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公开(公告)号：CN111160926A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201910974511.6
申请日：2019-10-14
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q30/00 , G06Q10/10 , G06F21/45 , G06F16/9535 , G06F16/26
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的中小企业智能咨询服务平台，包括基础设施层、数据管理及平台层和应用服务层；基础设施层利用虚拟化技术把云平台上的分布式网络节点的所有IT基础设施资源接入到网络中并虚拟化为资源池，实现各类资源的全面互联；数据管理及平台层采用大数据处理及数据挖掘等先进技术对海量数据资源进行有效的数据提取和分析，从中提取出对客户有效的信息；应用服务层为客户提供智能搜索及在线专家咨询服务平台。本发明通过智能搜索、专家咨询及私人定制三种方式为中小企业客户提供一站式咨询服务需求，使行业专家的专业经验及知识被充分利用，同时还增加了咨询机构的客户数量，解决了咨询机构客源少的问题，实现双方共赢的效果。
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公开(公告)号：CN106290756B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610940984.0
申请日：2016-10-26
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种现场快速检测葡萄酒中有害物质的方法。设置一种便携式装置，包括定量样品提取模块、信号处理电路模块、单片机信号采集系统、电源模块、触摸屏模块和在线存储模块。定量样品提取模块提取定量的葡萄酒样品，并通过传感器感应其中的甲醇及挥发酸，将含量信息转换成电信号，送入信号处理电路模块进行放大、去噪和滤波，经A/D转换电路转换后输入单片机信号采集系统，再经单片机信号采集系统处理，显示到触摸屏模块中的触摸屏上，并将测量结果送入在线存储模块进行存储或导出，即实现现场快速检测葡萄酒中有害物质。本发明方法操作简单便捷，从根本上解决了葡萄酒中甲醇及挥发酸现场快速测定的难题，并大大地提高了现场检测速度。
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公开(公告)号：CN108377883A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810243315.7
申请日：2018-03-23
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种远程可控的多肉植物浇水方法。设置一种多肉植物浇水系统，包括温湿度传感器、单片机、WiFi模块、用户手机、电源模块、电磁阀、进水管、导水管、浇水装置和花盆。温湿度传感器采集花盆中土壤的温湿度值，并传给单片机，单片机通过WiFi模块将温湿度值发送至用户手机，用户根据温湿度值判断是否需要浇水，当用户提出浇水需求时，用户利用手机APP发送开始浇水及停止浇水的指令，并通过WiFi模块与单片机通信，使单片机控制电磁阀打开与关闭，进而实现进水管与导水管的连通与断开，即实现了远程可控的浇水功能。本发明方法可用于对家庭多肉植物进行浇水，具有结构简单、拆装方便、远程可控且实用性强等优点。
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公开(公告)号：CN108207590A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810243417.9
申请日：2018-03-23
Applicant: 桂林理工大学
IPC: A01G27/00
Abstract: 本发明公开了一种远程可控的多肉植物浇水系统，包括温湿度传感器、单片机、WiFi模块、用户手机、电源模块、电磁阀、进水管、导水管、浇水装置和花盆。温湿度传感器采集花盆中土壤的温湿度值，并传给单片机，单片机通过WiFi模块将温湿度值发送至用户手机，用户根据温湿度值判断是否需要浇水，当用户提出浇水需求时，用户利用手机APP发送开始浇水及停止浇水的指令，并通过WiFi模块与单片机通信，使单片机控制电磁阀打开与关闭，进而实现进水管与导水管的连通与断开，即实现了远程可控的浇水功能。本发明可用于对家庭多肉植物浇水，尤其适用于形态比花盆盆口大的多肉植物，具有结构简单、拆装方便、远程可控且实用性强等优点。
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公开(公告)号：CN119558458A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411597658.5
申请日：2024-11-11
