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公开(公告)号：CN119763616A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411844629.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 苏州大学
IPC: G10L25/63 , G06V40/16 , G10L25/30 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种留守儿童的双向情感陪伴系统及方法，属于人工智能技术领域。包括：数据采集模块，用于实时采集儿童的情感状态数据；情感识别模块，用于对情感状态数据进行分析和识别，获取儿童的情感状态；反馈模块，用于根据情感状态，分析儿童的情感需求，并提供个性化的反馈结果；数字形象生成模块，用于根据反馈结果，生成虚拟数字形象；情感与偏好学习模块，用于实时收集情感状态、反馈结果和儿童与虚拟数字形象互动信息，提取儿童的情感表达特征和偏好特征；其中，情感与偏好学习模块包括数据整合子模块、时间序列记录子模块、特征提取子模块和偏好模型子模块。本发明提高了在情感识别时的准确性和多样性。
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公开(公告)号：CN119358542A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411902097.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F40/247 , G06F40/30 , G06F16/353
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能驱动的情感分析系统及方法，涉及人工智能与自然语言处理技术领域，该系统包括语音获取模块，用于接收语音信息，并将其转换为文本语言信息；关键词信息获取模块，用于从文本语言信息中提取关键词；判断模块，用于判断文本语言信息的语言类型；文本评价模块，用于根据语言类型，选择对应的情感分析处理方式，以生成评价信息；声调评价模块，用于接收文本评价模块输出的评价信息，根据评价信息获取对应的声调信息，并基于声调识别结果确定关键词对应的声调指标分数，从而生成包含声调评价信息的语音信息评价信息。本发明能够精准识别语音情感，支持多语言处理，智能化评价，提供准确可靠的情感分析结果。
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公开(公告)号：CN115356400B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210966877.0
申请日：2022-08-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G01N29/06 , G01N29/44 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于BiLSTM的超声波木材无损检测方法及系统，该方法为：采集超声波在木材内部传播的原始时间数据样本；对所述原始时间数据样本进行预处理；对所述木材内部图像进行网格化处理，计算网格点的坐标信息；基于BiLSTM，构建木材缺陷检测网络模型；根据所述原始时间数据样本训练所述木材缺陷检测网络模型；将训练好的木材缺陷检测网络模型上传到云端；采集目标木材的时间数据并上传到云端，对目标木材内部超声波速度分布图进行预测；根据预测结果对目标木材内部状态进行分类。本发明通过对图像网格化处理、将原始数据与网格坐标信息相结合，提高了网络模型的泛化能力和木材无损检测精度。
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公开(公告)号：CN118314405A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410535983.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种网络结构优化的开集分类方法和系统，方法包括：获取物体图像，所述物体图像包含已知类物体和未知类物体；将所述物体图像输入训练好的结构优化的MobileNet V2模型；使用Softmax输出闭集分类情况下已知类的概率分布，而使用Openmax输出开集分类情况下包含未知类的概率分布。所述结构优化的MobileNet V2模型基于原始MobileNet V2模型实现，所述结构优化的MobileNet V2模型的网络结构由两条线路组成，分别用于闭集分类和开集分类过程，所述两条线路共享主干网络。本申请的网络结构优化的开集分类方法，实现了已知类物体的识别和未知类物体的识别，并大幅度提高了物体识别的精度。
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公开(公告)号：CN116980189B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202310890218.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向分片联盟链的恶意节点检测方法，通过对分片联盟链进行数学建模，当新节点申请加入时，中央机构利用公钥基础设施为新节点分配公钥、私钥与识别标量，验证新节点身份后，利用联盟链分片规则将新节点加入节点委员会中；选取该节点委员会中的多个节点生成测试组，发送至新节点，测试组中每个节点向新节点反馈第一签名与第二签名，并利用数字签名技术验证信息完整性，将扰乱或伪造数据的节点移出。且利用范德蒙矩阵的逆矩阵来检查是否有扰动数据，识别出是否包含恶意节点。本发明利用群组测试方法，将测试组划分至诚实集和恶意集中，每个节点均包含在至少一个测试组中，通过比对，识别出恶意节点，减少恶意节点识别所需的测试次数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111367652B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202010012778.X
