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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2472項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)通信安全技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種輕量級(jí)霧輔助V2G網(wǎng)絡(luò)匿名身份認(rèn)證系統(tǒng)、方法及設(shè)備,系統(tǒng)包括:電網(wǎng)控制中心GCC,位于云層,用于負(fù)責(zé)電網(wǎng)的統(tǒng)一管理以及數(shù)據(jù)分析和處理;注冊(cè)權(quán)威RA,用于負(fù)責(zé)實(shí)體注冊(cè);霧服務(wù)器FS,位于網(wǎng)絡(luò)邊緣,...
        • 本申請(qǐng)公開(kāi)了反射型雙極化1bit編碼器件、方法以及系統(tǒng)。該反射型雙極化1bit編碼器件包括:x方向饋電層;y方向饋電層;金屬地層;基板;設(shè)置于基板上且周期性排列的N
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種三維自支撐鐵
        • 本發(fā)明公開(kāi)一種單原子銅/石墨炔@蜂窩載體復(fù)合材料及其制備方法,屬于材料技術(shù)領(lǐng)域。該單原子銅/石墨炔@蜂窩載體復(fù)合材料,單原子銅錨定在石墨炔@蜂窩載體上,所述單原子銅的價(jià)態(tài)為+2價(jià)。本發(fā)明還提出一種單原子銅/石墨炔@蜂窩載體復(fù)合材料的制備...
        • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)信息處理領(lǐng)域,提供一種整合動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)的中小學(xué)教師數(shù)字素養(yǎng)畫像構(gòu)建方法及系統(tǒng),該方法包括以下步驟:(1)構(gòu)建中小學(xué)教師數(shù)字素養(yǎng)畫像標(biāo)簽生成框架;(2)基于動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合的教師數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化;(3)提取數(shù)據(jù)特征;(4)生成畫像標(biāo)簽...
        • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域,提供一種文本智能生成3D虛擬教學(xué)資源系統(tǒng)及其工作方法。該系統(tǒng)包括教學(xué)資源提示詞生成模塊、3D虛擬教學(xué)資源生成模塊、3D虛擬教學(xué)資源瀏覽模塊;教學(xué)資源提示詞生成模塊將輸入的教學(xué)資源名稱轉(zhuǎn)換為特定格式的英文...
        • 本發(fā)明涉及生物醫(yī)藥技術(shù)與疫苗技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了磷酸錳納米材料及其制備方法與應(yīng)用。該方法包括:(1)將磷酸二氫鹽溶液加入二價(jià)錳鹽溶液中,攪拌;(2)向步驟(1)所得混合溶液中加入磷酸一氫鹽溶液;(3)對(duì)步驟(2)所得懸浮液進(jìn)行攪拌,然后離心...
        • 本發(fā)明提供一種基于知識(shí)圖譜數(shù)學(xué)資源推薦的方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),本發(fā)明涉及在線學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)資源個(gè)性化推薦領(lǐng)域,該方法包括:提取數(shù)學(xué)資源的運(yùn)用模式;根據(jù)運(yùn)用模式生成多層知識(shí)圖譜;診斷學(xué)習(xí)者的認(rèn)知狀態(tài),根據(jù)學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)薄弱知識(shí)屬性規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑...
        • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)信息處理領(lǐng)域,提供一種針對(duì)差異化教學(xué)需求的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明評(píng)價(jià)方法包括以下步驟:(1)劃分課堂類型;根據(jù)教學(xué)過(guò)程結(jié)構(gòu)差異,將課堂教學(xué)活動(dòng)劃分為不同的類型;(2)構(gòu)建課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)池;課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)...
        • 本發(fā)明提供一種學(xué)習(xí)者在線交流信息分析方法及系統(tǒng),包括:確定學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)交流互動(dòng)過(guò)程中生成的多維度話語(yǔ)文本信息;將多維度話語(yǔ)文本信息輸入到訓(xùn)練優(yōu)化后的時(shí)序主題模型,以基于多維度話語(yǔ)文本信息分析得到對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)者特征信息;時(shí)序主題模型根據(jù)貝葉...
        • 本申請(qǐng)中公開(kāi)了靶向STAT3蛋白Tyr705磷酸化的抗原肽及其應(yīng)用。該抗原肽具有如SEQ ID NO.6~9所示的氨基酸序列、或具有該序列功能相同的氨基酸同源序列。應(yīng)用該抗原肽制備的抗體可以識(shí)別ΔS701及FL亞型的Tyr705磷酸化水...
