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公开(公告)号：CN118956422A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410952187.9
申请日：2024-07-16
申请人： 华中师范大学
摘要： 本发明涉及农药制剂领域，公开了一种有机硅纳米颗粒及其制备方法、pH响应型皮克林乳液及其制备方法和应用、杀菌剂。制备有机硅纳米颗粒的方法包括：(1)在有机溶剂I存在下，将式(I)所示的化合物、曲拉通X‑100与硅酸四乙酯进行第一反应，得到中间体I；(2)将所述中间体I与碱性溶液进行第二反应，得到有机硅纳米颗粒。该制备方法简单，制得的有机硅纳米颗粒与水相、油相构建的皮克林乳液具有在酸性条件下破乳的pH响应特性。同时该pH响应型皮克林乳液能够识别真菌所处的弱酸性环境，实现快速破乳并释放有效成分；该制剂具有优异的细胞膜渗透性，能将杀菌剂原药有效地递送到真菌体内，从而提高杀菌剂的抑菌效率。
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公开(公告)号：CN118942717A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310531821.7
申请日：2023-05-12
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06F18/241
摘要： 本发明公开了一种基于数据挖掘实现早期肺癌的预后及转移预测方法。该方法包括步骤：读取SEER肺癌数据集，对数据做预处理包括缺失值、重复值处理，构造目标变量用于有监督学习，对所述数据集进行标准化处理并采用下采样方法解决数据不平衡问题，将所述平衡后的数据集划分为训练集和测试集，用随机梯度提升算法进行训练预测肺癌预后情况，读取所述肺癌预后数据，将肺癌转移划分为11个方向并构造成多分类变量，采用基于SMOTE的代价敏感SVM算法平衡所述肺癌预后数据，将所述平衡后的肺癌预后数据划分为训练集和测试集，用极端随机树算法进行训练，利用训练好的所述极端随机树模型进行早期肺癌转移预测。本发明可以提高早期肺癌转移预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118915885A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410949049.5
申请日：2024-07-16
申请人： 华中师范大学
摘要： 本发明公开了一种用于计算机网络技术的硬盘安全隔离装置，包括主机箱，所述主机箱的内部设有硬盘箱，所述硬盘箱上设有安装板，所述硬盘箱的内壁上设有滑槽，所述滑槽中滑动设有隔离放置装置，所述硬盘箱内中部设有隔离板，所述硬盘箱的底部设有散热扇，所述隔离放置装置上设有压固装置。本发明属于计算机硬盘隔离技术领域，具体是解决了应用于计算机网络中的多组硬盘在进行安装时，需要独立安装两套散热器，十分繁琐，占用空间，两组硬盘在进行分别固定时，十分繁琐，不便于拆卸的一种用于计算机网络技术的硬盘安全隔离装置。
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公开(公告)号：CN114863204B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210335322.6
申请日：2022-03-31
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向卷积神经网络的可视化交互学习方法、系统及设备，本实施例以用户在Web界面的手绘图像为卷积神经网络模型输入，并以此展开卷积神经网络模型正向传播的过程，抽取该样本在每一层的训练参数及产生的中间结果，以一种十分友善的方式展现在网页上。用户不仅可以非常直观的看到卷积神经网络CNN如何将输入图像数据加工为最终的预测结果，还能以交互的方式了解其中的基础数学运算，有利于建立卷积神经网络的整体印象，达到良好的学习效果。
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公开(公告)号：CN114021722B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111278587.9
申请日：2021-10-30
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06N5/022
摘要： 本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种融合认知刻画的注意力知识追踪方法，包括：(1)数据预处理；(2)特征融合；(3)表现预测；(4)模型训练。本发明提出了一套基于学习者认知画像的注意力知识追踪框架，此框架分别对学习者的记忆、实践和语言三方面特征进行建模，最终根据上述所得三方面特征进行联合建模，综合考虑学习者多方面的信息，以此来提升模型对于学习者知识掌握情况和未来表现预测的表现。
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公开(公告)号：CN114494903B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210069992.8
