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[发明专利]膜型金属蛋白酶抑制蛋白及其用途-CN201810004200.2有效
发明人：李明辉;姜冰洁 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： C07K14/81 文献下载
摘要：本发明属于生物医药技术领域，本发明要求保护一种膜型金属蛋白酶抑制蛋白T1PrαTACE，本发明还公开了膜型金属蛋白酶抑制蛋白T1PrαTACE的用途，可以用于制备治疗以MT1‐MMP或TACE蛋白内切酶为靶点的药物。
金属蛋白酶抑制蛋白及其用途

[发明专利]一种细胞图像的分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110565107.0在审
发明人：黄开竹;姚凯;孙捷 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种细胞图像的分割方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取待分割细胞图像；将所述待分割细胞图像输入至预设的对抗式生成网络，得到掩膜图像；根据所述掩膜图像，获取所述待分割细胞图像的实例中心标记；根据所述掩膜图像和所述实例中心标记，基于预设的图像分割算法，获取待分割细胞的目标分割图像。通过将待分割细胞图像输入至预设的对抗式生成网络模型，自动生成待分割细胞图像的掩膜图像，标注待分割细胞图像的细胞核，从而对待分割细胞图像进行细胞核的分割，避免人为在待分割细胞图像上进行细胞核的标注，减少人工的操作步骤，提高细胞分割的效率和精度。
一种细胞图像分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]脑电信号分类方法、装置及存储介质-CN202110531895.1在审
发明人：万子桐;黄梦婕;杨瑞 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种脑电信号分类方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取待分类的n个目标脑电信号；基于自适应邻域搜索算法，确定n个目标脑电信号中每个目标脑电信号的邻域；基于局部切空间排列算法，使用每个目标脑电信号的邻域将每个目标脑电信号的高维数据映射至同一低维子空间中，得到降维后的数据特征；使用聚类算法对降维后的数据特征进行分类，得到n个目标脑电信号的分类结果；可以解决由于信号衰减导致的分类边界漂移，脑电信号被错误分类的问题；通过自适应邻域搜索算法可以度量局部线性度扩大邻域，将由于衰减而漂移的类边界点正确分类，提高脑电信号分类的准确性。
电信号分类方法装置存储介质

[发明专利]基于无人船的河面垃圾实时检测方法、装置及存储介质-CN202110433755.0在审
发明人：姚善良;朱晓辉;岳勇;岳玉涛 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及基于无人船的河面垃圾实时检测方法、装置及存储介质，包括：获取河面实时视频图像；采用预先训练好的垃圾识别模型对所述视频图像进行垃圾目标检测，得到垃圾的类型及垃圾的位置信息；基于所述垃圾的类型及垃圾的位置信息，确定河面的垃圾分布情况，以指示无人船进行垃圾打捞。本申请可以解决目前河面垃圾识别实时性差以及无法准确识别垃圾位置与种类的问题。
基于无人河面垃圾实时检测方法装置存储介质

[发明专利]保护架空输电线的树障检测方法、装置、电子设备及介质-CN202110423887.5在审
发明人：李培嵩;王新珩;邱睿;许铭;王敏珍;黄开竹 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种保护架空输电线的树障检测方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：将包括架空输电线与树木的线树图像转换为线树二值图像；确定所述线树二值图像中架空输电线的位置与树木的轮廓位置；依据所述架空输电线的位置与树木的轮廓位置，确定架空输电线与树木之间的距离，以进行架空输电线两侧的障碍检测。通过执行本技术方案，可以达到降低监测成本，长时间持续性监测树木生长状况的技术效果。
保护架空输电线检测方法装置电子设备介质

[发明专利]掺杂MXene的突触型薄膜晶体管及其制备方法-CN202110262862.1在审
发明人：曹一心;赵春;赵策洲;刘伊娜;杨莉 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： H01L29/51 文献下载
摘要：本发明涉及一种掺杂MXene的突触型薄膜晶体管，其包括自下而上依次层叠设置的栅电极、衬底、绝缘层、金属氧化物半导体层、以及源电极和漏电极，绝缘层为掺杂MXene的高介电常数材料绝缘层，相比于传统工艺制作的突触型薄膜晶体管器件，绝缘层中掺杂的MXene带来了丰富的官能团使其有很强的吸引电子的能力，从而使沟道中产生很多电子陷阱，产生了更大的回滞，从而拥有更为优秀的突触特性；绝缘层中掺杂MXene使得突触型薄膜晶体管器件有着更大的弛豫时间，传统的薄膜晶体管的弛豫时间大约为数十毫秒，而掺杂了Mxene的突触型薄膜晶体管的弛豫时间为二百至三百毫秒，与生物突触在一个数量级，因此更适合模拟生物突触。
掺杂 mxene 突触薄膜晶体管及其制备方法

