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公开(公告)号：CN102346074B
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201110189364.5
申请日：2011-07-07
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01J5/24
CPC分类号： H04N5/3655 , H04N5/33
摘要： 本发明公开了一种读出电路偏置结构，包括第一MOS管、第二MOS管、参比电阻、热敏电阻、运算放大器，温度补偿电阻，第一电流源和第二电流源，第三MOS管和第四MOS管，其中温度补偿电阻一端连接于第一MOS管和第二MOS管之间，另一端连接第一电流源输出端，第一电流源输出端连接第三MOS管，第二电流源输出端连接第四MOS管，第四MOS管的漏极和栅极相连接并与第三MOS管的漏极连接，运算放大器的同相输入端连接在第一MOS管和第二MOS管之间，反相输入端通过一电阻连接在第二电流源的输出端，所述运算放大器的反相输入端和输出端间并联第一积分复用电容和第二积分复用电容。
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公开(公告)号：CN118890284A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410891715.4
申请日：2024-07-04
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L41/14 , H04L41/16 , H04L45/12 , H04L47/125
摘要： 本发明涉及算力网络通信技术领域，具体提供了一种面向大模型训练的算力网络通信效率优化方法及装置，包括：基于数据中心之间的双向传输时延，计算出从给定的数据中心出发，遍历完剩余所有数据中心的最短路径；基于最短路径上各数据中心的计算资源量及待训练大模型中各网络层的计算量为各数据中心分配需训练的网络层；采用流水线分片方式控制各数据中心对其划分到的网络层进行并行训练，并在每个批量的样本训练结束后进行负载均衡，直至待训练大模型训练结束。本发明提供的技术方案，有效优化了算力网络在进行大模型训练时的通信效率，提高计算/通信比，从而提高算力网络的资源利用率并加速模型的训练过程。
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公开(公告)号：CN117596236A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311667085.4
申请日：2023-12-06
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于WebSocket的CTF平台动态容器流量穿透方法，使用WebSocket技术进行TCP流量转发，配合一个在用户端使用的连接器与CTF平台对TCP流量负载进行透传，并利用WebSocket在应用层的优势来实现HTTPS加密和CDN防护。本发明在WebSocket流量路由中精细控制了每一条WebSocket连接能够访问的内网目标IP地址与端口，用户只能通过申请得到的WebSocket连接进行内网穿透连接，并访问到特定地址的一个端口，在用户端无法直接向未授权的地址进行穿透，由此保证了比赛进程中选手的做题环境不受外界因素干扰，本发明的方法可以应用在单一的设备上，降低了选手使用与平台运维的成本。
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公开(公告)号：CN114743045B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210340717.5
申请日：2022-03-31
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于双分支区域建议网络的小样本目标检测方法，涉及模式识别与信息处理技术领域，将数据集划分为基类图像和新类图像，构建finetune集；将基础特征图送入到双分支区域建议网络中，上分支提取图像内可能包含物体的极值特征、下分支提取图像内可能包含物体的主要类别特征，然后进行聚合后与原输入基础特征图进行残差连接，获取到图像的聚合语义特征，送入边界框回归网络和前背景判定网络以获得前景建议框的位置；并利用建议框池化将不同大小的建议框基础特征池化为同样大小的建议框特征图，送入边界框精修网络和类别判定网络以获得物体的精确位置和类别；利用Finetune集进行微调；能够提取到高维语义信息。
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公开(公告)号：CN115476857B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211033655.X
申请日：2022-08-26
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 柳州职业技术学院
发明人： 李霄 , 何水龙 , 邓益民 , 杨磊光 , 陈善彪 , 施佳能 , 吴星 , 谭荣彬 , 张宁 , 徐富水 , 盘佳狄 , 玉达泳 , 石胜文 , 申富强 , 张海峰 , 李贝 , 宁胜花 , 廖有
IPC分类号： B60W30/19 , B60W40/00 , B60W40/06 , B60W40/105 , B60W50/14 , G06V20/56 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于自然驾驶数据控制换挡的方法，包括以下步骤：获取行驶车辆所在道路指定范围内公路信息，公路信息包括公路类型、车道类型；根据公路信息生成路网信息，从燃油经济性最佳驾驶数据集中动态匹配最佳驾驶行为，生成换挡决策信息，决策信息包括最优换挡挡位；将换挡决策信息输出至驾驶端；其中，获取车道类型包括：提取车道线图像，对车道线图像执行模糊化处理，判断和输出车道类型，车道类型包括直道、弯道。根据上述技术方案，可以对商用车的挡位控制进行仿人工智能的模拟控制，以实现在最佳的时机选择最佳挡位控制，从而使商用车具有最佳的燃油经济性。
