公开(公告)号：CN116661604A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310660614.1

申请日：2023-06-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 丁琪芮 ,  杨建文 ,  袁心月 ,  陈彦冰 ,  邹堉莹 ,  周欣蕴

IPC: G06F3/01 ,  G06V40/20 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开了一种基于Media Pipe框架采集手势的人机交互识别系统，包括手势设计、手掌检测器、屏幕交互映射和手部关键点检测器；所述手势设计基于手势识别的首要工作是先设计好能被识别的手势；所述手掌检测器部分基于部分由Media Pipe模块中的手掌检测模型Blaze Palm Detector直接实现；屏幕交互映射部分对手势坐标进行捕获时；手部关键点检测器基于手节点，操作手掌检测模型Blaze palm定义的手部图像区域本发明涉及人机交技术领域，具体为具体为一种基于Media Pipe框架采集手势的人机交互识别系统。

公开(公告)号：CN118430519A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410419715.4

申请日：2024-04-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李欣意 ,  涂铮铮 ,  周欣蕴

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/18 ,  G10L17/04 ,  G10L15/26

Abstract: 本发明涉及一种基于改进Transformer网络的大语言模型系统的训练方法，属于文本和语音处理，大语言模型领域，具体过程如下：获取数据集；将数据集分为文本类和语音类；对文本类数据采用FlipDA数据增强；对语音类数据进行两阶段数据增强处理；然后构建改进型Transformer网络，在网络中加入AdapterTuning微调模块、以及应用动态扩展的一对多FFN代替原模型中一对一FFN模块；最后将数据输入网络进行训练。本发明引入FlipDA数据增强算法，使得大语言模型准确率在绝大多场景下都能够稳定提升，同时引入动态扩展的一对多FFN模块，降低了新任务学习的时间以及解决了多任务学习中不相干任务相互干扰的问题。

公开(公告)号：CN118279531A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410419719.2

申请日：2024-04-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 周欣蕴 ,  涂铮铮 ,  李欣意

IPC: G06T19/00 ,  G06T17/00 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明提出了垂直场景下虚拟文化空间的数字文创产品设计框架，主要包括技术集成层、内容创新与转译层、用户体验设计层、以及数据分析与应用层，旨在利用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、三维建模、云计算及大数据技术，创造一个沉浸式、互动性强的虚拟文化体验空间。通过此框架，可以结合现代数字技术，提升文化遗产的数字化展示质量和用户互动体验，支持文化内容创新传播，特别适用于教育、旅游等垂直场景。该框架不仅为文化遗产保护、传播和教育提供新的解决方案，还促进了用户对文化内容的理解和兴趣，推动数字文化创意产业的发展。通过对用户行为数据的收集和分析，该框架还支持对虚拟文化空间内容和用户体验持续优化，实现个性化文化体验。