申请日：2020-01-07
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式实时操作系统的任务调度处理系统和方法，系统包括处理器以及设置在处理器内的定时器、中断控制器、调度器和SVC切换模块；调度器包括优先级调度器和时间片轮询调度器；本发明采用基于优先级抢占的调度方式，总是将CPU的使用权分配给当前就绪的、优先级最高的任务，对于拥有同样优先级的的任务按先入先出次序得到调度，同时采用时间片轮询调度方式作为优先级抢占调度方式的补充，可以协调同一优先级多个就绪线程任务共享处理器，导致处理器系统的实时性降低的问题，并且改善多个高优先级就绪线程任务处理的问题。
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公开(公告)号：CN106701567B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201710038804.4
申请日：2017-01-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种细胞辐照实验自动剂量控制装置，包括辐照源和细胞培养器，还包括箱体，其具有容置细胞培养器的腔室并开设有箱体开口；第一遮挡模块，其包括第一挡板，以调节其遮挡辐照源的位置；第二遮挡模块，其包括第二挡板和调节板，第二挡板上开设有与箱体开口相匹配的栅格状开口，第二挡板在水平面内可移动的设置于箱体开口的上方，以调节其遮挡箱体开口的位置，调节板在水平面内可移动的设置于栅格状开口的上方，以调节其遮挡栅格状开口的位置；第一遮挡模块还在竖直平面内可升降的设置，第一遮挡模块、第二遮挡模块分别电连接于控制模块。本发明至少有以下优点：自动调节控制辐照剂量、安全便捷、精确标准。
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公开(公告)号：CN113112431B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110505643.1
申请日：2021-05-10
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例提供一种嵌入式系统中的图像处理方法。该图像处理方法包括对嵌入式系统中的摄像头模块的通信GPIO端口对应的输入输出寄存器进行置位操作，以提高所述摄像头模块采集图像的速度；对所述采集图像采用预设图像压缩算法进行图像压缩并将压缩后的图像传输至嵌入式系统中的图像预处理单元；所述图像预处理单元采用预设过滤算法过滤掉图像背景，以获取图像中目标物体的图像特征。该图像处理方法在提升图像采集速度和图像数据处理速度的同时平衡所占内存资源的需求。
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公开(公告)号：CN116523118A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310395439.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06F16/901 , G06N3/084 , G06N3/047 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于异构图神经网络的多源信息传播预测方法及系统，该方法包括基于社交网络信息，构建异构图；基于所述异构图，通过设定的初始特征生成策略为所述异构图中的每一个类节点和边生成初始特征；将所述异构图和所述初始特征输入到预先构建的多层时空嵌入网络模型中进行优化训练，得到训练好的多层时空嵌入网络模型；利用训练好的多层时空嵌入网络模型对社交网络中的多源信息传播进行预测。本发明所提出的方法弥补了传统模型在时间段划分方案缺乏灵活性、关注关系冗余、无法兼顾时空特征且缺乏可拓展性这些方面的不足，能高效且准确地预测社交网络中单/多源信息的流行度。
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公开(公告)号：CN111796831B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202010590515.7
申请日：2020-06-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供多芯片兼容的编译方法和装置，通过提取Makefile文件的共性特征信息、设置变量属性信息；根据所述共性特征信息与变量属性信息，获得通用Makefile文件模板；通过编译模块遍历所述通用文件模板中的待编译工程，记录所述待编译工程的依赖文件路径信息并替换所述通用文件模板中的第一变量值，确定所述通用文件模板的自动化配置信息；根据所述通用文件模板的自动化配置信息调用Make工具的增量编译机制，获得所述待编译工程的目标Makefile文件；通过所述Makefile文件中的规则信息和伪目标标签信息处理所述目标Makefile文件，获得编译生成的可执行文件。
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