一种慕课可解释推荐方法、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115238169A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210666129.0

    申请日:2022-06-14

    申请人: 厦门大学

    摘要: 本发明涉及一种慕课可解释推荐方法、终端设备及存储介质,该方法中包括:根据学习者历史选课记录中实体和实体之间的关系构建三元组数据集;基于三元组数据集构建知识图谱,通过TransE模型对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示,其中,分别通过粗粒度的课程表示方法和细粒度的概念表示方法表示学习者和课程;构建基于自监督强化学习方法的学习路径推理模型,用于指导推荐智能体在知识图谱上从学习者至目标课程的学习路径推理;采用执行者‑评论家算法训练学习路径推理模型;通过训练后的学习路径推理模型进行学习者至目标课程之间的学习路径推理。本发明不仅可以在知识图谱中构建显性信息和隐性反馈,而且还通过深度强化学习进行慕课可解释推荐。

    一种根据当前场景及其描述信息生成下一场景的方法

    公开(公告)号:CN111177461A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201911390030.7

    申请日:2019-12-30

    申请人: 厦门大学

    摘要: 本发明公开了一种根据当前场景及其描述信息生成下一场景的方法,涉及视频制作编辑领域,包括以下步骤:S1,通过机器学习训练,生成描述信息生成模型、描述信息翻译模型和图片生成模型;S2,采用描述信息生成模型抽取当前场景的图片或视频的高维特征,将其转换成自然语言的描述,该自然语言的描述即为当前场景的描述信息;S3,采用描述信息翻译模型,通过少量单词建立当前场景和下一场景之间的上下文关系,并根据所述上下文关系,由当前场景的描述信息生成下一场景的描述信息;S4,采用图片生成模型,根据下一场景的描述信息和当前场景的的图片或视频的高维特征构建下一场景。

    基于云重心理论的分布式大数据系统风险评估方法

    公开(公告)号:CN104850727B

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201510038233.5

    申请日:2015-01-27

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明公开一种基于云重心理论的分布式大数据系统风险评估方法,包括过程1:对风险等级进行划分,通过标准云生成器产生标准风险云;过程2:对虚拟机节点的相关信息进行采集,并进行数据预处理,获得Risk(P,T,A,R)风险描述向量和RiskAHP‑RBF值;其中Risk(P,T,A,R)风险描述向量是指虚拟机性能指标P、虚拟机时间指标T、报警日志指标A和LSA风险识别指标R;过程3:对描述各属性的风险度向量进行归一化处理,使用风险度云逆向生成器产生数学风险云(也即4个属性风险云和一个综合风险云);过程4:将各属性风险云综合分析得到综合风险云Riskcloud;过程5:计算相似度并进行评价得出风险等级;过程6:以过程5的风险等级为依据,对当前汇聚云表示的风险等级进行评价。

    基于云重心理论的分布式大数据系统风险评估方法

    公开(公告)号:CN104850727A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510038233.5

    申请日:2015-01-27

    申请人: 厦门大学 林凡

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明公开一种基于云重心理论的分布式大数据系统风险评估方法,包括过程1:对风险等级进行划分,通过标准云生成器产生标准风险云;过程2:对虚拟机节点的相关信息进行采集,并进行数据预处理,获得Risk(P,T,A,R)风险描述向量和RiskAHP-RBF值;其中Risk(P,T,A,R)风险描述向量是指虚拟机性能指标P、虚拟机时间指标T、报警日志指标A和LSA风险识别指标R;过程3:对描述各属性的风险度向量进行归一化处理,使用风险度云逆向生成器产生数学风险云(也即4个属性风险云和一个综合风险云);过程4:将各属性风险云综合分析得到综合风险云Riskcloud;过程5:计算相似度并进行评价得出风险等级;过程6:以过程5的风险等级为依据,对当前汇聚云表示的风险等级进行评价。

    GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统

    公开(公告)号:CN113310490A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202110527801.3