申请日：2022-01-21
申请人： 华中师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于多方向局部差异测度与熵加权的红外小目标检测方法，包括：步骤一，通过多方向局部差异测度来增强目标并抑制杂波背景，步骤二，利用熵来表征目标与背景之间的异质性，进一步增强目标，同时生成显著图。步骤三，采用自适应阈值操作从背景中分割出目标。本发明提出了一种多方向局部差分测度方法，设计了多方向卷积核能够有效的解决所定义的背景区域随目标单元格的增长而成比例增长造成的问题，对目标及其周围局部纹理结构的尺寸变化具有较强的鲁棒性，从而显著降低了误报率。本发明对于复杂背景中的红外小目标检测能在增强目标的同时有效的抑制背景，具有更高的检测率和低虚警率。
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公开(公告)号：CN113903045B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111237628.X
申请日：2021-10-22
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06V30/244 , G06F40/126
摘要： 本发明公开了一种手写汉字图像的笔顺识别方法及系统，其中，笔顺识别方法包括预处理步骤、第一次笔顺匹配步骤、第二次笔顺匹配步骤和笔段融合步骤；本发明提供的笔顺识别方法是针对静态手写汉字图像，避免了在电子设备上书写体验的失真；本发明基于八邻域方向编码规则给出了不同类型笔画的非法方向编码，并根据非法方向编码来计算第一次笔顺匹配步骤中的匹配权重；本发明对手写汉字进行第一次笔顺匹配和第二次笔顺匹配，可确保手写汉字中的每个笔段都有匹配的笔顺；本发明通过不同笔段的八邻域编码链和不同笔画的合法方向编码来实现笔段融合；通过本发明提供的笔顺识别方法，能有效提高静态手写汉字图像中笔顺识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115049789B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210764403.8
申请日：2022-06-29
申请人： 华中师范大学
摘要： 本申请提供了一种高反光运动物体的三维重建方法、装置及电子设备，方法包括：获取目标高反光运动物体在正弦光栅照射下生成的多个不同相移的图像；从多个不同相移的图像中筛选不存在反光情况的目标图像；基于多个目标图像的相移步数和图像光强，构建目标高反光运动物体对应的目标系数矩阵和目标光强矩阵；根据所述目标系数矩阵、所述目标光强矩阵，对所述目标高反光运动物体进行三维重建。本申请能够对高反光运动物体进行精准地重建。
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公开(公告)号：CN118821927A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411302761.2
申请日：2024-09-19
申请人： 华中师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于修正Q矩阵和注意力机制的知识状态预测方法及装置，其中的方法首先采用现有的基于知识点先决依赖关系图的修正Q矩阵进行学习者知识点诊断，克服了传统认知诊断模型中专家Q矩阵易出现误差且标注的人工消耗过大的问题。其次，修正Q矩阵忽视了练习之间的关联使得知识点难度区分度不足，从而导致认知诊断结果准确性不高。为了提高知识点难度区分度，本发明提出了基于超图注意力机制的练习关联度量模型，得到了更精确的练习相似度。通过提升练习相似度的方式提升了知识点难度区分度。最后，在诊断阶段，本发明通过引入Transformer至项目反应理论进行信息聚合与更新，预测最优化的知识点熟练程度，最终得到学生的知识状态。
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公开(公告)号：CN117173557B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310972067.0
申请日：2023-08-03
申请人： 华中师范大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向典型农村道路遥感提取的深度学习方法，包括：(1)获取用于典型农村道路提取的高分辨率遥感影像，并进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正、波段融合；(2)依据预处理后的高分遥感影像进行人工目视解译，获取道路矢量数据，并制作模型的训练与测试数据集；(3)在U‑Net模型中加入优化残差模块、全局上下文注意力机制模块和DUpsampling模块，提出GDU‑Net模型；(4)利用训练数据集进行模型训练，然后将测试数据集输入到模型中，进行道路提取与结果评价。本发明不仅能够正确提取农村道路的边界，而且增强了提取结果的完整性，显著提升了典型农村道路的提取精度，具有较好的应用价值。
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