量子密码技术利用量子叠加态和纠缠现象，实现了超越经典密码的安全性。半量子技术降低大多数用户对于复杂量子设备的依赖程度，更符合当前量子资源紧缺下，实现用户隐私数据量子安全的需求。本项目利用量子纠缠态--Bell 态和半量子技术实现用户隐私数据比较，旨在解决传统隐私数据比较方案中存在的隐私泄露和窃听问题。在本项目中只有一个用户具备完备的量子设备，而其他用户仅需要简单的量子测量和制备操作。通过一个半诚实量子用户的帮助下，多个量子能力受限的用户可以在不泄露秘密信息的情况下比较其秘密的相等性。该技术在保障通信安全性的同时，降低了对量子资源的依赖，具备实际应用的潜力。本研究成果提供一种更易实施的量子隐私比较方案，满足当前量子资源稀缺情况下用户对隐私数据具备量子安全性的迫切需求。●意向合作方式：技术转让
本发明的目的是提供一种基于规划式扫地的智能空气净化器，本发明集成了扫地移动模块、空气检测模块和净化模块，使得净化器在无空气污染时执行扫地功能，在空气污染范围较大时，能够自动进行移动覆盖式净化；当某一方向有污染源时，能够进行自主定位、追踪净化，大大提高了工作效率。本发明解决了当前固定式空气净化器移动不便导致净化范围有限、净化效率低下的问题，解决了目前市场上虽具有一定的移动功能但需人为操控，而且功能单一，性价比不高的问题。
●意向合作方式：技术转让
长期以来，假发的销售一直局限于线下实体店模式。即使在电子商务遍布各个领域的今天，假发的线上销售仍然存在较大的局限性。这些局限性包括：（1）无法提供实际试戴效果：传统的假发线上销售方式无法为顾客提供实际试戴的效果。顾客通常只能依靠照片或描述来选择，这可能降低顾客的购买决策信心，也可能导致更高的退货率，从而增加销售成本。（2）维护和保养成本：高端的假发通常需要定期维护和保养。由于无法在线上提供实际试戴体验，一些商家可能采用邮寄假发供顾客试戴的方式销售。这与传统线下实体店销售方式存在相似的问题，因为商家需要购买大量样品以提供更多选择，这将导致销售成本上升。（3）有限的选择：由于成本问题，商家难以提供多样化的样品供顾客试戴，这可能会影响购买率。尽管中国是全球假发制造和出口的大国，但由于线上销售的局限性，假发出口仍然受限于传统的整柜批发模式，难以在跨境电商平台上销售，利润率也难以进一步提高。针对这一痛点，我们开发了基于增强现实的移动端实时假发试戴技术。该技术通过用户手持的移动设备前置摄像头，对用户的面部进行三维重建，将假发的 3D 模型与重建的三维面部进行试戴，最终通过我们自主研发的虚实结合绘制技术将假发佩戴效果呈现在用户屏幕上，实现虚拟试戴的效果。这项技术可在主流iOS 和 Android 平台上部署，几乎在所有移动设备上以流畅的帧率（超过 30FPS）为用户提供虚拟试戴体验。此技术拥有三项发明专利：一种基于三维人脸对齐的移动端实时假发试戴方法（CN114821737A）、一种基于三维人头跟踪的实时虚拟试发方法（CN112802031B）、一种基于 3D 人脸跟踪的实时真人虚拟试发方法（CN112116699B）。
本发明涉及飞机故障检测领域，公开了一种用于飞机故障检测的红外测温装置，包括壳体，所述壳体的前端设置有安装槽，所述安装槽内设置有镜头，所述安装槽的外侧设置有镜头保护装置，所述镜头保护装置包括盖板，所述盖板的口径大于安装槽的口径，所述盖板上旋转连接有连接轴，所述连接轴上固定连接有限位套，所述限位套位于盖板的外侧，所述安装槽的一侧设置有“L”形连接板，所述“L”形连接板固定连接在壳体的外侧壁上，所述壳体的底面上开设有卡槽，所述卡槽内设置有手柄，本发明能够有效解决现有测温装置存在的镜头容易沾染灰尘导致灵敏度降低的问题，同时本发明中的手柄可以折叠，装置在使用完之后便于进行携带。
●意向合作方式：技术转让
基于语义树增强的复杂文本查询到视频的跨模态检索方法
●研发部门：浙江工商大学-计算机科学与技术学院
●技术领域：计算机科学与技术
本发明公开了一种基于语义树增强的复杂文本查询到视频的跨模态检索方法。对于复杂文本查询语句，将其各个单词转换成叶子节点表示，挖掘子节点之间的关系，将两个依赖性最高的子节点进行合并，通过递归的方式构建查询语句的语义树结构，得到基于语义树增强的查询表示。对于候选视频的编码，通过 CNN 获得视频初步特征，利用 GRU 和自注意力机制模块捕获视频之间的时间依赖性和语义相关性，得到鲁棒的视频特征表示。将复杂文本查询表示和视频特征表示映射到公共空间中，自动学习两者的匹配关系，从而实现复杂文本查询到视频的跨模态检索。本发明方法不仅可以解释复杂文本查询语句中的信息成分，更好的理解用户意图，并且在很大程度上提高了检索的性能。●研发部门：浙江工商大学-计算机科学与技术学院
●技术领域：计算机科学与技术
本发明公开了一种面向文本到视频片段定位的渐进式定位方法，该方法包括：首先利用不同的特征提取方法分别提取视频和文本这两种模态的特征；接着渐近地选择不同的步长，多阶段地学习视频和文本之间的相关性；最后结合各个阶段的相关性损失，以端到端的方式训练模型。同时，通过条件特征更新模块和上采样连接让细时间粒度阶段融合粗时间粒度阶段的信息，使得不同阶段之间相互促进。不同阶段能关注不同时间粒度的片段，结合阶段之间的相互联系，使得模型能应对目标片段长度变化明显的情况。本发明借鉴人类在处理片段定位任务的思维方式，采用一种由粗到细的方式，多阶段、渐近地定位目标片段，在很大程度上提高了定位的性能。
部分专利成果展示（附PDF下载）
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浙江工商大学是浙江省重点建设高校，是浙江省人民政府、商务部和教育部共建大学，是教育部本科教学工作水平评估优秀高校、教育部深化创新创业教育改革师范高校、教育部深化创新创业教育改革示范高校、全面毕业生就业典型经验50强高校、中国高校通用就业能力前20强高校、全面创新创业典型经验50强高校、首批浙江省国际化特色高校。学校创建于1911年，是我国最早创办的商业专门学校之一。
百余年来学校秉承商科办学传统，坚持走特色办学之路，以经管类学科为主，理工文法等多学科协调发展，办学水平不断提高。2017年，学校被确定为浙江省重点建设高校，统计学、工商管理学入选省优势特色学科名单。2023年，学校入选浙江省“双一流196工程”院校，统计学入选省登封学科建设名单，工商管理学、马克思主义理论入选省优势特色学科名单。
