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        華中師范大學(xué)專利技術(shù)

        華中師范大學(xué)共有2471項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于學(xué)習(xí)課程間隔時(shí)間的多樣化課程推薦方法與系統(tǒng)。所述方法包括步驟:S1,構(gòu)建基于用戶交互課程的時(shí)間間隔的課程特征模型、S2,構(gòu)建基于膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的課程多樣化推薦模型、S3,進(jìn)行模型訓(xùn)練與模型測(cè)試、S4...
        • 本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種無(wú)人機(jī)邊緣計(jì)算環(huán)境中安全通信系統(tǒng)和方法,包括:移動(dòng)用戶端、地面站、無(wú)人機(jī)。本發(fā)明主要實(shí)現(xiàn)移動(dòng)用戶與無(wú)人機(jī)之間的安全通信,其工作原理是這樣:第一階段是系統(tǒng)的初始化階段,地面站需要生成系統(tǒng)的必要參數(shù)、構(gòu)建...
        • 本申請(qǐng)公開了一種基于BERT的鄰域關(guān)系學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法及裝置,該方法包括:在知識(shí)圖譜中對(duì)目標(biāo)三元組進(jìn)行一階關(guān)系子圖抽取,其中,關(guān)系子圖包括目標(biāo)實(shí)體的出邊和入邊;將目標(biāo)三元組及目標(biāo)三元組對(duì)應(yīng)的頭尾實(shí)體的鄰接上下文關(guān)系輸入到BERT模型...
        • 本發(fā)明提供了一種基于人在回路強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的塔防方法及信號(hào),包括以下步驟:預(yù)設(shè)塔防仿真場(chǎng)景;構(gòu)建塔防模型:所述塔防模型的狀態(tài)空間包括二維地圖密度狀態(tài)數(shù)據(jù)、塔防裝置的屬性數(shù)據(jù)和飛行器的屬性數(shù)據(jù);塔防模型的動(dòng)作空間包括每個(gè)塔防裝置所擊打的飛行...
        • 本發(fā)明公開了一種基于噪聲魯棒圖模型的面部表情識(shí)別方法及系統(tǒng),將待識(shí)別的面部圖像輸入到噪聲魯棒圖模型,對(duì)面部表情進(jìn)行識(shí)別,噪聲魯棒圖模型包括:特征提取及預(yù)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型,用于提取樣本圖像的深度特征及表情預(yù)識(shí)別標(biāo)簽;鄰接矩陣初始化模型,用于構(gòu)...
        • 本發(fā)明提供一種基于代碼克隆分析的自動(dòng)駕駛軟件缺陷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),所述的方法包括:將缺陷預(yù)測(cè)對(duì)象克隆到本地;缺陷預(yù)測(cè)對(duì)象為自動(dòng)駕駛軟件;設(shè)計(jì)和提取缺陷預(yù)測(cè)對(duì)象中各個(gè)文件的代碼克隆特征;提取缺陷預(yù)測(cè)對(duì)象中的軟件度量特征;根據(jù)歷史提交記錄,對(duì)...
        • 本發(fā)明屬于植被覆蓋度技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于修正間隙率模型的全球冬小麥覆蓋度反演方法,本發(fā)明對(duì)機(jī)理模型的模型輸入?yún)?shù)進(jìn)行初始化,并利用敏感性分析對(duì)各個(gè)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,提出了適用于冬小麥的PROSPECT?D和4SAIL模型參數(shù)。基于冬小...
        • 本發(fā)明公開一種融合師生智多維交互特征的知識(shí)追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、知識(shí)追蹤模型和反饋與調(diào)整模塊,數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)收集師生及智能體之間互動(dòng)的多類數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集模塊確定數(shù)據(jù)源,設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),通過多種方式采集、存儲(chǔ)和...
        • 本發(fā)明提供一種基于多維數(shù)據(jù)增強(qiáng)和孿生特征提取的情感分類方法及裝置,該方法包括:基于多維數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型對(duì)待分類文本分別進(jìn)行字級(jí)別、詞級(jí)別和句級(jí)別的增強(qiáng)處理;基于孿生特征提取模型從增強(qiáng)處理后的待分類文本中提取中文句式結(jié)構(gòu)信息和中文語(yǔ)義信息,所...
        • 本發(fā)明公開了一種土壤原位淋洗耦合PRB治理農(nóng)田重金屬污染的方法。該方法采用有機(jī)小分子酸和無(wú)機(jī)金屬螯合劑制成的復(fù)合淋洗劑,以低成本、簡(jiǎn)化設(shè)施和簡(jiǎn)便操作有效治理農(nóng)田土壤中的重金屬污染,同時(shí)最大程度減少對(duì)土壤理化性質(zhì)的影響,保障作物正常生長(zhǎng)。...
        • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域,提供一種交互敘事型教育游戲智能生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。所述方法包括:(1)交互敘事智能生成,構(gòu)建輕量級(jí)交互敘事智能生成模型來(lái)生成游戲敘事內(nèi)容,構(gòu)建多模態(tài)場(chǎng)景生成引擎基于敘事內(nèi)容生成對(duì)應(yīng)的多...
        • 本發(fā)明公開了一種融合記憶與迭代優(yōu)化的大語(yǔ)言模型答案推理方法和系統(tǒng)。首先,本發(fā)明通過答案驗(yàn)證模塊,對(duì)子問題的答案生成自然語(yǔ)言形式的反饋信息,避免模型在某一步驟出現(xiàn)錯(cuò)誤后,接下來(lái)的推理步驟全部偏離正確推理路徑。其次,本發(fā)明通過子問題驗(yàn)證模塊...
        • 本發(fā)明屬于電解海水制氧催化劑技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種疊層自支撐電極材料及其制備方法和電解海水析氧應(yīng)用。本發(fā)明的疊層自支撐電極材料是一種氫氧化鈷修飾的鎳鐵硫化物,由生長(zhǎng)在泡沫鎳鐵基底上的鎳鐵硫化物與氫氧化鈷納米片陣列形成疊層復(fù)合結(jié)構(gòu)。制備...
        • 本申請(qǐng)公開了一種便攜式單光子光源發(fā)射器裝置及使用方法,涉及量子信息技術(shù)領(lǐng)域。所述裝置包括光源部分、探測(cè)器部分和外殼部分;光源部分包括發(fā)光二極管、偏振片和球閥;探測(cè)器部分包括光電倍增管;本申請(qǐng)主要目的是提供一種便攜式單光子光源發(fā)射器裝置,...
        • 本發(fā)明公開了一種基于信息新鮮度的邊緣設(shè)備智能感知方法和系統(tǒng),通過分析邊緣設(shè)備智能感知系統(tǒng)中的關(guān)鍵因素,構(gòu)建了一個(gè)馬爾科夫決策過程模型。其次,通過感知狀態(tài)的動(dòng)態(tài)調(diào)整來(lái)實(shí)時(shí)更新系統(tǒng)狀態(tài),依據(jù)新的環(huán)境變化調(diào)整設(shè)備的參數(shù),使得系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下能...
        • 本發(fā)明公開了一種兩相共存的錳氧化物,它為生長(zhǎng)在基底上的MnO2/Mn3O4混合相錳氧化物,所述MnO2/Mn3O4混合相錳氧化物呈由納米顆粒堆積而成的團(tuán)簇狀形貌;其制備方法包括如下步驟:在反應(yīng)容器中加入溴鹽和水,空氣下進(jìn)行攪拌處理,然后...
        • 本發(fā)明涉及電催化制備臭氧技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種無(wú)離子交換膜的電催化制備臭氧氣體的裝置及方法。該裝置包括多孔陽(yáng)極、多孔陰極、親水性絕緣隔膜、帶氣體流道的陽(yáng)極集流板和陰極集流板、以及電解液腔室,其中,多孔陽(yáng)極和多孔陰極之間用親水性絕緣隔膜隔開...
        • 本發(fā)明屬于電解水催化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種鹵素修飾的雙金屬磷化物及其制備方法和應(yīng)用。鹵素修飾的雙金屬磷化物,包括鎳基底和鎳基底上生長(zhǎng)的鹵素修飾的雙金屬磷化物,摻雜有鹵素,所述的鹵素為氯或溴,含有金屬鈷和鎳的磷化物,存在金屬鈷和錳以及磷與...
        • 本發(fā)明提供一種習(xí)題資源的自動(dòng)標(biāo)注方法及裝置,其方法包括:將待分類習(xí)題輸入預(yù)訓(xùn)練的標(biāo)簽分類模型,得到所述標(biāo)簽分類模型輸出的標(biāo)簽概率分布;將所述待分類習(xí)題輸入預(yù)訓(xùn)練的元標(biāo)簽分類模型,得到所述元標(biāo)簽分類模型輸出的元標(biāo)簽概率分布,其中,元標(biāo)簽為...
        • 本發(fā)明提供一種基于大語(yǔ)言模型的方面級(jí)情感分析方法及設(shè)備,包括首先提取待預(yù)測(cè)語(yǔ)句的句法結(jié)構(gòu)信息,然后將句子的句法信息融入到大語(yǔ)言模型中實(shí)現(xiàn)方面級(jí)情感分類,融入過程中利用大語(yǔ)言模型依次完成句法結(jié)構(gòu)信息的解析、觀點(diǎn)信息的抽取和情感極性的分析,...
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