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公开(公告)号：CN114847872A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110154278.4
申请日：2021-02-04
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学 , 西电科大(青岛)计算技术研究院有限公司
Abstract: 本发明的目的就是建立一种可以全程记录病患的观察室，了解病人的饮食习惯等，具体的说是一种基于物联网技术的医疗诊断系统及其实施方法。包括数据采集模块、数据传输模块以及数据处理模块各模块之间信号连接。第一步，设备布置；第二步，择选模式：在部署完相关的设备之后，可以进行相关场景的选择专业模式或者普通模式；第三步，选择模式完成后，环境控制设备会对通过检测设备传回的数据对环境进行设定，包括温度、适度、噪声等，使当前环境尽可能的满足观察条件；第四步，数据处理；第五步，数据的回收处理。有益效果：节省医疗资源，使观察的条件接近于病人平时的生活习惯，辅助医生进行病情的诊断，对一些不好的生活习惯进行提醒与纠正。
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公开(公告)号：CN115563327A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211050478.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F16/532 , G06F16/55 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于Transformer网络选择性蒸馏的零样本跨模态检索方法，涉及计算机视觉中的零样本跨模态检索分支领域，解决现有过分专注于类别信息的学习会使得模型忽略实例级的差异，造成泛化能力的下降的技术问题，包括使用监督训练的方式对教师模型进行微调提高了预测的准确性，同时利用原型集构建的语义相似度矩阵对所述多模态分类模型进行选择性知识蒸馏提高模型的泛化能力，采用Transformer为基础结构的模型具有更全面的感受野以及更好的特征提取能力。同时基于实例级信息的原型集适应性调整也保证了模型实例级信息的学习。
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公开(公告)号：CN119689405A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411647318.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲描述图和对比学习的雷达工作模式识别方法，包括：获取雷达脉冲序列，雷达脉冲序列包括多个按照时间顺序排列的脉冲描述字；将雷达脉冲序列中的脉冲描述字进行脉冲波形参数特征变换，得到脉冲波形参数特征序列；将雷达脉冲序列中的脉冲描述字进行脉冲重频模式特征变换，得到脉冲重频模式特征序列；将脉冲波形参数特征序列和脉冲重频模式特征序列进行相加，得到无标签脉冲描述图；将无标签脉冲描述图进行双线性插值和归一化处理，得到处理后的无标签脉冲描述图；将处理后的无标签脉冲描述图输入至训练好的工作模式识别模型进行处理，得到预测的雷达当前工作模式。本发明能够识别较多的雷达工作模式且识别准确率较高。
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公开(公告)号：CN119439110A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411593190.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO与LVD的GPS外辐射源目标回波高效积累方法。该方法包括：获取回波信号，并对回波信号进行互相关处理，得到脉冲压缩信号；根据脉冲压缩信号，利用PSO算法对目标运动的速度和加速度进行估计，得到估计出的速度和加速度；根据估计出的速度和加速度，对脉冲压缩信号进行一阶距离徙动、二阶距离弯曲以及多普勒频率徙动校正，得到校正后的脉冲压缩信号；利用LVD对校正后的脉冲压缩信号进行相干积累，得到目标检测结果。本发明能够获得更高的信噪比，增益高。
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公开(公告)号：CN114936472B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210705565.4
申请日：2022-06-21
Applicant: 中国人民解放军63796部队 , 电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种航天发射场多阶段任务可靠性仿真评估方法，属于可靠性技术领域。本发明定制化构建航天发射场多阶段任务可靠性模型；输入航天发射场多阶段任务可靠性模型中需要使用到的参数；结合参与任务的设备为可修或不可修的情况，采用蒙特卡洛仿真法对整个多阶段任务进行仿真分析，通过仿真确定所有设备单元故障事件和维修事件的时序关系，对这些离散事件调度处理来推进仿真时钟，进而重复完成多次仿真；通过仿真数据整理仿真评估结果，并输出展示。本发明能够输出关键任务节点成功概率、置信区间以及影响该任务的关键设备，帮助决策者直观分析该任务的成功率以及需要提升改进的地方，从而有助于整个航天发射任务圆满成功。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117591883B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311615260.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京机械工业自动化研究所有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/214
