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公开(公告)号：CN110610747B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910957280.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的微型化学实验方法，包括：输入要合成的物质的数据；在与绿色化学配套的大数据平台中获取所述要合成的物质的历史大数据；在所述大数据平台中提取所述要合成的物质的特征信息；依据所述特征信息，在所述大数据平台中寻找与所述要合成的物质的特征信息相关的试剂；应用计算机仿真技术模拟所述试剂合成；结合所述合成的动态演化规律得到实时数据的性能评估指标；将所述性能评估指标存储到所述大数据平台中，同时反馈给用户。本发明将深度学习应用于微型化学实验中，为今后微型化学实验的发展提供技术支持。本发明解决了传统的人工手动实验方法耗时长、效率低的问题，提高了微型化学实验的完成效率。
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公开(公告)号：CN110708509A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910957431.X
申请日：2019-10-10
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种嫌疑犯追踪及特征快速提取的天眼网络视频监控方法，步骤包括：将发现嫌疑犯的初始天眼位置设定为当前位置；利用天眼中内置的GPS模块获取附近范围的天眼位置；计算当前位置与附近各天眼的距离并估计从当前位置到附近各天眼所花时间；确定嫌疑犯到达附近各天眼所处的时间区间；利用现有的视频图像处理技术，在各天眼固定时间区间内定位嫌疑犯，获取特征；若在附近各天眼中定位到嫌疑犯，以此天眼位置作为当前位置重复上述步骤，直到经过x个回合还没出现新特征，则结束循环；将获取到的特征进行整合，进行嫌疑犯图像还原。本发明不仅让嫌疑人追踪变得简单化、便捷化，并且也让特征提取变得自动化、高效化。
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公开(公告)号：CN110619011A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910957435.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/25 , G06N3/04 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的高校化学实验室污染治理系统及方法，步骤包括：获取高校化学实验室的污染数据；将污染数据按照预设方式进行汇总处理后发送并存储到与绿色化学配套的大数据平台中；在大数据平台中，将汇总数据进行可视化处理并实时显示出来；对汇总数据采用多模态数据挖掘方法，并结合神经网络方法，提取出与污染数据对应的特征信息；依据特征信息，按上述方法在与绿色化学配套的大数据平台中寻找与特征信息完全或部分相反的特征信息；依据特征信息，推导二者结合的个体的动态演化规律；结合个体的动态演化规律得到实时数据的性能评估指标。本发明为高校化学实验室污染的治理提供决策依据和技术支撑，提高了治理效率和治理质量。
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公开(公告)号：CN110610747A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910957280.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的微型化学实验方法，包括：输入要合成的物质的数据；在与绿色化学配套的大数据平台中获取所述要合成的物质的历史大数据；在所述大数据平台中提取所述要合成的物质的特征信息；依据所述特征信息，在所述大数据平台中寻找与所述要合成的物质的特征信息相关的试剂；应用计算机仿真技术模拟所述试剂合成；结合所述合成的动态演化规律得到实时数据的性能评估指标；将所述性能评估指标存储到所述大数据平台中，同时反馈给用户。本发明将深度学习应用于微型化学实验中，为今后微型化学实验的发展提供技术支持。本发明解决了传统的人工手动实验方法耗时长、效率低的问题，提高了微型化学实验的完成效率。
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