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公开(公告)号:CN120075526A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510198050.3
申请日:2025-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04N21/44 , H04N21/4408 , H04N21/466 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制CNN深度学习模型的QUIC加密视频流量识别方法,实现了在QUIC加密流量环境下对特定视频内容的识别。首先,本发明通过采集正常环境下的QUIC加密视频流量数据及其对应的解密后流量,利用客户端请求包标记数据传输单元,并对视频数据进行分片。然后,通过提取加密视频流的数据传输单元长度序列,结合相应的原始流量数据,训练线性回归模型训练校正长度公式,实现修正因QUIC加密和流复用带来的长度偏差。最后,采集特定视频的QUIC加密视频流量数据并进行长度校正,使用基于注意力机制的CNN深度学习模型对校正后的数据进行训练,实现对QUIC加密视频流的高精度识别。实验结果表明,本发明能够在复杂的网络环境下实现高精度的视频流识别,相比传统方法,具有更高的识别准确性和鲁棒性,适用于视频流量监控与安全分析领域。
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公开(公告)号:CN119045666A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411228473.7
申请日:2024-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实和具身认知的英语学习系统及其使用方法,至少包括系统控制模块、场景配置模块、运行控制模块、数据采集模块、数据处理模块和数据可视化模块,将虚拟现实技术与具身认知理论有机结合,应用到教育领域的培训与实践方面,特别针对国内学生难以将书本知识转化为实际应用、口语和听力能力较弱等问题,用沉浸式学习的方式将英语融于生活与娱乐中、在生活与娱乐中学习英语。本发明系统能够被大规模应用,有利于以更高效、更趣味且潜移默化的方式,提升英语学习效果。
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公开(公告)号:CN119807355A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411844106.X
申请日:2024-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06Q50/20 , G06N3/0455 , G06N5/04 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型Agent和数据库多技术融合的教学辅助系统,至少包括大模型应用设计模块、数据库信息管理模块、系统交互设计模块,将基于检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术和低秩适应(Low‑Rank Adaptation,LoRA)技术应用到教学辅助、知识传递和智能交互中,尤其是对于教育资源的智能化处理和个性化教学的实施,该系统能够于教育领域被广泛应用,有利于以更高效、便捷的方式,提高教学的质量和效率,帮助师生克服传统教学模式的局限,更好地进行教与学的互动,促进知识的传播和技能的提升,推动教育现代化,共同迈向智能化教育的未来。
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