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公开(公告)号：CN106408021A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610828652.3
申请日：2016-09-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于笔画粗细的手写体与印刷体的鉴别算法，其特征在于：通过统计邻域内边缘像素数目获得笔画粗细的特征，再结合版面分析将图像文档分割为粗细均匀的区域，然后计算这些区域内笔画粗细的统计特征，最后使用支持向量机(SVM)判断手写体与印刷体类别。本发明提出的方法通过统计一个区域中出现的边缘像素数目获得笔画的粗细，具有定义明确、计算简便的特点。利用本发明提供的笔画粗细特征结合版面分析，能够将文档图像中的文本行进一步分割为粗细均匀的区域，该类区域较文本行更细致，较单个字符范围大，因此能够提取出比文本行和单个字符更稳定的特征，从而获得更好地分类效果。
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公开(公告)号：CN103170376B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201310120021.2
申请日：2013-04-08
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种双层流净化工作台，包括进气系统、排气系统，进气系统下方设有散流板，散流板下方为工作腔体，散流板前侧沿横向开设大孔，散流板其余部位沿横向开设小孔，排气系统包括位于工作腔体内且竖直放置的集流板，集流板的开孔从上至下逐渐增大，集流板的外侧装有集流罩，集流罩下部通过排气管与排气装置相连，工作腔体内的气流水平地通过集流板后被集流罩收集，然后经排气管被排气装置排出。本发明散流板采用突变孔形式，使工作腔体形成两个正压区域，其中靠近工作人员一侧气压大于内侧气压；排气系统放置在工作腔体内侧，采用渐变孔形式，使工作腔体内的气流水平地通过集流板后被集流罩收集，避免工作腔体下方出现的气流反弹现象。
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公开(公告)号：CN119199157B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411233679.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 南通大学
IPC: G01N35/00 , G01N21/65 , G01N15/1031 , G01N15/1434 , G16H10/40 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及检验流程自动化技术领域，具体为检验科自动化流程控制系统及方法，系统包括谱系深度分析模块、声谱精准定位模块、病毒载量计算模块、光谱细胞识别模块、细胞电性能分析模块、样本综合决策模块、智能样本处理模块。本发明，结合图像频谱分析、声谱分析、时频域分析、光谱技术和细胞电阻抗分析等多项先进技术，实现了对样本的高精度分析和深度学习处理，提高样本分析的准确性和效率，尤其在病毒载量计算、细胞类型识别和样本风险评估等方面展现显著的优势，智能样本处理模块的应用，优化了样本处理流程，提升工作效率和处理速度，大幅度提高检验科工作的自动化程度和智能化水平。
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公开(公告)号：CN119379394A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411519672.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于推荐方法技术领域，具体涉及一种基于多层卷积块和对比学习的跨域商品推荐方法。提高特征提取能力：多层卷积块能够有效提取商品的高维特征，包括图像和文本等多模态信息，从而提升推荐系统的准确性。增强模型的泛化能力：对比学习可以通过构建正负样本对来改进特征表示学习，增强模型对跨域商品推荐的泛化能力，使其在不同领域之间具有更好的迁移效果。缓解数据稀疏问题：跨域推荐可以利用多个领域的商品数据进行联合训练，有助于缓解某个领域数据稀疏的问题，从而提高推荐的覆盖率。降低冷启动影响：该方法能够通过对比学习机制有效挖掘跨域相似商品的特征关系，减轻推荐系统在新商品或新用户场景下的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN118799265B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410774783.2
申请日：2024-06-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体为胃癌病理图像分析系统，系统包括：时空特征提取模块基于细胞形态和组织结构提取胃癌病理图像的空间特征，对病变区域内的时间序列数据进行分析，计算多个区域细胞形态的统计特征，比较细胞核特征与组织分界线的差异，得到空间特征时间序列，生成关键形态特征。本发明中，通过深度分析胃癌病理图像中的细胞形态和组织结构，实现了对病变区域演化的精细追踪，该处理方法提取空间特征的时间序列，不仅揭示细胞核特征与组织分界线的细微变化，而且在高维流形空间中映射这些变化，捕捉细胞核特征在不同阶段的连续变化，此动态描述能够全面展现胃癌病变的演化过程，进一步提升了病理分析的动态监控能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119199157A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411233679.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 南通大学