    申请日:2021-05-14

    申请人: 厦门大学

    摘要: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统,其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动,以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标;建立GRNN网络模型,并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数,以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练;获取待定位标签的多条标签信号强度特征,并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息;由此,通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。

    一种智能安全头盔
    27.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110522114A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201910889790.6

    申请日:2019-09-20

    IPC分类号: A42B3/04 A42B3/30

    摘要: 本发明涉及一种智能安全头盔,包括头盔本体,所述头盔本体主要由帽壳、帽檐、内衬和系带组成,所述头盔本体上设有控制单元以及分别与所述控制单元连接的照明模块、光感模块、紧急呼救模块、温湿度传感器、有害气体传感器、红外心率传感器、ZigBee通信模块和电源模块。该头盔功能多样,通信效果好,使用安全性高。

    一种海量数据存储方法

    公开(公告)号:CN102737127B

    公开(公告)日:2015-04-08

    申请号:CN201210204123.8

    申请日:2012-06-20

    申请人: 厦门大学

    发明人: 林凡

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明涉及计算机数据存储技术领域。本发明一种海量数据存储方法,其包括以下步骤:步骤1:得到目前活动的内存数据库服务器列表;步骤2:把需要待存储的数据整理为数据库可以存储的格式,并将其映射到环形的Hash空间上,其中上述数据同时包含数据来源的主机IP地址以及目标内存数据库服务器的IP地址;步骤3:把内存数据库服务器的IP地址映射到环形的Hash空间上;步骤4:建立两个数据库与数据库的散列位置建立映射数组,也即一台数据库服务器的各虚拟服务器散列位置存储数组,得到数据、虚拟数据库与实际数据库的映射关系,并对待存储的逐条数据进行存储。本发明应用于海量数据的即时存储。

    集成电路反剥离光刻方法
    29.
    发明授权

    公开(公告)号:CN100437359C

    公开(公告)日:2008-11-26

    申请号:CN200510048367.1

    申请日:2005-12-31

    申请人: 厦门大学

    IPC分类号: G03F7/20 H01L21/027

    摘要: 集成电路反剥离光刻方法,涉及一种集成电路光刻方法,尤其是涉及一种采用改进的反剥离工艺的集成电路光刻方法。提供一种改进的集成电路反剥离光刻方法。其步骤为在硅片表面先后涂增粘剂层和反转光刻胶层后烘胶,烘胶后在硅片表面再次涂反转光刻胶层,前烘后掩膜曝光,用掩膜板遮挡;反转烘后泛曝光,再显影,淀积金层,金厚度为2μm;将溅射好金的硅片用丙酮浸泡至少4h;将浸泡过丙酮的硅片放入超声仪中进行超声剥离。解决了业内一直没有解决的在金膜较厚情况下反剥离工艺技术问题,通过工艺流程与工艺条件的改进,尤其是在涂胶工艺中,采用先涂一层胶,然后烘干后再涂第二层的工艺,显著地加厚了光刻胶的厚度,使反剥离工艺得到改进。

    一种人参袪斑抗皱精华液
    30.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116265006A

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202111546079.4

    申请日:2021-12-16

    发明人: 董伦海 林凡

    摘要: 本发明公开了一种人参袪斑抗皱精华液,以质量份计,该精华液包括以下组分:人参提取液6‑8份、超氧化物歧化酶2‑4份、生育酚2‑4份、蜂皇浆1‑3份、芦荟提取液1‑3份、灵芝提取物1‑3份、大花红景天根提取液1‑3份、黄芪提取物1‑3份、忍冬花提取物1‑3份、酒精8‑10份。本发明一种人参袪斑抗皱精华液以人参提取液为主,综合了超氧化物歧化酶、生育酚、蜂皇浆和芦荟提取液、灵芝提取物、大花红景天根提取液、黄芪提取物、忍冬花提取物的功效,使其具备袪斑抗皱,缓解肌肤衰老和保湿的作用,同时本发明的精华液无刺激性。