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[发明专利]一种靶向分子探针及应用-CN202210506251.1有效
发明人：蒋锡群;陈伟芝;胡若凡 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： C07K19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合蛋白大分子，由EGFR抗体、类弹性蛋白和含有RGD基序的多肽依次连接，或者，EGFR抗体与类弹性蛋白之间和/或类弹性蛋白与含有RGD基序的多肽之间通过连接肽连接，所述类弹性蛋白具有VPGXG组成的重复单元，各重复单元中X相同或者不同，X可以是除了脯氨酸之外的任意氨基酸。本发明还公开了所述融合蛋白与螯合剂偶联，并螯合金属离子制得的分子影像探针。所述分子探针具有良好的靶向能力，能够更多的集中到肿瘤部位，同时在肿瘤部位停留时间更久，具有优越的弛豫能力和成像能力，相对于商用的小分子探针，有效提高了肿瘤成像的信噪比。
一种靶向分子探针应用

[发明专利]一种基于深度学习的低复杂度干扰识别方法-CN202211115475.6在审
发明人：马松;程郁凡;王鹏宇;王军;胡若凡;尚高阳 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的低复杂度干扰识别方法。本发明搭建的网络引入了时频分量感知的模块，在卷积提取干扰信号的时频图的特征之前，对时频分量的位置和重要的部分进行定位，并在执行卷积运算时只计算重要位置处的干扰特征，从而减少了冗余的计算；此外，为了进一步降低计算复杂度，引入了一种新的自适应前向传播算法，网络可以在推理过程中根据样本的干噪比确定前向传播的深度；使用所提出的方法有效降低了网络在干扰识别的部署成本，且计算复杂度低于现有方法，并在某些情况下低复杂度网络的识别精度甚至可以超过对应优化前的网络；本发明有显著优势，而且本发明易于实现，具有很强的应用价值。
一种基于深度学习复杂度干扰识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的干扰识别方法-CN202210831105.6在审
发明人：程郁凡;王鹏宇;胡若凡;尚高阳;马松;王军 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04B17/345 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的干扰识别方法。本方法主要原理为：1)采用了局部注意力融合层，将若干个数量相同的输入分割信息块划分为不同的区域，在每个区域中独立地计算区域内的全局特征，由于每个区域中分割信息块的数量远小于全部分割信息块的数量，这时独立计算所有区域内部的全局特征的计算量远小于多头自注意力同时计算所有输入的信息块，2)引入了块聚合模块，它与局部注意力融合层交替出现，该模块可以将几个输入的信息块转换为一个信息块并聚合这些信息块的信息，使得随着层数的增加，输出的信息片段逐渐减少，本发明中块聚合模块采用了轻量级深度卷积，使得全局特征丰富的同时也引入了网络对局部特征的关注，从而提高识别性能。
一种基于深度学习干扰识别方法

[发明专利]文件删除漏洞的防御方法、系统和计算机设备-CN202111127570.3在审
发明人： 胡若凡;范渊;吴卓群;王欣 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种文件删除漏洞的防御方法、系统和计算机设备，其中，该方法包括：提取第一文件操作请求，并按照时间顺序将第一文件操作请求的信息存储至文件操作请求表；基于文件操作请求表，依次判断各第一文件操作请求是否为删除操作请求，获得文件操作请求表中的第一条删除操作请求的信息；将第一条删除操作请求的信息存储至删除操作请求表，并从文件操作请求表中删除该删除操作请求的信息；对于位于第一条删除操作请求之后的第二文件操作请求，依次与删除操作请求表进行匹配；对被成功匹配的文件操作请求中满足预设条件的第三文件操作请求进行阻断。通过本申请，解决了现有技术无法及时准确地识别恶意删除文件的请求并进行阻断的问题。
文件删除漏洞防御方法系统计算机设备