公开(公告)号：CN116957866A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310835920.4

申请日：2023-07-10

申请人： 华中师范大学

发明人： 刘三女牙 ,  周东波 ,  曾超勇 ,  李千千 ,  陈迪 ,  杨宗凯

IPC分类号： G06Q50/20 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06T13/40 ,  G06T15/04 ,  G06N5/01

摘要： 本发明公开了一种数字人教师个性化教学装置，其包括数字人教师数据采集装置和数字人教师个性化教学系统，其中，数字人教师数据采集装置用于实现数字人教师的高精度建模，数字人教师个性化教学系统用于让数字人教师与用户进行交互，并根据用户的输入提供个性化的教学内容，让数字人教师将输出的教学内容转化为不同的格式，以满足不同用户的需求；数字人教师采用了高度真实的人类外貌和语音特征，并采用了先进的语义理解和自然语言处理技术，能够快速准确地理解用户的语言和意图。

公开(公告)号：CN115393713A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211019034.6

申请日：2022-08-24

申请人： 华中师范大学

发明人： 周东波 ,  李千千 ,  孙昊 ,  曾超勇

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于地块感知动态记忆的场景理解方法，研究基于地块组成的土地利用类型语义感知结构和多场景动态记忆原型结构组合的土地利用地块感知记忆网络模型，实现对土地利用地块组成及其分布的理解，有助于国土空间利用格局的生成。该方法包括以下步骤：(1)提取遥感数据集多层卷积特征；(2)构建土地利用类型语义感知结构；(3)构建多场景动态记忆原型结构；(4)训练感知动态记忆原型网络；(5)预测遥感场景地块类别。本发明与现有方法相比，基于感知动态原型记忆的遥感场景理解方法，能够有效应对地物复杂、图斑组合规则多变，地块整体性差等问题，可用于国土空间利用格局的生成。

公开(公告)号：CN115146975A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210801922.7

申请日：2022-07-08

申请人： 华中师范大学

发明人： 周东波 ,  曾超勇 ,  刘三女牙 ,  戴志诚 ,  张立山 ,  李千千

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V30/14 ,  G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G10L21/0272 ,  G10L25/03 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开基于深度学习的面向师‑机‑生教学成效评估方法和系统，属于教学管理信息领域。包括：采用视频特征提取网络模型，从视频数据分别提取出课堂学习过程师生的活动特征；采用语言模型，从文本数据分别提取在线学习过程教师、学生、辅导机器的活动特征；采用语音特征提取网络模型，从音频数据分别提取出师生对话、师机对话、生生对话、生机对话过程的师生的活动特征；对各种特征进行融合，得到教学成效评估指标。本发明提出以师‑机‑生为对象，从复合主体度进行教育成效评估，综合考虑视频、文本、音频多源数据，采用深度学习提取特征并融合，从不同的方面得到完整层次评估指标，实现复合主体认知的闭环反馈与能力的增强。

公开(公告)号：CN117076693A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310843136.8

申请日：2023-07-11

申请人： 华中师范大学

发明人： 刘三女牙 ,  周东波 ,  曾超勇 ,  李千千 ,  姚璜 ,  杨宗凯

IPC分类号： G06F16/41 ,  G06F16/45 ,  G06F16/483 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G06Q50/20

摘要： 本发明公开了一种数字人教师多模态大语言模型预训练学科语料库的构建方法，该方法包括以下步骤：1)从各种学科相关的文献、教材、课程资料、学术期刊、网站等来源收集学科相关的多模态数据；2)对收集到的原始语料数据进行预处理；3)基于深度学习的模型对多模态数据进行特征提取和表征学习；4)对预训练模型进行领域自适应和微调；5)根据语料划分的结果，将语料数据组织成一种结构化的语料库形式，以便后续的语料库检索和应用；该方法通过采用自动化的方法进行教育数字人学科语料库的构建，提高了构建效率，减少了人工成本，能够更好地满足该领域的研究和应用需求，同时为教育数字人学科的发展和应用提供了重要的技术支持。

公开(公告)号：CN115376014A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210854984.4

申请日：2022-07-19

申请人： 华中师范大学

发明人： 周东波 ,  李千千 ,  孙昊 ,  刘三女牙

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习的标签引导自编码网络的遥感场景开放集分类方法，包括以下步骤：(1)将卷积神经网络在数据集ImageNet上预训练好；(2)提取遥感数据集中的特征；(3)将提取的特征输入标签引导自编码器进行特征重建任务；(4)构建损失函数，损失函数包含分类任务损失和重建任务损失两部分。通过使用反向传播算法优化网络参数，使损失函数达到最小；(5)将测试数据集的图像样本输入网络，产生测试集图像对应的重建特征，并和提取的特征进行比较计算重建误差，设定阈值根据重建误差的大小划分已知和未知类。本发明与现有方法相比，基于多任务学习的标签引导自编码网络的遥感场景开放集分类方法，能够有效抑制复杂背景的干扰，可用于环境监测、城市规划等方面。