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公开(公告)号：CN114297863B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111661432.3
申请日：2021-12-30
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于多项式零点组合的线阵低副瓣双波束泰勒综合方法。该方法基于传统泰勒综合法，包括以下步骤：依据综合目标给定线阵的阵元数目、阵元间距、工作频率、副瓣参考电平和期望的双波束指向；利用切比雪夫多项式得到期望波束指向的理想空间因子零点；分别保留其主瓣区零点来构成双波束主瓣，使用辛格函数零点替换其副瓣区零点来构成双波束副瓣；调整波瓣展宽因子同时对部分零点位置进行修正，最终得到组合零点多项式即双波束泰勒空间因子；使用离散傅里叶变换法综合出该阵列的激励分布。该方法突破了传统单波束泰勒综合法的适用局限，相较于优化算法提供了激励的解析解，具有更高的综合效率。
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公开(公告)号：CN115416570A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210943449.6
申请日：2022-08-08
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 柳州职业技术学院
发明人： 杨磊光 , 何水龙 , 邓益民 , 李霄 , 梁丽丽 , 施佳能 , 谭荣彬 , 李东海 , 陈展宏 , 区孔麒 , 刘冠春 , 石胜文 , 罗红堂 , 韦尚军 , 欧阳嵩 , 张宁 , 刘胜官 , 李继才 , 黄衡 , 何万嘉
摘要： 本发明公开了一种远近光灯自动调节方法，包括以下步骤：获取驾驶环境信息，驾驶环境信息包括道路信息、交通信息、定位信息、气候信息、图像信息，获取图像信息包括通过图像获取设备提取原始图像数据后，对原始图像数据进行识别优化处理，生成识别图像；获取目标物信息，计算远近光灯应有状态；获取远近光灯当前状态，匹配有效灯控指令；发起灯控指令，执行远近光灯调节操作。根据上述技术方案，实现基于智能网联的远近光灯自动切换，并使在驾驶过程中，调节远近光的控制更及时准确。
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公开(公告)号：CN113504414B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110696695.1
申请日：2021-06-23
申请人： 电子科技大学 , 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC分类号： G01R27/26
摘要： 本发明的目的在于提供一种等离子体复介电常数瞬态微波透射检测方法及装置，属于等离子体诊断技术领域。该检测装置以激波管作为高温等离子体产生器，通过微波透射激波管获得穿过等离子体的透射信号，处理得到透射系数，再通过透射系数反推激波管内等离子体的复介电常数变化。与反射法相比，透射法的测试装置比反射法的测试装置简单，无需对消模块，且对接收信号的处理工序更加简洁；与以往的透射法相比，本发明中的透射法考虑了各层介质分界面的反射的影响，提高了模型的准确度和算法的精度；同时，本发明可以测量采样时间内任意时刻等离子体的复介电常数，即可以对等离子体进行瞬态测量，相较于以往的稳态测量方法，本发明的测量结果更加准确。
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公开(公告)号：CN112766499A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110145972.X
申请日：2021-02-02
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06N3/08
摘要： 本发明涉及信息处理领域，具体是一种通过强化学习技术实现无人机自主飞行的方法，包括如下步骤：步骤一、获取模拟数据集和真实数据集；步骤二、提取图像特征和动作特征；步骤三、使用Q‑learn ing训练一个深度神经网络Q‑funct ion；步骤四、构建现实世界策略学习网络，将深度神经网络Q‑funct ion训练好的参数迁移至现实世界策略学习网络中，训练行动条件奖励预测函数；步骤五、输入状态向量和H个未来计划行动向量的序列至行动条件奖励预测函数，通过一个长短期记忆循环神经网络整合之后，并在将来的每个时间点输出预测的奖励；步骤六、根据预测的奖励实现自主飞行；该方法能够使机器人仅使用单目摄像机就可以避免碰撞以实现自主飞行。
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公开(公告)号：CN104933445B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201510363396.0
申请日：2015-06-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于分布式K‑means的海量图像分类方法，属于机器学习与图像处理技术领域。本发明可用于大规模图像分类，该方法在大数据处理平台Hadoop上采用分布式K‑means算法提取图像特征，最终实现对大规模图像进行分类的目的。本发明通过对大规模图像数据进行字典的学习，构建特征映射函数以及分类算法的设计，提出了在大数据处理平台Hadoop基础上，基于分布式K‑means的特征提取算法。该方法避免了人为设计大规模图像特征的繁琐工作，在保证分类准确度的前提下，减少了训练时间，本发明的成果在大规模数据库管理、军事、医疗等方面有着重要的意义。
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