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公开(公告)号：CN119966885A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510194319.0
申请日：2025-02-21
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L45/302 , H04B7/185 , G06N3/092 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种低轨卫星星座路由方法、系统、装置及存储介质，属于信息通信技术领域。方法包括获取多个目标用户的待传输数据包所处空间的星间链路状态信息，星间链路状态信息包括待传输数据包当前所在卫星、下一跳卫星和目的卫星间的星间链路状态；将星间链路状态信息输入预先训练好的传输动作决策模型中，得到待传输数据包的传输动作；其中，传输动作决策模型包括目标函数和约束条件，目标函数以多个目标用户的待传输数据包传输总时延最小为优化目标，约束条件包括目标用户的QoS传输需求约束；根据待传输数据包的传输动作将待传输数据包传输至目的卫星。本发明实现在巨型星座中以较少的信令交互满足QoS需求的多个用户的路由选择。
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公开(公告)号：CN119966876A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510128743.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 上海东海职业技术学院
Inventor： 邢紫阳
Abstract: 本发明公开了一种深空网络最优传输路径计算方法，涉及深空网络数据传输路径选择技术领域，用于解决深空网络中传输路径选择问题；方法包括以下步骤；实现数据通信，监测链路延迟、丢包率及环境因素，基于链路质量评分选择最优传输路径；构建集成学习与多智能体强化学习模型，增强路径优化效果；设计完全去中心化的独立学习算法，实现自主路径选择；采用多目标优化模型在能耗与性能之间进行动态权衡，选择最优路径；基于图神经网络进行节点间协同优化，提高资源利用率。本发明创新性地结合了深空环境特点，融合链路监测，实现了高效、可靠的深空网络传输路径规划，提高了深空通信的稳定性与资源利用率。
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公开(公告)号：CN119966873A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510213322.2
申请日：2025-02-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种SDWN中基于多智能体图强化学习的多对多通信路由方法，首先设计了一种基于Q‑learning强化学习算法，优化部署智能体的网络节点数量，从而降低现有方法对所有网络节点部署智能体带来的计算和部署成本；然后在AC框架下的设计了一种集中式训练分布式执行的多智能体深度强化学习算法，为了减少模型训练的存储空间开销分别使用图卷积神经网络和图神经网络重新设计Actor和Critic的网络结构，解决了现有方法中卷积神经网络对拓扑结构数据适应能力比较弱的问题；最后提出动作空间局部观测方法来避免无效动作的生成，从而降低模型训练的时间开销并加快收敛速度，从而降低模型训练的时间开销并加快收敛速度。
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公开(公告)号：CN119964776A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510047821.9
申请日：2025-01-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H30/40 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的图神经网络精神分裂症患者诊断方法，属于医学图像处理技术领域。本申请构建了一种基于时间变异性引导的静态‑动态结合图同构模型，并结合联邦学习策略，高效诊断精神分裂症患者，所构建的模型结合被试的静态和动态功能连接信息，捕捉脑功能网络的全局拓扑结构、动态特性和时间变异特征，同时利用联邦学习框架实现跨中心数据整合和模型训练，有效地减少不同中心之间的差异，提高跨中心数据的适应性，从而实现更加全面且隐私安全的精神分裂症诊断方法。
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公开(公告)号：CN119964744A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510002030.4
申请日：2025-01-02
Applicant: 武汉楚誉科技股份有限公司
IPC: G16H40/20 , G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种基于数据分析的医疗单位的自查方法及系统，属于信息化规划技术领域。方法包括：接收并响应自查请求，调取目标医疗单位的多模态数据，多模态数据包括文本数据、影像数据、声音数据和时间序列数据；对文本数据、影像数据、声音数据和时间序列数据进行数据加工和数据融合，得到医疗数据；将医疗数据输入至自查检测模型，通过自查检测模型对医疗数据进行分析和检测，得到自查检测模型输出的检测结果；对检测结果进行分析，生成目标医疗单位的考核结果并匹配整改建议，得到目标医疗单位的自查报告。该方法能够充分利用数据中的潜在信息，实现对医疗单位的全面、个性化和精确的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119964718A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510049828.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 中南大学湘雅二医院
