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公开(公告)号：CN118607253A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410857008.3
申请日：2024-06-28
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种粒状材料堆积试验后的空间几何体有序离散方法，涉及模型试验方法领域。本发明通过粒状材料空间几何体高度、长度与宽度的堆积特征，制定有序离散的层数、列数与行数；在离散分块取样时，采用预留保护层厚度的做法，设定了分割界面交错大颗粒属性判定依据；在实施少量多次的取样措施时，设定以长方体、棱体为主的离散分块形态，以保证取样界面与新生成界面的平整性和规则性，通过重复上述操作，将粒状材料试验堆积所形成的空间几何体进行分块有序离散，整体实施步骤简单，操作方法简明，能够实现对粒状材料堆积后复杂空间几何体块体离散，为量化粒状材料堆积体内部颗粒的空间分布特征与粒径级配曲线的奠定可操作性与方法依据。
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公开(公告)号：CN118587786A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410883847.2
申请日：2024-07-03
申请人： 重庆元龙科技有限责任公司
IPC分类号： G07B15/06
摘要： 本发明涉及交通计费技术领域，尤其涉及一种高速公路车路协同云收费系统及方法。本发明包括：车‑人身份管理单元：采用多因素认证技术，生成一种新型行驶证；车辆定位及导航单元；路桥费自动支付单元：费用结算模块、车主银行卡绑定模块、电子支付模块；车况、路况协同智能感知与联网共享单元：利用车况、路况协同智能感知单元和车联网技术，实现车况、路况协同智能感知与共享。本发明彻底颠覆了现有收费站的收费模式，从根本上解决因车辆通过收费站引起的等待浪费及交通拥塞老大难问题；从根本上解决交通事故及路桥塌方等突发事件信息无法共享的老大难问题，有助于推动高速公路交通可持续发展，显著提高了高速公路的通行效率和安全性。
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公开(公告)号：CN115101085B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210647059.4
申请日：2022-06-09
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G10L21/0272 , G10L21/0308 , G10L25/30
摘要： 本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种卷积增强外部注意力的多说话人时域语音分离方法。方法包括：S1.通过编码器将多说话人混合语音，进行卷积运算，转换为其潜在特征表示；通过基于卷积增强外部注意力模块的分离器学习得到语音掩码；语音掩码与编码器输出的潜在特征表示相乘，再通过解码器的反卷积运算重建波形得到分离后的语音。本发明能够满足语音分离较小模型、高时效性的需求，并且以其序列建模的优势来达到更好的分离效果；增强了外部注意力机制学习到更多的特征和相关性，且保持了其分离速度快的优势；在双路结构中的应用可以较好地平衡时效性、模型大小和分离效果。
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公开(公告)号：CN118537350A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410491641.5
申请日：2024-04-23
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了基于通道注意力和多头注意力机制的医学图像分割方法，涉及医学图像分割技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：数据预处理，为了更好地利用数据集图片之间的关系并适应网络的输入，经过预处理之后得到了2D切片；S2：特征提取；S3：特征恢复，采用编码器将提取后的特征进行恢复。本发明在编码器中使用通道注意力和卷积多头注意力混合机制进行特征提取，能够弥补各自的缺陷，同时捕获通道特征和全局信息，且为了抑制来自编码器的无关信息，有效地利用高低层特征，并引入了带有BiFusion融合模块的级联解码器，通过实验结果表明，所提出的方法在ACDC和Synapse数据集上的表现优于最先进的方法，突出了未来潜在的研究方向，以提高医学图像分割的准确率。
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公开(公告)号：CN118506625A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410511234.6
申请日：2024-04-26
申请人： 重庆科技大学
IPC分类号： G09B5/08 , G09B9/00 , G06F3/04815
摘要： 本发明涉及虚拟教学技术领域，尤其涉及一种基于云网络的虚拟仿真教学系统。步骤如下：S1：学生通过账号登录系统，并在获取操作手册和实验指导书后，进行大规模油气田专网拓扑规划；S2：根据规划的大规模油气田专网拓扑，对网络工程规划进行约束条件，用于进行设备类型的选择、连接方式的选择及对传输数据的抓包分析；S3：根据观察路由协议配置生效后的链路状态以及路由表。本发明提供的一种基于云网络的虚拟仿真教学系统，能够让学生根据实际情况自行选择构件，从而以第一人称视角在虚拟实验室中进行操作，操作方式与学生喜闻乐见的主流第一视角游戏一致，很容易上手并掌握，做到了趣味性与严谨性相结合，游戏与学习相结合。