[发明专利]一种突触型薄膜晶体管及其制备方法、运算阵列-CN202110214612.0在审
发明人：王琦男;赵春;赵策洲;刘伊娜;杨莉 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： H01L29/788 文献下载
摘要：本发明公开了一种突触型薄膜晶体管及其制备方法、运算阵列，该突触型薄膜晶体管包括：衬底；捕获层，捕获层设置于衬底的一侧；隧穿层，隧穿层设置于捕获层远离衬底的一侧；栅极，栅极设置于衬底远离捕获层的一侧；源极和漏极，源极和漏极设置于隧穿层远离捕获层的一侧；源极和漏极通过隧穿层电连接；捕获层用于在向栅极施加预设电压时，向隧穿层提供载流子。本发明提供的技术方案，可通过控制施加至突触型薄膜晶体管的栅极的电压，实现对突触型薄膜晶体管电导率的精准调节，从而能够实现多级化存储单元，进而极大提高运算阵列的存储容量。
一种突触薄膜晶体管及其制备方法运算阵列

[发明专利]一种基于多维数据评价的变压器运行状态综合预测方法-CN202110208048.1在审
发明人：曹辰;徐博文;李学斌;张彬;于在明 -专利权人：沈阳工业大学;西交利物浦大学;国网辽宁省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供‑一种基于多维数据评价的变压器运行状态综合预测方法，涉及电气设备状态评估技术领域。本方法通过获取不同运行年限变压器对应的多维历史数据构建训练集，进行RBF核函数训练、MSE参数寻优及预测结果误差判定；根据计算预测得到多维数据的欧式距离以及数据信息熵权重；根据多维数据的预测结果，进行变压器部件状态预测、以及变压器整体运行状态预测；实现对变压器运行状态的全景感知与提前预警。
一种基于多维数据评价变压器运行状态综合预测方法

[发明专利]Mxene-F掺杂电子传输层钙钛矿太阳能电池及其制备方法-CN202110200180.8在审
发明人：尹力;赵春;赵策洲;刘伊娜;杨莉 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H01L51/42 文献下载
摘要：本申请涉及一种Mxene‑F掺杂电子传输层钙钛矿太阳能电池，其包括自下而上依次层叠设置的导电基底、空穴传输层、钙钛矿层、电子传输层和顶电极层，电子传输层为Mxene‑F掺杂PCBM层，对电子传输层界面进行优化，减少其界面缺陷，使能带匹配，提升钙钛矿太阳电池的效率，同时Mxene‑F的掺杂能够提高PCBM界面的疏水性，从而提高器件稳定性。
mxene 掺杂电子传输层钙钛矿太阳能电池及其制备方法

[发明专利]基于深度强化学习的投资组合管理方法-CN202110235493.7在审
发明人：苏炯龙;顾封琛;蒋正雍 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于深度强化学习的投资组合管理方法，通过构建多层式卷积神经网络模型,将经过多层激活函数为ReLU的卷积层和池化层的数据集张量转化为一维数据，插入上一交易周期结束后的资产分配比，通过SoftMax激活函数输出当前策略网络做出的组合决策，训练多层式卷积神经网络模型使其参数最优化，加载训练好的多层式卷积神经网络模型参数，接收加密货币的历史价格和特征值数据，通过所述多层式卷积神经网络模型获取下一交易周期初的资产分配权重，并根据资产分配权重调整资产在加密货币市场中的分配，从而得到最优投资策略。本发明引入了额外的特征值数据，使神经网络能够接收更多的有效信息，加深了神经网络的深度，提高了神经网络的性能。
基于深度强化学习投资组合管理方法

[发明专利]一种自定义纪念品设计与定制服务系统-CN202110317684.8在审
发明人：刘馥源;吴圳;李昱文;罗承浤;陈敏 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种自定义纪念品设计与定制服务系统，包括用户端和后台运营系统；后台运营系统包括用户请求处理模块和订单处理模块，接收用户端发送的定制请求，调用素材收集单元采集得到对应的素材信息，结合用户选择的产品信息和图案模式，对素材信息进行处理，生成对应的产品表面纹理模型，将之与原纪念品模型进行融合，输出定制纪念品预览模型，并根据定制纪念品预览模型计算得到预估定制价格，再将定制纪念品预览模型和预估定制价格反馈至预览显示模块以显示给用户。本发明结合3D打印的客观特性，将造型特征复刻在二维或三维模型，采用增材制造，形成一个独一无二的纪念品。本发明有效提高用户情感体验，赋予产品独特的纪念意义。
一种自定义纪念品设计定制服务系统

