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公开(公告)号：CN117934427A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410113259.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种用于多目标医学影像数据的标注方法，收集到待标记的医学影像样本后，向最高专业等级的标注主体发送粗标注任务；再按照粗标注的病变标注划分其所对应的专业等级；之后，向对应专业等级的标注主体发送精细标注任务；当出现标注差异时，则向最高专业等级的标注主体发送冲突解决任务；随后，汇总完成共识与冲突处理后的精细标注样本形成数据集，并统计标注主体之间精细标注的差异；最终，通过约束不同模型在不同标注结果之间的一致性训练更加鲁棒的分割模型，并评估模型与多个标注主体之间的差异。在保证标注准确性的基础上大幅度降低成本以及加快标注速度，记录了标注过程的关键信息，为构建鲁棒的医学影像分析模型提供重要参考。
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公开(公告)号：CN115442199B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211053014.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/26 , H04B7/0413 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种无CP的MIMO‑OFDM一体化信号设计及处理方法，生成无CP的MIMO‑OFDM雷达通信一体化信号，分别处理阵列天线接收回波信号中的通信信息和雷达信息。本发明具体实现步骤包括，生成无CP的OFDM信号；生成MIMO‑OFDM雷达通信一体化信号；生成无CP的MIMO‑OFDM雷达通信一体化信号；处理阵列天线接收回波信号中的通信信息；处理阵列天线接收回波信号中的雷达信息。本发明克服了传统CP‑OFDM信号循环前缀占用通信资源，传输通信信息时空间利用率不高，信道容量受到限制的缺点，降低了通信误码率，提高了通信传输效率。
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公开(公告)号：CN117497582A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311333757.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/778 , H01L29/06
Abstract: 本发明提供一种多槽GaN HEMT结构，包括：P‑Si衬底、AlN过渡层、GaN Buffer层、GaN Channel层、AlGaN势垒层、p‑GaN层、栅源侧钝化层、栅漏侧钝化层、第一AlN槽、第二AlN槽、源极金属、漏极金属、栅极金属、本发明通过多槽填充AlN，在不显著降低器件击穿电压的情况下，有效的增加了器件的抗SEB能力，十分适用于空间电力电子系统的应用场合。
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公开(公告)号：CN117433527A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311208686.9
申请日：2023-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C21/20 , G06F30/27 , G06F30/25 , G06F30/18 , G06N3/006 , G06N3/126 , G01S13/42 , G01S13/86 , G01S19/42 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于星空联合定位的布站优化方法，主要解决现有技术定位速度慢、结构复杂、输入参数多，不能对目标实时定位的问题。其实现方案是：设置星空联合定位布站场景，设置无人机主、副观测站；根据布站场景无人机主观测站计算无人机初始位置的几何精度因子；根据布站场景设置约束条件；根据布站场景和几何精度因子构建目标函数模型；根据约束条件和目标函数模型采用遗传粒子群算法实时移动无人机探测站找到最优布站位置。本发明缩短了运行时间，减少了输入参数和协同定位的误差，提高了定位速度和协同定位的精度。仿真结果表明，本发明优化后无人机探测站位置的几何精度因子比现有技术提高了45％，可用于无人机侦察平台的位置分布。
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公开(公告)号：CN112101403B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202010724611.6
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦少样本网络模型的分类方法、系统及电子设备。该方法包括：服务端获取待分类图像，对各个客户端发起判定请求；每个客户端根据判定请求，对自身状态参数判定后反馈是否能参加分类任务的响应信号给服务端；服务端根据反馈的响应信号，将待分类图像分发给可以参加分类任务的目标客户端；各个目标客户端将待分类图像输入各自预先训练的少样本网络模型进行分类，得到第一分类结果；服务端对第一分类结果汇总整理，输出第二分类结果。本发明利用多个只需少量标签数据的客户端的模型，解决了现有机器学习中数据隐私