Abstract: 本发明实施例公开了一种工业分布式边缘智能模型执行方法和系统，其中，方法包括：工业云服务器获取特定应用的深度学习模型并进行中心化训练；工业云服务器根据工业边缘设备的算力，将所述深度学习模型分割为多个子模型，并将所述多个子模型部署于多个工业边缘设备；各工业边缘设备通过数据采集组件实时采集现场数据，并根据各子模型的执行模式和数据来源，基于现场数据周期性执行各子模型；其中，各工业边缘设备相互独立，一工业边缘设备更新一子模型在当前周期的输出数据时，其它工业边缘设备能够用于更新其它子模型在其它周期的输出数据。本实施例提高模型的现场数据流的响应效率。
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公开(公告)号：CN117305554A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311143345.8
申请日：2023-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种提高曲轴疲劳强度的方法，具体包括以下步骤：步骤1：前处理，对48MnV曲轴进行加工，然后进行到中频感应淬火暂停。步骤2：强化处理，对连杆轴颈进行感应淬火，线圈淬火能量3370kJ、圆角线圈淬火能量2500kJ、电流频率为9kHz、加热时间为17s、间隔时间为18s、冷却时间为20s、210℃保温回火2.5h。步骤3：精车探伤后切样进行组织与性能测试，通过显微镜测得淬硬层厚度，用电子显微镜观察内部组织，显微硬度计测量硬度与，用PDC‑2电动谐振式疲劳试验装置进行疲劳试验。即本发明公开的方法不仅能提升曲轴连杆轴颈表面硬度和残余应力，还可提高疲劳强度，具有极好的应用场景。
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公开(公告)号：CN117305552A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311143353.2
申请日：2023-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种提升45钢表面力学性能的方法，具体包括以下步骤：步骤1：前处理，对切割后的试块工件进行铣削，然后在试块表面加工置粉槽，最后用清洗溶剂对铣削后的工件进行清洗。步骤2：预处理，对清洗后的工件进行预涂覆W‑Ni混合粉末。步骤3：电子束处理，用环形电子束对工件表面连续扫描处理。步骤4：组织与性能测试，通过激光显微镜获取截面形貌，扫描电子显微镜观察内部组织；显微硬度计测量硬度，摩擦磨损试验机检测其耐磨性。即本发明公开的方法不仅能提升45钢表面硬度，还可提高其耐磨性，具有极好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117079071A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310977804.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V10/46 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质，方法包括：数据采集、数据增强、网络训练、结果预测和性能评估；系统、设备及介质：用于实现一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法；本发明通过使用多尺度特征提取的方法，并加以适合SAR影像农田语义分割的数据增强策略，解决了训练样本少、标注质量低等问题，提升了模型在有监督下农田提取的性能以及其泛化性能。
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公开(公告)号：CN116935187A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310977795.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 基于掩码增强和自注意力机制的无监督域自适应SAR影像的水体提取方法、系统、设备及介质，方法包括：从存在域差异的高分辨率大场景SAR影像中，选取一张为源域图像，另一张为目标域图像，对源域和目标域图像分别标签，将图像及对应标签均进行裁剪；构建深度自注意力网络；建立掩码增强模块，获取包含局部信息的目标域掩码增强图像；使用无监督域自适应方法和掩码增强模块对深度自注意力网络在线自训练；重复并达到最大训练次数，获得训练好的网络模型；将目标域图像及对应标签送入训练好的网络模型进行水体提取，得到预测结果图，计算分类指标；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明能够进一步关注不容易被提取的水体精细特征，且提高了模型泛化能力。
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