计算机的效率。
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公开(公告)号：CN111653292B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010573319.9
申请日：2020-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种中国学生英语朗读质量分析方法，该方法是一个由顺序连接的英语朗读发音预处理模块、英语朗读发音错误检测模块、英语朗读发音质量分析模块、英语朗读发音质量输出模块组成的分析模型。一段英语朗读语音通过该分析模型和分析方法处理后，最后能够得到这段英语朗读语音的质量分析结果。本发明分析方法解决了中国学生英语朗读发音的发音质量自动分析问题，其分析结果比传统的中国学生英语朗读发音的发音质量分析方法的分析结果更好。
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公开(公告)号：CN114091453A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111427305.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种拉丁壮语向量表示与计算方法，包括一个由顺序连接的拉丁壮语预处理模块、拉丁壮语语言建模模块、拉丁壮语向量表示归一化模块、拉丁壮语向量表示与计算模块组成的表示与计算模型。一篇由拉丁壮语书写的文本通过该表示与计算模型处理后，最后能够得到该拉丁壮语文本的向量表示。本发明的方法解决了拉丁壮语的向量表示与计算问题，能够用于拉丁壮语的自动化处理与应用。
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