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116818816A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310724360.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 湖北冶金地质研究所(中南冶金地质研究所) , 杭州电子科技大学
IPC: G01N23/223 , G01N23/2202
Abstract: 本发明公开了铁矿石样品中的磁性铁含量的测量方法，包括以下步骤：1)磁选：采用磁选仪将质量m1的铁矿石样品磁选为磁性部分、弱磁性部分和非磁性部分，将磁性部分烘干，获得烘干后的磁性部分的质量为m2；2)获得磁性铁含量：采用X射线荧光光谱法获得步骤2)中的质量为m2的磁性部分中铁元素对应的X射线强度值，再利用预先获得的铁元素含量与铁元素对应的X射线强度的关系曲线，得到磁性部分中的铁元素的含量ω2，获得铁矿石样品中的磁性铁含量＝m2×ω2/m1。本发明测定时不需要用到氯化亚锡、重铬酸钾、氯化高汞等有毒有害化学物质，通过X射线荧光光谱法和软件数据库中的换算即可快速准确地测定铁矿石中磁性铁含量。
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公开(公告)号：CN116774166A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310547452.0
申请日：2023-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁散射的背景欺骗式干扰方法，包括：确定用于作为背景对目标区域进行干扰的地形区域；对地形区域进行采样，获得采样点的高程信息；将地形区域作为面元后，基于采样点将该面元划分为多个子面元，并利用小斜率近似法和高程信息计算每个子面元的电磁散射系数；基于每个子面元的电磁散射系数，得到地形区域的电磁散射系数σ假；根据地形区域的电磁散射系数σ假和目标区域的电磁散射系数σ真生成欺骗式干扰场景的电磁散射系数σ总；基于欺骗式干扰场景的电磁散射系数σ总生成干扰回波信号后，将干扰回波信号发送至敌方SAR平台形成干扰。本发明提高了干扰的实时性和干扰背景的逼真度以及多样性，可以应用于对SAR的欺骗式干扰中。
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公开(公告)号：CN115333912B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211072405.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于参数调制的通信干扰一体化信号设计及处理方法，在信号设计时，通过设计频率变化率和多普勒频率参数生成通信干扰一体化信号。在通信接收端信号处理时，利用相关解调器联合多普勒滤波器组的技术对通信接收端的回波信号进行处理。本发明解决了人工噪声和对方雷达信号之间的非相参性与正交频分复用OFDM一体化信号容易受多径效应影响的问题，克服了现有技术中真实目标和干扰目标易被对方雷达分离的不足，对对方雷达产生了良好的干扰效果，降低了己方传输的通信误码率。
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公开(公告)号：CN112085159B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202010724476.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/243 , G06F21/60 , G06F21/62 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种用户标签数据预测系统和方法，第一客户端获取目标用户的第一标识数据和第一特征数据组，针对每个第二客户端，预测第一特征数据组在该第二客户端的第二预测特征数据组，将第一标识数据和第二预测特征数据组的加密数据发送给该第二客户端；利用训练得到的联邦学习模型参数，获得第一特征数据组的第一加密加权值并发送给服务端；每个第二客户端利用接收到的加密数据，确定目标用户在该第二客户端的第二目标特征数据组，利用训练得到的联邦学习模型参数，获得第二目标特征数据组的第二加密加权值并发送给服务端；服务端对接收到的第一加密加权值和第二加密加权值求和，对求和结果解密得到目标用户的目标标签数据并返回给第一客户端。
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公开(公告)号：CN112102939B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010725702.1
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F18/243 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开心脑血管疾病参考信息预测方法，第一客户端获取目标用户的第一标识数据和第一特征数据组；利用对偶模型预测第一特征数据组在第二客户端的第二预测特征数据组，将第一标识数据和第二预测特征数据组的加密数据发给第二客户端；获得第一特征数据组的第一加密加权值并发给服务端；第二客户端利用接收的加密数据确定目标用户在第二客户端的第二目标特征数据组，获得第二目标特征数据组的第二加密加权值并发给服务端；服务端对接收到的第一加密加权值和第二加密加权值求和，对求和结果解密得到表征目标用户心脑血管疾病参考信息的目标标签数据并发给第一客户端；第一客户端为用户汇总端或医院端之一，第二客户端为用户汇总端或医院端之另一。
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