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公开(公告)号：CN119920356A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411993968.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种可解释联邦大模型的药物分子生成方法，涉及人工智能技术领域，所述方法包括S1、通过数据特征提取与模型初始化步骤，从分布式数据中提取多模态特征，构建并初始化药物分子生成模型，S2、通过大模型对联邦学习客户端进行参数优化，包括基于分布式客户端的本地训练微调，将微调好的参数整合到服务器的全局模型中，以提高模型性能和数据利用效率，S3、基于优化后的模型，生成药物分子结构信息，包括分子描述序列和分子图；该可解释联邦大模型的药物分子生成方法，在保障数据隐私的基础上，显著提高了新分子的生成能力和多样性，同时利用因果分析和注意力机制增强了模型的透明性和可信度，提升了模型的性能与稳健性，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119129611A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411264320.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全向注意力机制的翻译方法，涉及自然语言处理的技术领域，包括，收集和处理平行语料数据，通过知识蒸馏生成蒸馏数据集，利用蒸馏数据集训练自回归翻译模型并解决多模式问题，将自回归模型转换为非自回归模型并进行训练直至收敛，本发明通过引入全向注意力机制和课程学习策略，有效的解决了非自回归翻译模型中出现的多模式问题，显著提升了翻译质量和训练效率，从而实现了更准确的翻译输出效果。
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公开(公告)号：CN117152736A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311139529.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能采摘技术领域，且公开了一种深度学习和群智能算法的水果采摘优化模型的方法，包括以下步骤：S1、收集自然环境下的水果果实图片作为训练数据，并对数据进行预处理；S2、设计一种改进U‑Net模型的CA U‑Net语义分割网络，将U‑Net模型的主干网络VGG16更换为轻量化的MobileNet‑V3结构；S3、将MoblieNet‑v3主干特征网络中的SE注意力机制模块替换为Coordinate Attention注意力机制。该深度学习和群智能算法的水果采摘优化模型的方法，通过利用计算机视觉技术实现图像分割的果实采摘顺序算法，提高了果实采摘效率和果实定位精度，解决了现有技术中采摘过程中的浪费和伤害，同时还能够避免果实的腐烂和损坏，无法提高果实的保质期和市场价值的问题。
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公开(公告)号：CN116258573A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310123335.1
申请日：2023-02-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农产品供应链信用风险识别与演化预测方法，属于供应链信用风险预测技术领域；方法包括如下步骤：对农产品供应链中节点的连续时间动态关系进行建模；建立异步传输连续时空感知图神经网络模型；训练模型，并基于模型生产预测，给出节点信用风险等级评估及未来演化方向。通过构建连续时间动态农产品供应链关系图，并采用连续时空感知图神经网络，可以更全面提取企业领域的信息，进行更好的信用风险及其演化分析，为企业形成对最终决策提供参考，较传统决策方法更全面，可行度更高。
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公开(公告)号：CN114754258B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210454802.4
申请日：2022-04-27
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧农业物联网信息管理系统，属于智慧农业技术领域，包括监控装置，监控装置包括安装座，安装座连接有快拆结构，快拆结构连接有支撑杆，快拆结构用于支撑杆快速装卸在安装座上；支撑杆侧壁上安装有安装箱，安装箱内安装有控制器；支撑杆在安装箱上方设有折叠支撑组件；折叠支撑组件包括推动组件和锁死组件，推动组件连接有锁死组件，推动组件与支撑杆连接，锁死组件用于推动组件锁死，实现推动组件的锁死；通过上述方式，本发明折叠支撑组件的锁死组件用于推动组件锁死，实现推动组件的锁死，推动组件便于推动安装横板展开，同时，锁死组件打开后推动组件得到安装横板向下转动进行收紧处理，整体结构空间占用小，便于运输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860875A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211671672.6
申请日：2022-12-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，包括提取用户在电商平台的行为数据，对收集的用户行为数据进行预处理，以及分析评估，用深度学习的图像特征采集器、文本特征采集器、时间序列特征采集器、音频特征采集器和视频特征采集器对收集的数据抽取特征，根据各种单模态特征采集器的特征利用双线性池化的多模态知识融合抽取模态交互的深层特征，通过对抽取的多模态融合的深层特征信息。该基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，可以通过深度利用海量的多模态的用户数据，利用分层次双线性池化融合多模态特征，精准判断消费者的喜好准确推送意向商品。
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公开(公告)号：CN114496294A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210075291.5
申请日：2022-01-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G16H50/80 , G16H50/70 , G06K17/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法，属于疾病预警方法技术领域。一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法，针对猪体疾病特征特点基于深度学习算法对各单一特征设计分类识别模型；基于集成学习联结各特征分类结果进行决策级融合得到最终分类结果；针对猪体疾病特征综合性，通过设计并实现基于决策级融合的生物特征多模态融合的分类模型；针对猪体养殖环节以及猪体特点设计猪体疾病实时预警系统；搭建多感应采集器共联RFID读写器节点设计触发装置，通过单一特征分类异常触发装置锁定异常个体；本发明有效解决了猪体养殖环节猪体疾病初期难发现、易蔓延等猪体安全问题。
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公开(公告)号：CN114202247A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210035661.2
申请日：2022-01-13
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农作物生长环境大数据分析系统，属于农业技术领域。一种农作物生长环境大数据分析系统，包括数组试验田以及设置在试验田内的检测装置，所述试验田分别为一个自然生长组以及数个对照组；所述自然生长组中农作物暴露在自然环境中，所述对照组中农作物生长环境与自然生长组相比仅改变某一变量；所述对照组包括肥料控制组、光照控制组、温度控制组，所述肥料控制组仅改变肥料的用量与时机，所述光照控制组仅改变光照时长与强度，所述温度控制组仅改变农作物的环境温度。本发明提供了一种系统去分析不同农作物所需要的最重要的环境因素。
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公开(公告)号：CN107622236B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201710834223.1
申请日：2017-09-15
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了基于蜂群与梯度提升决策树算法农作物病害诊断预警方法，对服务器端病害库中的病害信息提取相应特征，利用GBDT算法训练并建立作物的病害关联模型；数据采集单元通过无线通信网络将叶片图像数据和墒情数据以单播方式上传至服务器；将数据采集单元上传的图像数据和墒情数据经特征提取，诊断病害的种类及预测病害发生趋势，服务器端将启动自动报警提示。本发明有益效果：本发明通过该诊断预警方法，获取农作物的图像数据和相关墒情数据，经蜂群算法优化特征集后采用GBDT算法训练生成病害关联模型，增强了病害诊断的准确性和召回率；通过无线传感网络的实时信息传输，可实时处理数据，实现病害的自动预测预警，一定程度上拓展预警时间范围。
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公开(公告)号：CN111325487A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010352455.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种流水生产车间智能调度优化方法及系统，包括：根据对流水车间的加工方式及特点建立多目标车间调度模型，所述的多目标车间调度模型以最小化的最大完工时间、最大流经时间以及交期拖延时间为优化目标，构建了流水车间多目标调度优化模型；结合了一种用曲线自适应改进的多目标蚱蜢算法求解多目标流水车间模型，得到车间调度优化方案；利用得到的调度优化方案对流水车间内各个工厂的工件和加工设备进行调度。通过该方案解决了车间生产效率低的问题，有效的提高了生产效率和生产原料利用率，从一定意义上达到了流水车间智能排产的效果。
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