[发明专利]基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法-CN202110153282.9在审
发明人：杨政霓;杨瑞 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法，属于计算机技术领域，该方法包括：对有标签数据集和待诊断数据集进行数据对齐后进行特征提取；对对齐后的有标签数据集对应的特征值向量矩阵进行聚类；对每种故障类型的标签对应的特征值向量矩阵和对齐后的待诊断数据集对应的特征值向量矩阵进行特征值向量对齐；对于第二对齐后的特征值向量中的每个待诊断的特征值向量，从第一对齐后的特征值向量矩阵中确定n个最接近的特征值向量；按照n个特征值向量所属的故障类型的标签，确定待诊断的特征值向量对应的故障类型的标签；采用无监督的方式实现目标域无标签早期旋转机械轴承故障数据的分类，并提高分类准确率。
基于改进迁移学习旋转机械轴承早期故障诊断方法

[发明专利]一种虚拟环境下视野外目标的可视化方法-CN201711005248.7有效
发明人：梁海宁;俞迪枫;樊凯旋;张恒;维贾雅库马尔·南加潘 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：一种虚拟环境下视野外目标的可视化方法，包括使用四棱锥可视化视野外目标，其高度和底面正方形大小均可表示目标与观测点之间的距离，同时可根据底面中心之间的距离判断目标与目标之间的距离。高度随距离按比例缩放，底面面积随目标秩序变化而变化。本四棱锥将指示信息透明化处理，减少视觉障碍。为了在高密度场景中加强效果，进一步提出增强版四棱锥。添加刻度线，可精确比较视野外大量目标的方向和距离；添加球形指针，四棱锥底面中心的圆球可以更精确地对准目标。对比实验结果表明，在3D虚拟环境中的快速对比推理和分析中，本发明可以更容易获取视野外目标的方向和距离信息，速度更快、精确度更高，当视野外目标较多时，增强版效果尤其明显。
一种虚拟环境视野目标可视化方法

[发明专利]一种摩擦纳米发电机及其制备方法-CN202110172695.1在审
发明人：谢欣凯;赵春;文震;刘伊娜;赵策洲 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： H02N1/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种摩擦纳米发电机及其制备方法。该制备方法包括：提供一金属电极层；采用旋涂法在所述金属电极层一侧制备氧化锆镧中间介电层；采用旋涂法在所述氧化锆镧中间介电层背离所述金属电极层一侧制备电负性摩擦层；提供一基底；在所述基底的背面制备电正性摩擦层；所述电正性摩擦层设置于所述电负性摩擦层与所述基底之间，且所述电正性摩擦层与所述电负性摩擦层之间间隔预设距离，本技术方案通过旋涂法制备氧化锆镧中间介电层及电负性摩擦层实现了摩擦纳米发电机制备过程简单可控，从而实现了摩擦纳米发电机低成本、批量化生产；同时增加氧化锆镧中间介电层也提高了摩擦纳米发电机电荷输出特性，也延长了电荷衰减时间。
一种摩擦纳米发电机及其制备方法

[发明专利]基于DDPG深度强化学习算法的投资组合管理方法-CN202110235134.1在审
发明人：苏炯龙;张恒铭;蒋正雍 -专利权人： 西交利物浦大学
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于DDPG深度强化学习算法的投资组合管理方法，利用两个全连接神经网络和两个长短期记忆神经网络（LSTM）构建深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习算法，以实现下一个交易周期的收益率最高，用训练完的策略函数获取下一个交易周期资产分配权重，并通过买入与卖出来调整不同资产所占总资产的比例，以实现最优的策略。本发明通过构建新型连续状态空间，使神经网络能够接收更多的有效信息，并运用DDPG强化学习算法框架，有效地解决了大规模状态空间所导致的参数过多等问题，同时利用全连接神经网络和长短期记忆神经网络的交互提高了预测精度，尽可能地找出每一次调仓周期的最优资产分配权重。
基于 ddpg 深度强化学习算法投资组合管理方法