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的船舶交通流量预测方法及电子设备，属于交通流量预测领域。该方法包括：获取数据；构建图结构；构建交通流量预测模型，通过所述交通流量预测模型预测未来的交通流量状态；交通流量预测模型包括：图神经网络、高阶传感网络以及序列到序列模型，训练图神经网络提取空间特征；用循环神经网络的捕获时间依赖；用序列到序列模型生成预测结果。本发明通过将图神经网络、循环神经网络和序列到序列模型相结合，实现了空间特征、时间依赖和预测结果生成的全面优化，通过多模型融合的策略显著提升预测的综合能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119418045A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411436906.8
申请日：2024-10-15
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种点云分类分割方法，特别涉及一种基于自适应卷积和自注意力的点云分类分割方法，包括以下步骤：步骤S1，读取三维点云数据，对点云数据进行采样与预处理，将预处理后的点云数据输入到模型中；步骤S2，将三维点云数据输入到自适应残差卷积模块，进行特征提取；步骤S3，对步骤S2获得的多个局部特征，对特征进行合并，然后经过多层感知机，最后经过自注意力模块，得到高级特征；步骤S4，将高级特征分别再进行最大池化操作和平均池化操作后进行拼接，得到高维特征，然后输入到全连接层进行降维，输出三维点云数据的分类和分割结果。
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公开(公告)号：CN119130295A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411214448.3
申请日：2024-08-31
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/083 , G06K17/00
Abstract: 本发明涉及物流管理技术领域，特别涉及一种基于三维码的AGV运输方法和AGV运输系统。通过将二维码与射频码关联和集成到同一个物理标签上，扫描二维码与射频码获得统一的三维码。由于扫描获得的二维码与射频码需要验证匹配后才能形成相应的三维码，当三维码扫描模块获取的射频码并非货物对应的射频码，与扫描获得的二维码无法匹配，会重新要求扫描以获得正确的二维码与射频码，从而获得相应的三维码，利用所述三维码存储和验证货物信息，能有效的避免了二维码存储的信息容量有限，并且容易被篡改或者伪造的问题，且也避免了射频码在复杂的仓库环境中会受到电磁、多路径等因素干扰的问题。
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公开(公告)号：CN114998971B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210743072.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及深度学习隐私保护技术领域，具体涉及一种人脸识别的混合扰动差分隐私保护方法，包括抓取人脸数据；对所述人脸数据进行预处理，得到最小检测框；对所述最小检测框进行人脸重定位，得到训练数据；基于所述训练数据构建混合扰动差分隐私模型；改变三元组损失函数，使得所述混合扰动差分隐私模型通过所述训练数据训练后，得到混合扰动的神经元结点权重。所述混合扰动差分隐私模型将神经网络权重分割为网络权重和噪声权重，使得网络权重能够尽力去为神经网络提供学习能力，而噪声权重利用目标扰动又尽力去为网络权重提供隐私保护，解决了现有的隐私保护方法的深度神经网络的可用性较差的问题。
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公开(公告)号：CN118194063A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410273558.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种对比学习的深度聚类方法。包括5个步骤：步骤S1.获取重构样本：使用堆叠自编码器，获得样本的重构样本；步骤S2.构造样本对：利用重构样本构造正样本对，其余样本构造负样本对；步骤S3.计算对比损失：利用余弦相似度计算样本的相似性得到样本的对比损失；步骤S4.初始化聚类中心：对编码器获得的低维潜在特征初始化聚类中心；步骤S5.优化聚类网络：使用KNN算法和Softmax函数优化聚类网络，输出聚类结果。该发明能够降低数据的维度，提取数据的关键特征，有效地提升了聚类的性能。
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公开(公告)号：CN117973603A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410089806.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种草原放牧预测方法、装置、系统以及存储介质，属于农业管理技术领域，方法包括：导入原始放牧数据，对原始放牧数据的预处理得到预处理后放牧数据；从预处理后放牧数据中筛选出目标放牧数据；构建预测模型，通过预测模型对目标放牧数据的预测得到目标土壤湿度；对目标放牧数据以及目标土壤湿度的评价分析得到草原放牧预测结果。本发明综合考虑了多种影响指标，为草原提供了有效合理的放牧策略预测，提高了草原放牧预测的准确率，使草原放牧策略更加科学合理。
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