        • 本發(fā)明提供了一種基于多通道的課堂教學(xué)行為識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括:獲取第一攝像頭和第二攝像頭分別在同一時(shí)刻采集的第一視頻幀和第二視頻幀;第一攝像頭用于對(duì)教室的講臺(tái)區(qū)域進(jìn)行視頻采集;第二攝像頭用于對(duì)教室的學(xué)生區(qū)域進(jìn)行視頻采集;對(duì)第一視頻幀...
        • 本發(fā)明提供了一種學(xué)生專注度識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)學(xué)生的學(xué)習(xí)視頻的視頻幀序列;基于專注度識(shí)別模型中的特征提取網(wǎng)絡(luò),對(duì)所述視頻幀序列進(jìn)行多尺度特征提取并獲得所述視頻幀序列的多尺度特征序列;基于專注度識(shí)別模型中的分類網(wǎng)絡(luò),對(duì)所述多...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于活動(dòng)流的學(xué)生成長(zhǎng)追蹤數(shù)據(jù)處理方法,具體為:訓(xùn)練獲取五大活動(dòng)流描述模型,自主學(xué)習(xí)活動(dòng)流,測(cè)試學(xué)習(xí)活動(dòng)流,互動(dòng)學(xué)習(xí)活動(dòng)流,體育活動(dòng)流,科普活動(dòng)流;收集針對(duì)學(xué)生在不同區(qū)域所產(chǎn)生的數(shù)據(jù);收集的數(shù)據(jù)存入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)(ODS)中...
        • 本發(fā)明提出的一種聽(tīng)障兒童發(fā)音水平測(cè)試方法,該方法包括:采集聽(tīng)障兒童的訓(xùn)練過(guò)程中一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)音數(shù)據(jù)集,并按訓(xùn)練時(shí)間順序進(jìn)行排序,然后將發(fā)音數(shù)據(jù)集按順序依次進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的發(fā)音數(shù)據(jù)集按順序依次全部輸入到聚類模型中進(jìn)行聚類得到多組聚...
        • 本發(fā)明公開(kāi)了一種虛擬教師擬真化語(yǔ)音的生成方法及終端,采集教師的真實(shí)語(yǔ)音樣本并轉(zhuǎn)換成文本序列,根據(jù)文本序列構(gòu)建文本情感極性訓(xùn)練集和文本聲調(diào)訓(xùn)練集;基于文本序列中的詞項(xiàng)構(gòu)建詞項(xiàng)情感模型,運(yùn)用情感極性訓(xùn)練集訓(xùn)練詞項(xiàng)情感模型,訓(xùn)練獲得詞向量、情...
        • 本發(fā)明公開(kāi)一種銀/石墨炔復(fù)合材料及其制備方法和應(yīng)用,屬于材料技術(shù)領(lǐng)域。該銀/石墨炔復(fù)合材料,銀顆粒分布在石墨炔基底的孔隙內(nèi),所述銀顆粒的平均粒徑為20
        • 本發(fā)明提供一種腦電情緒識(shí)別方法及系統(tǒng),包括:確定待識(shí)別腦電情緒實(shí)體的M個(gè)通道的腦電信號(hào);每個(gè)通道對(duì)應(yīng)一個(gè)腦電信號(hào)測(cè)量位置;將所述M個(gè)通道的腦電信號(hào)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的腦電情緒識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型,以識(shí)別出對(duì)應(yīng)的腦電情緒;四階巴特沃斯帶通濾波器將M...
        • 本實(shí)用新型公開(kāi)了一種多路心肺音數(shù)據(jù)采集電路,一端與待采集的心肺音信號(hào)相連,另一端與PC上位機(jī)相連;其中:前端采集電路的輸入端連接待采集的心肺音信號(hào),輸出端與ADC模數(shù)轉(zhuǎn)換電路的輸入端相連,ADC模數(shù)轉(zhuǎn)換電路輸出端與主控電路的輸入端相連;...
        • 本發(fā)明提供一種學(xué)習(xí)者高階認(rèn)知活動(dòng)狀態(tài)識(shí)別方法、裝置及系統(tǒng),確定層級(jí)卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)模型;層級(jí)卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)模型在原始膠囊網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上將所有卷積運(yùn)算通道方向的卷積核長(zhǎng)度增加為預(yù)設(shè)值,以便每次卷積運(yùn)算的感受野能夠有效捕捉高、低階認(rèn)知兩種狀態(tài)下...
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