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[发明专利]一种预测环状RNA IRES的方法-CN202211194884.X有效
发明人：童云广;周展;徐玉莲;姚世豪;吴静成;赵文彬;周宇轩 -专利权人：奥明（杭州）生物医药有限公司;浙江大学智能创新药物研究院
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DeepCPI计算框架将特征嵌入与深度学习方法相结合实现预测环状RNA IRES的方法。在预测过程中，该方法使用S‑LSTM学习全局句子级节点来表征整个RNA序列，从而为分类任务建模上下文信息。此外，该方法通过一个加权RNA图来模拟RNA的二级结构，并基于GCN提取所需结构特征。与此同时，该方法采用下采样和模型集成解决数据不平衡带来的问题。验证实验结果表明，与目前各种深度学习方法相比，本发明所述方法不仅在序列和结构中提取特征方面具有最佳的性能，而且能有效预测不同长度的人和病毒环状RNA IRES。由此可见，本发明所提供的方法可以应用于环状RNA编码能力研究以及随后的环状RNA设计和应用，如环状RNA疫苗的开发。
一种预测环状 rna ires 方法

[发明专利]基于光栅阵列传感技术的车辆轨迹跟踪方法及系统-CN202111392665.8有效
发明人：吕能超;吴静成;吴超仲;文家强 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G01C21/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光栅阵列传感技术的车辆轨迹跟踪方法，包括以下步骤：分别在公路各个车道上沿车道延伸的纵向上布设光栅传感阵列光纤，依据纵向距离和横向车道的位置信息对传感单元进行信息编码；构建路网信息矩阵，车辆在道路上持续移动时，车辆对沿线的传感单元产生刺激并产生反馈信号序列，将反馈信号序列传输至路网信息矩阵中，并对其进行二值化处理，实现车辆的检测与定位；根据车辆进入相邻传感单元的时间计算车辆运行速度；根据车辆位置和速度信息估计下一帧车辆位置信息，并与下一帧路网信息矩阵比较，进行关联处理；对同一车辆轨迹点进行拟合，生成车辆的运动轨迹。本发明可实时准确地对公路上全部车辆进行跟踪，且实现成本较低。
基于光栅阵列传感技术车辆轨迹跟踪方法系统

[发明专利]基于全球定位系统标靶的雷达二维安装姿态标定方法及系统-CN202110403443.5在审
发明人：吕能超;吴静成;吴超仲;王玉刚;文家强 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全球定位系统标靶的雷达二维安装姿态标定方法，包括：S1、在路侧找出两个合适的特征点作为标靶放置的地点；S2、标靶中GPS测量天线获取标靶的绝对位置坐标；S3、雷达扫描两个靶标中的三角形角反射体，得到标靶在雷达坐标系中的相对位置坐标；S4、根据获得的标靶绝对位置坐标和相对位置坐标，建立第一坐标系和第二坐标系，并确定两者之间的关系；S5、将第二坐标系下的数据转化成第一坐标系下的数据，从而获得雷达采集的点云数据的绝对位置，且第二坐标系原点转化在第一坐标系的位置为雷达安装的绝对位置。本发明实现了雷达安装姿态的精准标定，确定了雷达采集点云数据的实际位置，为后期雷达数据的处理提供便利。
基于全球定位系统雷达二维安装姿态标定方法系统

[发明专利]一种血小板水平式运转振荡仪-CN201910481264.6有效
发明人：郭经纬;郭豪飞;李录甜;吴静成 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： B65G47/74 文献下载
摘要：本发明涉及医疗器械技术领域，公开的一种血小板水平式运转振荡仪，包括：水平旋转振荡平板、弹性振荡装置、双离心盘，所述双离心盘为同向旋转的圆盘，每个圆盘上设置有偏心柱套；所述水平旋转振荡平板两端的底部分别通过弹性振荡装置与双离心盘的各盘的偏心柱套联结，构成水平式离心运转振荡仪。本发明适合在运输过程中使用，能够保证在运输过程中的血小板处于流动非震荡状态，保证水采用的平弹性的振荡运转不会对血小板的震荡造成损伤，其结构简单，生产成本低，适用于行业内普及推广。
一种血小板水平运转振荡

[发明专利]基于循环神经网络预测多肽与HLA I型分子之间结合关系与结合亲和力的方法-CN201811511026.7有效
发明人：周展;吴静成;赵文艺;周斌彬;陈枢青 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络预测多肽与HLA I型分子之间结合关系与结合亲和力的方法，包括：构建两个训练集，其中，训练集1包括多个由多肽‑HLA I型序列及其亲和力组成的训练样本；训练集2包括多个由多肽‑HLA I型序列及其结合关系组成的训练样本；以双向GRU或带有注意力机制的双向GRU为基础，再加一个Sigmoid函数作为输出层组成预测网络，利用训练集1和训练集2训练预测网络，获得回归模型和分类模型；将待预测的多肽‑HLA I型序列输入至回归模型和分类模型，经计算获得多肽与HLA I型之间的预测亲和力数值。该方法能够快速较准确地预测多肽与HLA I型分子之间结合亲和力或结合关系。
基于循环神经网络预测多肽 hla 分子之间结合关系亲和力方法