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公开(公告)号：CN115116117B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210845735.9
申请日：2022-07-19
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06F3/01 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法，该方法将待监测学习主体的脸部图像、头部旋转图像和脑电信息同时用于学习投入度的评估中，采用新颖的多模态网络模型CGVNet提高了待监测学习主体的学习投入度数据监测的准确性。将获取的头部旋转角度特征向量、凝视方向特征向量以及脑电信息进行融合并分类，从而克服了传统学习投入度监测方法中监测维度单一的局限性，减少漏检、误检的问题，对学习质量的提高和辅助教学具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115132223B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210748518.8
申请日：2022-06-29
IPC: G10L25/18 , G10L25/30 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G10L25/45 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种基于时频增强的音频数据标注精度增强方法，该方法包括：数据采集流程，对教师的教学音频进行采集，再将教学音频中的原始信号通过线性声谱图的过渡量转化为梅尔声谱图；数据增强流程，使用VoiceAugment音频数据增强算法对输入的需要标注的教学音频进行数据增强，增强技术由频率信道掩蔽块和时间帧掩蔽块组成，增强了教学音频的特征属性；自动标注流程，使用ANNA模型对教学音频实现自动标注，ANNA模型由波谱图特征获取、声谱图特征获取、特征融合和情感标注等模块组成。本发明实现了教师教学情感的自动标注，提高了教学音频的标注速度和标注精度，克服了因人力标注所致的耗时费力等缺陷，为教师课堂的情感预测等服务提供了较为准确的数据标签。
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公开(公告)号：CN113620631A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110848774.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 湖北大学
Abstract: 本发明公开了一种用于混凝土大骨料生产熔炼过程均匀成型工艺及装置，包括支撑架，为设备主要的支撑结构，所述支撑架的底端设置有机架，所述机架的一端设置有筛分机；破碎箱，位于所述支撑架的顶端，所述破碎箱的外表面设置有伺服电机，所述伺服电机的一端连接有第一传动链，并且第一传动链的另一端连接有活动轴。该用于混凝土大骨料生产熔炼过程均匀成型工艺及装置，成型盘在连接盘在冷凝器的降温下，能够将冷气传导到石料内部，使大骨料快速固化，并通过旋转的方式使大骨料进行挤压，并将成型的大骨料从通孔出排出，减少大骨料外表面的棱角，提高大骨料的成型均匀度，增强大骨料自身材料的强度。
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公开(公告)号：CN113620631B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110848774.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 湖北大学
Abstract: 本发明公开了一种用于混凝土大骨料生产熔炼过程均匀成型装置，包括支撑架，为设备主要的支撑结构，所述支撑架的底端设置有机架，所述机架的一端设置有筛分机；破碎箱，位于所述支撑架的顶端，所述破碎箱的外表面设置有伺服电机，所述伺服电机的一端连接有第一传动链，并且第一传动链的另一端连接有活动轴。该用于混凝土大骨料生产熔炼过程均匀成型装置，成型盘在连接盘在冷凝器的降温下，能够将冷气传导到石料内部，使大骨料快速固化，并通过旋转的方式使大骨料进行挤压，并将成型的大骨料从通孔出排出，减少大骨料外表面的棱角，提高大骨料的成型均匀度，增强大骨料自身材料的强度。
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公开(公告)号：CN115116117A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210845735.9
申请日：2022-07-19
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06F3/01 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合网络的学习投入度数据的获取方法，该方法将待监测学习主体的脸部图像、头部旋转图像和脑电信息同时用于学习投入度的评估中，采用新颖的多模态网络模型CGVNet提高了待监测学习主体的学习投入度数据监测的准确性。将获取的头部旋转角度特征向量、凝视方向特征向量以及脑电信息进行融合并分类，从而克服了传统学习投入度监测方法中监测维度单一的局限性，减少漏检、误检的问题，对学习质量的提高和辅助教学具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115146166A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210797413.1