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公开(公告)号：CN118505629A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410580127.9
申请日：2024-05-11
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了基于Legendre多小波低频和高频融合网络的皮肤镜图像分割方法，涉及皮肤镜图像分割技术领域。本发明利用Legendre多小波变换强大的频率和空间表示能力，以生成原始皮肤镜图像的低频图像和高频图像，能够更充分地提取皮肤镜图像中的细节信息，从而改善了分割模型对图像细节的捕捉能力，此外，本发明引入了Legendre多小波变换通道连接模块，弥补了编码器中由于下采样操作而导致的信息丢失，进一步提高了分割模型的性能，相对于现有方法，该技术能够更好地识别和理解皮肤镜图像中的复杂特征，实现了更精准、更可靠的分割效果，为皮肤科医生提供了更准确的皮肤病变诊断和治疗指导。
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公开(公告)号：CN118504080A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410588121.6
申请日：2024-05-13
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/27 , G06F30/25 , G06N3/0499 , G06N3/006 , G06F119/14 , G06F119/12 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种高斯分布修正的地铁曲线段钢轨廓形个性化设计方法。本发明结合增量径向基代理模型和压缩粒子群算法进行优化设计，有效提高了钢轨打磨廓形设计的效率，提高了钢轨型面的工程适用性，且解决了传统钢轨型面设计过程复杂且设计型面工程适用性不强的特点，且基于高斯函数修正的钢轨型面设计方法，可以快速生成钢轨型面，有较强的工程适用性，且提出了增量径向基神经网络代理模型，利用代理模型能够迅速建立设计变量与动力学响应、优化目标之间的关系，从而减少模型重构时间进而提高效率，且提出了基于压缩因子修正的压缩粒子群优化算法，通过压缩因子的修正，使得粒子群优化算法有更快的收敛速度，进一步提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN118476797A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410491633.0
申请日：2024-04-23
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： A61B5/026 , A61B5/0265 , A61B5/0295 , A61B5/00 , A61B5/1455
摘要： 本发明公开了一种可穿戴脑血流监测系统及模拟监测系统，涉及脑血流检测技术领域。本发明包括脑血流检测传感器模块、信号采集模块、主控制模块、无线通信模块和监测模块。本发明为无创应用，连续实时监测装置，无刺激性，且采集数据质量高，能反映不同生理状态下脑血流状态，且本发明提供的模监测系统能很好完成可穿戴脑血流监测系统的性能测试和定量评估。在临床上能及时发现脑血流灌注的异常，对临床脑血管疾病的快速诊断以及预后指导具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118421394A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410637565.4
申请日：2024-05-22
申请人： 乔海强
发明人： 乔海强
摘要： 本发明公开了一种脱苦增香的山桐鲜果榨油工艺，涉及油料提取技术领域。本发明至少包括以下步骤：步骤一：原料处理；步骤二：酶法脱苦；步骤三：反应增香；步骤四：离心分离；步骤五：山桐子油净化。本发明通过对山桐子鲜果破碎揉合、酶法脱苦、反应增香、离心分离等连续式生产工艺，通过油糖苷水解酶分解山桐子糖苷，从而去除山桐子油中的苦味，利用水解产生的糖类物质使其与果浆内的蛋白发生美拉德反应，可获得浓郁的焦香味，通过此方法提取香味浓郁，无苦味的冷榨山桐子油，既保证了鲜果压榨又去除了苦涩味还具有浓郁的香气。
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公开(公告)号：CN118415648A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410455554.4
申请日：2024-04-16
申请人： 重庆理工大学
IPC分类号： A61B5/349 , G16H50/20 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06F18/241 , A61B5/00 , A61B5/0245 , A61B5/024
摘要： 本发明公开了一种基于监督型对比学习的心律失常分类辅助诊断方法，涉及心电分类技术领域。本发明模仿了图片的数据增强方法，对心电信号采用了两种不同的小波变换(比例＝0.5)+分段随机遮挡的方法，在对比学习模型中，合适的数据增强方法至关重要，本发明所采用的方法对正样本对的对比有正向作用，且本发明选择了合适的一维编码器xresnet101，能更好的提取心电信号的特征，为心电信号的学习打下基础，且本发明在预训练阶段引入少量的标签信息，扩展了正样本的选择范围至同类数据及其经过数据增强处理的版本，有效地减少了错误负样本对分类精度的不良影响，这一策略不仅显著提升了分类的准确度，还增强了模型在识别不同心律类型时的能力。
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