IPC: G16H20/00 , G16H20/60 , G16H20/70 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06T7/00 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , A61B5/397
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的口腔颌面头颈肿瘤康复护理系统，属于医疗辅助系统技术领域，包括专用数据采集与监测模块、深度强化学习分析模块、生物反馈分析模块、个性化康复计划生成模块等多个模块，该系统能够实时监测患者的生理参数和生物反馈信号，生成个性化的康复计划，并提供实时监测和预警功能，此外，该系统还包括本地数据库、患者互动模块、智能预警与紧急干预模块等多个辅助模块，进一步提高系统的可靠性和实用性，本发明的系统能够克服传统康复护理方法的不足，提高康复的精准度和有效性，增强患者的参与度和信心，为口腔颌面头颈肿瘤患者提供更加全面和高效的康复护理服务。
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公开(公告)号：CN119963744A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510304744.0
申请日：2025-03-14
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明的基于动态图生成和自适应图卷积的人体骨骼建模方法，步骤为：获取原始数据集；对原始数据集进行预处理并划分；利用预处理后的数据集，通过节点特征编码、图结构生成和邻接矩阵优化，动态生成适应不同个体和动作模式的优化后的邻接矩阵；将预处理后的数据集和优化后的邻接矩阵输入时空图卷积提取时空联合特征；将时空联合特征输入一个分类头部，输出模型预测动作类别概率，将其与输入数据的真实类别，计算交叉熵损失并反向传播，得到训练好的人体行为识别模型。本发明的人体骨骼建模方法，能够自适应学习骨骼拓扑结构，动态调整关键点之间的连接关系，适应不同个体和动作模式，提高模型的泛化能力，还能捕捉长时依赖和局部细节。
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公开(公告)号：CN119963517A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510047149.3
申请日：2025-01-13
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司贵阳局
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7的样本知识驱动的输电线路悬浮物专用检测方法及系统，涉及电力线路检测领域，包括：采集存在悬浮物的输电线路图像并对图像中的悬浮物进行标注，得到初始数据集；对所述初始数据集中的图像进行数据增强，得到训练数据集；利用所述训练数据集训练目标检测模型，得到最终的输电线路悬浮物检测模型，检测输电线路上是否存在悬浮物；所述目标检测模型通过在YOLOv7目标检测模型中集成SimAM模块改进得到。本发明将数据增强和YOLOv7注意力机制进行了结合，从而提高复杂的输电线路环境中无人机悬浮物识别的准确性，能够得到相对更高的识别精度。
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公开(公告)号：CN119963117A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411902657.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 中冶南方工程技术有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/092 , G06N20/00 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供了一种项目权限管理方法、存储介质及计算机设备，涉及系统权限管理技术领域，该方法通过获取目标用户的用户行为特征、目标任务的任务特征、与所述目标用户和所述目标任务相关的权限状态特征，根据所述用户行为特征、目标任务的任务特征、与所述目标用户和所述目标任务相关的权限状态特征，使用权限配置模型输出所述目标用户在所述目标任务中的最优权限配置和该最优权限配置的置信度。上述方法能够实现对目标用户的权限进行动态调整，提高了项目权限管理的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN119962886A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510031877.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 牡丹江医科大学
IPC: G06Q10/0631 , G09B5/14 , G06Q50/20 , G06F16/9535 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及教育管理技术领域，具体涉及一种模拟教学管理系统，包括数据采集模块、数据分析模块、跨学科协同模块和个性化学习路径推荐模块。数据采集模块通过集成教学设备与终端，采集多维度数据，数据分析模块对学生学习进展、教师授课质量及教学环境的影响进行分析，识别影响学生学习效果的关键因素，跨学科协同模块通过智能算法优化学科内容的协调与教师资源的调度，促进不同学科之间的教学资源共享与管理。个性化学习路径推荐模块结合数据分析模块与跨学科协同模块的输出，为每位学生提供个性化的学习路径推荐。本发明，通过智能化数据采集与分析、跨学科协同管理和个性化推荐，能够提高教学资源的利用效率，提升学生的学习体验。
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