申请日：2022-07-08
Abstract: 本申请公开了一种基于知识注意力的学习资源推荐方法及应用。该方法包括：获取学习者的历史题目信息，构建学科知识图谱；采用多通道卷积神经网络计算知识点特征向量，根据知识点特征向量与数据库中学习资源的特征向量的相似度筛选出候选学习资源；根据候选学习资源构建学习资源知识图谱，构建学习资源知识图谱的高阶子图，采用注意力机制捕获高阶子图中实体间的关系，获得每个候选学习资源的特征向量；构建交互图，该交互图中利用偏好信息来描述学习者与候选学习资源的关系，通过聚合偏好信息，获得学习者的特征向量；将学习者的特征向量和学习者候选学习资源的特征向量，输入到多层感知器模型中，输出推荐结果。本发明能够显著提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN115132223A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210748518.8
申请日：2022-06-29
Abstract: 本发明公开了一种基于时频增强的音频数据标注精度增强方法，该方法包括：数据采集流程，对教师的教学音频进行采集，再将教学音频中的原始信号通过线性声谱图的过渡量转化为梅尔声谱图；数据增强流程，使用VoiceAugment音频数据增强算法对输入的需要标注的教学音频进行数据增强，增强技术由频率信道掩蔽块和时间帧掩蔽块组成，增强了教学音频的特征属性；自动标注流程，使用ANNA模型对教学音频实现自动标注，ANNA模型由波谱图特征获取、声谱图特征获取、特征融合和情感标注等模块组成。本发明实现了教师教学情感的自动标注，提高了教学音频的标注速度和标注精度，克服了因人力标注所致的耗时费力等缺陷，为教师课堂的情感预测等服务提供了较为准确的数据标签。
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公开(公告)号：CN115118462A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210646887.6
申请日：2022-06-09
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/141 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积增强链的数据隐私保护方法，包括：获取各学习主体对应的学习数据，并根据所述学习主体建立对应的私有数据节点，将所述学习数据存入对应的所述私有数据节点；基于区块链网络的智能合约和共识协议在各所述私有数据节点之间建立安全网络连接，并互相通信实现自身状态更新；在各所述私有数据节点构建基于强化学习和安全计算的底层系统，与所述区块链网络一同形成卷积增强链，对所述学习数据进行隐私保护。其可以解决基于传统数据隐私保护机制保护后的数据可用性不高，用于进行模型训练效果较差或模型受到攻击后其内的数据将会全部泄露的问题。
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公开(公告)号：CN113580363B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110848818.9
申请日：2021-07-27
Applicant: 湖北大学
Abstract: 本发明公开了一种可以间断性不断出料并水冷成型的大骨料砖出料设备，包括壳体，壳体为出料设备的主要外壳结构，所述壳体的顶端内表面固定设置有固定块；出液泵，固定设置在所述固定块的顶端，所述出液泵的顶端固定设置有外接导料管；出料管，固定设置在所述固定块的底表面及内部。该可以间断性不断出料并水冷成型的大骨料砖出料设备，在出料管不断出料的过程中，会推动阻隔板使得圆柱块带动不完全齿轮不断旋转，使得不完全齿轮能够旋转间断性与方形块啮合，驱使方形块滑动对固定弹簧进行挤压，直至充能的固定弹簧推动不受到啮合的方形块，使得方形块往复通过推块上的切割刀片对材料切割，达到间断式出料效果。
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公开(公告)号：CN115118462B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210646887.6
申请日：2022-06-09
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/141 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积增强链的数据隐私保护方法，包括：获取各学习主体对应的学习数据，并根据所述学习主体建立对应的私有数据节点，将所述学习数据存入对应的所述私有数据节点；基于区块链网络的智能合约和共识协议在各所述私有数据节点之间建立安全网络连接，并互相通信实现自身状态更新；在各所述私有数据节点构建基于强化学习和安全计算的底层系统，与所述区块链网络一同形成卷积增强链，对所述学习数据进行隐私保护。其可以解决基于传统数据隐私保护机制保护后的数据可用性不高，用于进行模型训练效果较差或模型受到攻击后其内的数据将会全部泄露的问题。
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