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公开(公告)号：CN111428863B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010206964.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种基于近似乘法器的低功耗卷积运算电路，包括卷积操作模块，近似卷积计算方式生成模块，近似乘法器模块以及近似加法器模块；卷积操作模块包括输入向量矩阵，卷积核矩阵，近似卷积计算方式以及输出近似向量矩阵；近似卷积计算方式生成模块的输入包括精确计算方式、近似乘法运算；近似乘法器模块的输入包括两个乘数A、B以及乘法近似程度DM，近似加法器模块的输入包括待累加部分积矩阵、加法近似程度DA；本发明通过设计高精度的近似乘法器和近似加法器，生成高精度的近似卷积计算方式。用近似卷积计算方式替换原有卷积操作中的计算方式，可以在满足卷积操作输出精度要求的前提下，有效地减少计算开销，实现低功耗的卷积操作。
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公开(公告)号：CN109741733B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910035513.9
申请日：2019-01-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于一致性路由网络的语音音素识别方法，首先在训练阶段，构造一致性路由前馈网络编码器，对向量初始语音音素数据进行矩阵运算和二维卷积得到低阶状态向量；构造一致性路由网络的一致性路由结构，通过一致性路由系数加权低阶状态向量，将其中的信息传递给高阶状态向量；以每个高阶状态向量的长度的softmax激活值在所有高阶状态向量softmax激活值中的占比来表示判定为该标签的概率；然后构造一致性路由网络的重构解码器，将真实标签对应的高阶状态向量进行解码重构；基于总损失函数对一致性路由网络的参数求得梯度公式进行优化更新；在测试阶段，将初始语音音素数据输入一致性路由网络的前馈编码器中，判断待测试数据的所属类别。
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公开(公告)号：CN113155278A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110447163.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于球面谐波函数分解法的立方体照度计及其测量方法，外层立方体的每个面的中心处均设有照度计安装孔，上锥块的顶点处开有上安装孔，下锥块的顶点处开有下安装孔，上锥块的顶点朝下嵌合设置在立方体支架的上安装槽中，下锥孔的顶点朝上嵌合设置在立方体支架的下安装槽中，金属操作杆从下安装孔穿过后固定在上安装孔中，水平泡和指南针均安装在上锥块的水平面上，六个照度计分别安装在外层立方体的照度计安装孔中，外层立方体的外表面覆有吸光材料。本发明可以同时测量光密度、方向和柔和度的方法，可以完整描述及测量三维空间中光分布的局部和全局低阶特性，从而。近似实现对三维空间光分布的数学量化和全局综合描述的目的。
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公开(公告)号：CN112017621A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010772227.3
申请日：2020-08-04
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G10H1/00
Abstract: 本发明公开了基于对位和声关系的LSTM多轨音乐生成方法，包括如下步骤：S1，构建音频MIDI数据集，S2，提取MIDI文件中的主旋律与和声旋律，并且构建对位关系矩阵。S3，利用主旋律训练生成旋律的长短期神经网络，并用对位关系矩阵训练生成和声的长短期神经网络。通过两条网络分别生成多条旋律，合成为多轨音乐。本发明在音频MIDI数据集的基础上，实现了带有和声的复杂音乐旋律的生成，打破了传统基于和弦编曲的固定套路，为乐曲创作提供了一种新的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889023A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911139989.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于elasticsearch的分布式多功能搜索引擎，包括如下步骤：S1，分布式爬虫构建原始搜索数据集；S2，利用自然语言与图像处理对所爬取到的数据进行清理并插入到非关系型数据库；S3，将非关系型数据库中的数据同步到elasticsearch分布式集群及节点中；S4，利用Django网络框架实现前台与elasticsearch的互联完成搜索引擎的搭建。本发明提供的搜索引擎大大提高的搜索的准确性，合理性，增强了用户体验。
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公开(公告)号：CN110705679A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910976564.1
申请日：2019-10-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于FDC2214的纸张数量检测系统，系统包括信号采集模块、信号处理模块以及显示模块，信号采集模块采用电容传感器FDC2214，信号处理模块包括单片机；信号采集模块采用电容传感器FDC2214采集预设金属极板区域之间纸张电容信号，将电容信号发送给单片机；信号处理模块将接收的电容信号进行数据处理，存入数据库并检测纸张数；显示模块显示录入状态电容值和检测状态纸张数量值。本发明通过电容传感器和单片机配合的方式，将放置在两个金属极板区域之间的纸张转化为精确的电容信号，进而能够实现纸张数量检测。并且相较于现有的人工计数与点钞机等传统技术，本发明具有精度高，低功耗，噪声少，抗干扰能力强，成本低廉的优势。
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公开(公告)号：CN110427892A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910720503.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于深浅层自相关融合的CNN人脸表情特征点定位方法，S1，构建人脸样本数据集，S2，定位人脸眼睛、眉毛、嘴等区域，随后利用旋转、平移、翻转拓展数据集，S3，利用数据集训练深浅层自相关融合的卷积神经网络，完成对区域内的特征点的精确定位。本发明在样本人脸数据集的基础上，实现了人眼、眉毛、嘴巴等与表情相关较大的区域的特征点精确定位，解决了由于人脸表情变化大造成特征点定位不准等问题，并可藉由此方法完成表情识别的相关操作。
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公开(公告)号：CN110085255A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910238348.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种语音转换基于深度内核学习高斯过程回归建模方法，截取源语音音色特征的多维数据和目标语音特征多维数据其中一维数据的前三分之二作为训练数据，截取源语音音色特征多维数据的后三分之一数据作测试数据，经过高斯回归模型进行训练，首先将训练数据输入BP神经网络得到初始权重参数，高斯过程超参数不变时对权重参数求偏导，权重参数不变时对超参数求偏导，然后更新超参数以及用方向传播更新权重参数，再循环迭代出最佳结果。本发明提高了原有语音转换中高斯回归模型的精确度，为联合神经网络与高斯过程中的优势开发出更具表现力的深度内核和可扩展性的深层结构，将所有参数都经过统一监管一起训练，作为非参数化高斯过程框架的一部分，对高斯过程的扩展性和深度有进一步的突破。
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公开(公告)号：CN105679333B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610123469.3
申请日：2016-03-03
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种声带‑喉室‑声道联动的物理模型及精神压力检测方法，本物理模型包括：用于描述声带运动模式的机械方程组，用于描述沿声门深度方向及喉室、假声带和声道方向所对应压降分布的空气动力学方程组；本发明的建立声带‑喉室‑声道联动的物理模型，并且通过该物理模型设计生理参数估计算法，以便于研究在压力状态下发声的生理变异机制，提取出说话人压力状态下发声时的声带声道以及喉室等生理特征参数，建立从真实语音信号到生理特征的关系；根据估计出的生理参数，获得各发声器官及其中气流流态在压力变异因素影响下的变化特征，最终用以精神压力的检测，提高检测识别的精度与可靠性。
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