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公开(公告)号：CN118608437A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410657609.X
申请日：2024-05-26
Applicant: 江苏海洋大学 , 连云港鲸鸣信息科技有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/70 , G06T7/90 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/094 , G06N7/01
Abstract: 随着对海洋探索的不断深入，水下图像增强与恢复技术备受关注。针对水下图像对比度低，噪声大和色彩偏差等问题，本发明提出一种基于改进Swin Transformer的生成对抗网络水下图像增强模型(SwinGAN)。在输入生成器前对水下图像进行双三次插值预处理，在瓶颈层将输入的特征图分割成多个不重叠的局部窗口，再使用双路窗口多头自注意力机制，在加强捕获全局信息和距离依赖关系的同时，增强局部注意力。最后，在解码器经过多个窗口重新组合成原始尺寸的特征图，对抗网络中的判别网络采用改进马尔科夫判别器。使用Charbonnier损失函数，边缘损失函数，对抗损失函数和MS‑SSIM+L1损失函数提升图像结构和视觉质量。本发明在改善水下图像的色彩偏差和模糊问题取得显著效果。
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公开(公告)号：CN119178094A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411440767.6
申请日：2024-10-16
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明属于监控设备技术领域，具体公开了一种基于互联网用视频监控设备，包括翻转支架机构，所述翻转支架机构的侧面活动安装有第一安装面，所述第一安装面的顶部固定设置有第二安装面，所述第二安装面的表面开设有安装槽，所述安装槽的中部设置有夹持机构，所述安装槽的端面设置有挡板机构，所述第二安装面的上方设置有监控装置，所述监控装置的底部连接有安装座，且所述安装座与所述安装槽相对应。本发明通过翻转支架机构、夹持机构、挡板机构之间的配合，能够快速对监控装置进行拆除，降低检修的难度，提高对监控装置安装盒拆除的效率。
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公开(公告)号：CN112084312B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010718229.4
申请日：2020-07-23
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06Q30/01
Abstract: 本发明涉及网络数据搜索技术领域，具体提出了一种基于知识图构建的智能客服系统，通过利用问题‑答案对的特征来确定问题‑答案对的更精确位置，为问题和答案档案构建了一个知识图谱，该方法不仅构建了知识图谱，而且还提供了有效使用知识图谱的新方法，问答文档的特征由问题和答案组成，用于使地图的两个维度有意义，知识图谱在横向和垂直方向都被扩展，特别是在垂直膨胀期间，后续层的结构保持稳定，并提出了一种合并机制以避免稀疏性，LabelSOM选择每个神经元的特征词进行导航，并提取典型的Q&A文档以使用户快速了解全部内容。
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公开(公告)号：CN116701569A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310515854.2
申请日：2023-05-09
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多视角协同的多领域虚假新闻检测方法，旨在解决现有虚假新闻检测方法在领域转移上存在的问题，以提高模型在多领域场景中的性能表现。本方法基于多视角协同和专家网络特征提取，通过引入领域门网络学习领域和视角之间的关系，实现了对领域特征的有效利用。本发明所提供的多领域虚假新闻检测方法可以应用于社交媒体、新闻传媒、在线问答等领域，为用户提供可靠、准确的信息，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN114862791A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210482334.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的胸片识别方法、训练方法及装置，其具体步骤为：S1：获取胸片图像，调整胸片图像的参数；S2：通过卷积神经网络对该胸片图像提取全局和区域视觉特征；S3：对胸片图像进行识别，得到识别结果；S4：响应于所述识别结果生成主题，并将所述主题作为输入生成描述胸像图片的句子。具有自动化生成医学报告可以有效减少医生工作量和错误的发生的特点。本发明涉及一种基于深度学习的胸片识别训练方法。通过训练识别胸片模型，具有可以自动化生成医学报告可以有效减少医生工作量和错误的发生的特点。本发明涉及一种基于深度学习的胸片识别装置，具有自动化生成医学报告可以有效减少医生工作量和错误的发生的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113242665A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110494364.X
