专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于随机森林算法的细胞骨架参数测试技术-CN202310575780.1在审
  • 许红梅;孙浩;郑越;王作斌;宋正勋;刘兰娇;曲英敏 - 长春理工大学
  • 2023-05-22 - 2023-08-04 - G01N21/84
  • 本发明公开了一种基于随机森林算法的细胞骨架参数测试技术,使用改造的培养皿对细胞进行培养,当皿中的细胞不断增殖,直至铺满培养皿底部面积的60%时,使用AFM对选定的实验细胞的位置进行标记,并得到实验细胞的力学参数及形貌参数,同时使用Tubulin‑tackerRed以及Action‑TrackerGreen对选定的实验细胞的细胞骨架进行染色,得到细胞的微丝荧光强度及微管荧光强度,以此作为细胞骨架参数。利用随机森林算法根据选定的细胞的力学参数及形貌参数对骨架参数进行回归预测。本发明的有益效果是可以快速获取细胞的骨架参数,节约经济与时间成本,并且在使用AFM进行细胞形貌参数及力学参数的检测过程中,对细胞无毒、无损伤。在检测结束后,细胞仍然具有活性,可用于其它检测。
  • 一种基于随机森林算法细胞骨架参数测试技术
  • [发明专利]一种基于U-Net的乳腺癌细胞图像分割方法-CN202310314507.3在审
  • 曲英敏;李晓东;王国梁;许晶;王莹;莫慧丽;宋正勋;王作斌 - 长春理工大学
  • 2023-03-28 - 2023-05-30 - G06T7/00
  • 本发明属于深度学习语义分割技术领域,尤其为一种基于U‑Net的乳腺癌细胞图像分割方法,包括如下步骤:S1:运行环境平台与数据集格式;pytorch框架下基于python版U‑Net网络结构,使用的数据集为VOC格式的Dataset_BUSI;S2:数据集预处理;为了增强训练的模型对于数据的鲁棒性,防止模型出现过拟合,对训练数据采用增强的方法,采用旋转、裁剪和亮度调整等方法对训练数据集进行扩充。本发明选取U‑Net网络结构作为深度学习分割框架,引入CBAM注意力机制和Inception模块对乳腺癌细胞图像进行分割,并将原部分层的RELU激活函数替换为ELU激活函数,实现结构改进和非结构改进的结合,从而可以有效提高乳腺癌细胞图像分割的准确性和分割精度。
  • 一种基于net乳腺癌细胞图像分割方法
  • [发明专利]增材制造系统-CN202110455910.9有效
  • 翁占坤;王深智;郭川川;李韬;刘通;田立国;王璐;王作斌;宋正勋;许红梅 - 长春理工大学
  • 2021-04-26 - 2022-11-11 - G03F7/20
  • 本发明提供了一种微纳光场调控与面投影立体光刻协同作用的增材制造系统。本发明将面投影立体光刻技术的大面积高速任意图形增材制造优势与激光干涉光场调控易实现纳米尺度结构的特点相结合,提出一种新型的微纳光场调控辅助面投影立体光刻的增材制造技术。该增材制造技术既避免了面投影立体光刻技术在增材制造微观体素精度方面的不足,又弥补了激光干涉微纳光场调控技术在任意图形增材制造方面的缺点,将突破宏观器件尺寸与微观体素精度互相矛盾的瓶颈。
  • 制造系统

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