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公开(公告)号：CN110458737B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201910766856.2
申请日：2019-08-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表。本发明的方法不再需要繁琐的修改过程,让教职工和教务处能够很大程度上地节省修改方案的流程,快速完成排课排考的建议提交和修改过程，提高教务处的办事效率。
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公开(公告)号：CN110572804A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910794167.2
申请日：2019-08-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了蓝牙通信认证请求、接收及通信方法、移动端、设备端，所述蓝牙通信认证请求及通信方法，包括步骤：与设备端进行蓝牙扫描，建立link层上的通信链路；获取设备端公钥；进行ECDH密钥交换，生成ECDH Based AES Key对称密钥K；获取用户密码，发送用户密码至设备端；在设备端通过用户认证后，与设备端进行数据通信，通信完成后断开连接；所述发送用户密码、数据通信过程，均采用AES加密信道加密、解密传输，AES加密函数的密钥为对称秘钥K。本发明将通信双方的密钥存储在应用层，并在应用层上通过ECDH密钥交换技术进行检测和验证，保证了密钥是存储在一个受保护的线程中，数据不会被其他恶意程序访问。
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公开(公告)号：CN110298279A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910535832.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种肢体康复训练辅助方法及系统、介质、设备，所述方法包括步骤：采集使用者动作姿态图像；对图像进行卷积计算，得到图像特征图；预测特征图的关节点热点图和肢体方向矢量场，并进行t次预测迭代，每次迭代时将两个训练分支的识别信息合成一个阶段预测，生成使用者关节点热点图和肢体方向矢量场，从关节点热点图中获取关节点位置；利用肢体连接贪心算法进行关节点连接，得到使用者的姿态信息；根据训练好的动作姿态模型评估使用者的姿态信息，得到使用者动作姿态评估结果并反馈给使用者。本发明进行多分支预测和多阶段迭代，通过提高关节点热点图和肢体方向矢量场预测的准确性来提高姿态识别准确性，进而增强康复训练的辅助效果。
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公开(公告)号：CN110245917A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910514250.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于互联网修改高校考务排考的方法、装置、设备及介质,该方法包括:网络服务端接收一个或多个UE端输入的修改指令和获取输入修改指令的教职工的修改权限值,所述修改指令是指排除为输入修改指令的教职工在特定时间内安排监考任务的指令，所述修改指令包括当前输入的修改指令和网络服务端存储的修改指令列表中的修改指令；在所述的修改权限值大于权限阈值M的情况下,所述网络服务端根据所述的修改指令对存储的初始排考安排表或已排考安排表进行重排；所述网络服务端将重排成功的排考安排表进行存储及显示和/或通过互联网将排考安排表发送至UE端显示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110289004B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910527094.0
申请日：2019-06-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人工合成声纹检测系统及方法，该系统包括：包括自编码器、生成器和辨别器，自编码器包括编码器和解码器，编码器包括编码器第一卷积层、编码器批归一化层、编码器第一最大池化层、编码器第二卷积层、编码器第二最大池化层和编码器全连接层；解码器包括解码器嵌入层、解码器全连接层、解码器批归一化层、解码器第一反卷积层序列、解码器第二反卷积层序列和解码器卷积层序列；生成器结构与解密器结构相同；辨别器包括辨别器嵌入层、辨别器全连接层、辨别器第一卷积层序列、辨别器第二卷积层序列、多分类器和辨别器输出层。本发明对人工合成声纹达到较高的检测准确率，同时对属于已知类的样本有更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110458737A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910766856.2
申请日：2019-08-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表。本发明的方法不再需要繁琐的修改过程,让教职工和教务处能够很大程度上地节省修改方案的流程,快速完成排课排考的建议提交和修改过程，提高教务处的办事效率。
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公开(公告)号：CN110310125A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910475269.8
申请日：2019-06-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种募捐捐赠认证方法、系统、区块链平台及存储介质，所述方法包括：根据筹款人的第一请求信息，创建第一临时账户，并创建筹款项目区块，更新筹款项目区块链状态节点；根据认证人的第二请求信息，创建认证人区块，更新认证人区块链状态节点；根据认证人对选择的筹款项目的认证信息，创建筹款项目认证区块，更新筹款项目认证区块链状态节点，同时将认证人的保证金转入该筹款项目的第一临时账户；判定选择的筹款项目的认证结果是批准还是驳回，根据该筹款项目的认证结果，创建筹款项目认证结果区块，更新筹款项目认证结果区块链状态节点。本发明解决了筹款人实情核实认证难的问题，又实现了整个筹款项目修改过程的追溯和分析。
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公开(公告)号：CN110289004A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910527094.0
申请日：2019-06-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人工合成声纹检测系统及方法，该系统包括：包括自编码器、生成器和辨别器，自编码器包括编码器和解码器，编码器包括编码器第一卷积层、编码器批归一化层、编码器第一最大池化层、编码器第二卷积层、编码器第二最大池化层和编码器全连接层；解码器包括解码器嵌入层、解码器全连接层、解码器批归一化层、解码器第一反卷积层序列、解码器第二反卷积层序列和解码器卷积层序列；生成器结构与解密器结构相同；辨别器包括辨别器嵌入层、辨别器全连接层、辨别器第一卷积层序列、辨别器第二卷积层序列、多分类器和辨别器输出层。本发明对人工合成声纹达到较高的检测准确率，同时对属于已知类的样本有更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110572804B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910794167.2
申请日：2019-08-27
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/80 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/06
Abstract: 本发明公开了蓝牙通信认证请求、接收及通信方法、移动端、设备端，所述蓝牙通信认证请求及通信方法，包括步骤：与设备端进行蓝牙扫描，建立link层上的通信链路；获取设备端公钥；进行ECDH密钥交换，生成ECDH Based AES Key对称密钥K；获取用户密码，发送用户密码至设备端；在设备端通过用户认证后，与设备端进行数据通信，通信完成后断开连接；所述发送用户密码、数据通信过程，均采用AES加密信道加密、解密传输，AES加密函数的密钥为对称秘钥K。本发明将通信双方的密钥存储在应用层，并在应用层上通过ECDH密钥交换技术进行检测和验证，保证了密钥是存储在一个受保护的线程中，数据不会被其他恶意程序访问。
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