IPC: G01N35/00 , G01N21/65 , G01N15/1031 , G01N15/1434 , G16H10/40 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及检验流程自动化技术领域，具体为检验科自动化流程控制系统及方法，系统包括谱系深度分析模块、声谱精准定位模块、病毒载量计算模块、光谱细胞识别模块、细胞电性能分析模块、样本综合决策模块、智能样本处理模块。本发明，结合图像频谱分析、声谱分析、时频域分析、光谱技术和细胞电阻抗分析等多项先进技术，实现了对样本的高精度分析和深度学习处理，提高样本分析的准确性和效率，尤其在病毒载量计算、细胞类型识别和样本风险评估等方面展现显著的优势，智能样本处理模块的应用，优化了样本处理流程，提升工作效率和处理速度，大幅度提高检验科工作的自动化程度和智能化水平。
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公开(公告)号：CN118513341B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410977899.6
申请日：2024-07-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种清洁装置，具体地说，涉及一种起重机轨道收纳式清洁设备。其邻近起重机的两组主轨设置，两组所述主轨的上方共同连接有主移动体，所述清洁设备包括副移动体和升降体，所述升降体设置于两组主轨的一端，所述副移动体在第一接驳轨道上移动时其上方搭载主移动体，且所述副移动体用于刮除主轨上的灰尘。本发明中通过副架驱动轮的转动推动清洁轨在第一接驳轨道上移动，而主移动体则收纳在清洁轨上，避免了对第一接驳轨道的占用，尤其是主轨，接着通过清洁轨在主轨上移动，使清洁槽内容置的清洁件对主轨的轮轴进行清洁，而且在主移动体的重力下压下，清洁槽能够与主轨的轮轴紧密贴合，从而能够刮除轮轴上的灰尘。
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公开(公告)号：CN118860407A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410885588.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与软件工程技术领域，具体涉及一种基于控制流和数据流知识图谱的API推荐方法。本发明包括如下步骤：步骤1、使用jieba分词对API文档进行分析，提取API的描述性信息和关键特征；步骤2、采用开源静态代码分析工具SonarQube和开源动态代码分析工具Valgrind从源代码中提取控制流和数据流信息，构建以API为节点，以API之间的控制流和数据流关系为边的知识图谱；步骤3、利用抽象语法树AST分析代码上下文，并结合Latent DirichletAllocation(LDA)模型对用户查询进行关键信息提取；步骤4、基于用户需求和知识图谱中的信息，在知识图谱中检索和推荐相关API；步骤5、构建空的反馈存储库，根据每一次用户查询得到的结果及用户的反馈迭代更新，不断优化知识图谱。
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公开(公告)号：CN118529906B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410986420.5
申请日：2024-07-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及排泄物处理方法，具体地说，涉及一种集中式畜牧养殖禽畜粪便集中无害化处理方法。其包括以下步骤：将固体部分放入密闭干燥池中进行发酵预处理；对完成发酵预处理的固体禽畜粪便进行发酵腐熟处理；并对腐熟粪便进行稀释处理形成粪液；对粪液进行过滤后将其排入土壤渗滤系统进行无害化再处理，并将处理后的液体向外排放。本发明中，先对固体禽畜粪进行发酵预处理后，将发酵预处理产物转移至发酵罐中进行发酵腐熟，最后对腐熟粪便进行分别处理，即小部分腐熟粪便作为发酵底料，将剩余的大部分腐熟粪便进行稀释、过滤后通过土壤渗滤系统进行无害化处理，成本低，且对禽畜粪便的处理效果好。
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公开(公告)号：CN118538399A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410977896.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/241 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体为一种智能儿科疾病诊断辅助系统，系统包括健康记录融合模块、症状模式分析模块、趋势预测与因果分析模块、儿科疾病知识图谱模块、疾病智能分类模块、医疗数据深度挖掘模块、智能标签生成模块、分诊智能推荐模块。本发明中，通过结合数据融合算法和图像处理技术，对儿童患者的健康记录和医疗影像进行分析，聚类分析和模式识别算法使症状数据分类更细致，揭示复杂症状模式，长短期记忆网络与因果推理方法相结合，提升症状趋势预测的准确性，并分析病情，图注意力网络构建的儿科疾病知识图谱丰富结构化医学知识的表达，优化知识利用，非监督学习技术在深度挖掘医疗数据时发现疾病发展的隐含模式。
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