申请日：2021-05-07
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种异构数据采集与存储装置，包括壳体，所述壳体中开设有工作室，所述工作室内对称固定设置有两块侧板，两块所述侧板之间固定设置有存储模块和采集模块，所述存储模块和采集模块均通过固定机构固定设置在两个侧板上，且所述存储模块与采集模块通过连接线路向连接，所述存储模块上还设有与之对应的清灰装置。本发明能够在带动天线转动的同时持续对存储模块进行扫动，即提高了信号接收的效果又有效的避免灰尘在存储模块上的沉积导致穿线短路的问题，存储模块和采集模块均能够快速拆装，方便的对设备的检查和维护，本发明还能够对内部的缆线进行梳理，有效的避免缆线缠结折断的问题，大大提高了缆线的使用寿命。
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公开(公告)号：CN119055040A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411280497.7
申请日：2024-09-13
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: A47B21/013 , A47B21/04
Abstract: 本发明属于监控装置技术领域，具体公开了一种互联网内容监控装置，包括教桌，所述教桌的内壁一侧从下至上依次固定连接有顶板和放置台，所述顶板的顶部固定连接有监控主机，所述放置台的顶部两侧均固定连接有支撑环，所述支撑环的顶部转动连接有转动块，所述转动块的顶部固定连接有L形板，所述L形板的内壁一侧滑动设置有多媒体组件，且所述监控主机与所述多媒体组件之间电性连接，所述顶板的底部设置有用于调整所述L形板位置和朝向的调节组件，通过设置多媒体组件和监控主机等结构，教师可以单独地从显示屏上时刻了解学生电脑的内容，进而避免了对授课软件的来回切换，且不需要老师过多的动作，仅需要看向两侧即可，使用方便。
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公开(公告)号：CN118626950A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410515982.1
申请日：2024-04-27
Applicant: 江苏海洋大学 , 梦西游文化科技(连云港)有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于多源域适应的跨领域虚假新闻检测方法，旨在解决现有虚假新闻检测方法无法推广到未知领域的问题，以提高模型在面对新出现领域上的性能表现。本方法基于多源域适应，为了从多源领域转移知识，该方法通过对抗性训练学习领域不变特征表示，并为多源领域新闻学习一组虚假新闻分类器。同时设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异，第一阶段对齐特定领域的分布，即分别将每对源和目标领域数据映射到多个不同的特征空间中，学习多个领域不变的表示，第二阶段是对齐特定于领域的分类器，通过特定领域的判定边界对齐分类器的输出。此外，为量化不同源域的贡献度，利用相似性度量以构建自适应权重融合不同分类器输出实现虚假新闻检测。本发明所提供的多源域适应虚假新闻检测方法可以应用于社交媒体、新闻传媒、在线问答等领域，为用户提供可靠、准确的信息，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118257949A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410208931.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明涉及应用于海洋气象监测领域的一种基于大数据的海洋气象数据监测设备，包括稳固仓内安装有可调节支撑环，可调节支撑环上端与数据监测设备本体下端固定，且可调节支撑环可升降调节；可调节支撑环中部设置有对可调节支撑环进行限位使得可调节支撑环不能升降的限位楔，限位楔通过支撑组件安装在稳固仓内壁一侧；可调节支撑环内部设置有自由滚动的滚球，采用上述可调节支撑环、限位楔和滚球等结构，实现对该基于大数据的海洋气象数据监测设备的核心元件起到良好的保护作用，降低因海洋气象变化带来的损失，同时在一定程度上延长该基于大数据的海洋气象数据监测设备的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118210965A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410121062.1
申请日：2024-01-28
Applicant: 江苏海洋大学 , 梦西游文化科技(连云港)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种结合深度学习与信息融合的资源推荐方法，旨在解决推荐系统中的数据稀疏问题，通过利用用户的评论、评分以及信任信息发掘用户的偏好，从而更好的为目标用户生成相应的推荐，本方法基于卷积神经网络与图神经网络的信息融合，构建了一种新的深度学习模型——结合注意力卷积神经网络与图神经网络的信息融合资源推荐模型ACGIF，在卷积神经网络中加入注意力机制，利用图神经网络来处理相关信息，二者进行有效结合，实现对用户喜好的推荐，具有广泛的应用前景。
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