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]基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法和系统-CN202310964365.5在审
  • 安义帅;刘晓军;陈恒玲;郑冬云;朱春楠;刘超 - 中南民族大学
  • 2023-08-02 - 2023-10-27 - G16B25/10
  • 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的乳腺癌亚型分类方法和系统,通过将乳腺癌基因表达数据转化为图形表示,并利用图卷积模块捕捉基因之间的相关性。对数据进行预处理,包括去除重复采样和没有亚型标签的样本,以及补全失值。构建乳腺癌基因表达的图表示数据集,结合生物学先验知识。利用图卷积的方式捕捉图中节点的局部特征,并使用批量归一化算法进行数据归一化。引入自注意力池化机制,通过学习输入数据对输出数据贡献度,实现关键特征的提取和分层池化。将局部特征和层级特征拼接输入分类模型,得到乳腺癌亚型的分类结果。本发明能够有效地捕捉基因之间的相关性,提高乳腺癌亚型分类的准确性,具有潜在的生物医学应用价值。
  • 基于图卷神经网络乳腺癌分类方法系统
  • [发明专利]超亲水-超疏水材料表面增强拉曼散射基板及制备与应用-CN202310700156.X在审
  • 金士威;张惠;陈烨;邓霞 - 中南民族大学
  • 2023-06-13 - 2023-10-27 - G01N21/65
  • 本发明公开了一种超亲水‑超疏水材料表面增强拉曼散射基板,该基板包括基底材料、图案化喷涂于基底材料上的超疏水涂层材料,所述基底材料是指超亲水材料或在接触水1~5秒内转变成超亲水特性的材料;所述图案化喷涂是指在所述基底材料表面创建若干个圆形图案,在圆形图案外区域喷涂上超疏水涂层材料,在圆形图案内部不喷涂超疏水涂层材料;所述圆形图案内部进行了银负载。本发明还公开了上述基板的制备方法与应用。本发明制备工艺简单,成本低廉,性能优良,制备得到的基板材料用于表面增强拉曼散射检测,对孔雀石绿和结晶紫的响应灵敏,检测快速,应用方便。
  • 超亲水疏水材料表面增强散射制备应用
  • [发明专利]一种基于手部关节的人手姿态估计方法及系统-CN202311194384.0在审
  • 刘李漫;李生玲;田金山;韩逸飞;胡怀飞;唐奇伶 - 中南民族大学
  • 2023-09-15 - 2023-10-27 - G06V40/20
  • 本发明提出了一种基于手部关节的人手姿态估计方法及系统,包括以下步骤:S1、采集人手初始图像,并进行预处理,得到多个手部关节图像;S2、使用HRNet网络根据手部关节特征对多个手部关节图像进行特征提取,得到多个手部关节特征图像;S3、根据多个手部关节特征图像分别使用二维关节预测网络进行手部关节的概率密度图预测,得到多个关键点热图;S4、将多个关键点热图合并,得到人手分布图并进行优化得到人手关节姿态特征图;S5、根据人手分布图和人手关节姿态特征图预测人手姿态,得到人手关节三维坐标。本申请通过HRNet网络对手部关节图像进行特征提取,降低HRNet网络的复杂度和计算量的同时保证特征提取的精确度。
  • 一种基于关节人手姿态估计方法系统
  • [发明专利]基于多尺度特征融合的遥感场景分类方法及系统-CN202011643443.4有效
  • 郑禄;梁家锐;宋中山;帖军;刘振宇;汪红;肖鹏飞 - 中南民族大学
  • 2020-12-30 - 2023-10-27 - G06V20/13
  • 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于多尺度特征融合的遥感场景分类方法及系统,所述方法包括:获取采集到的遥感图像在不同尺度下的图像特征,将图像特征输入到预设卷积神经网络模型中进行多尺度特征融合,获得融合特征,获取遥感图像的底层特征,将底层特征和融合特征进行归一化处理,获得目标特征,将目标特征输入至预设分类器中进行场景分类,以获得所述遥感图像的类别。通过将获得的遥感图像在不同尺度下的图像特征输入至预设卷积神经网络模型中来获得融合特征,再将融合特征和底层特征进行归一化处理,获得目标特征,并基于目标特征实现遥感场景分类,以避免类间相似高现象和类内差异大现象的发生,提高遥感图像分类精度和准确度。
  • 基于尺度特征融合遥感场景分类方法系统
  • [发明专利]多智能体局部交互路径规划方法、装置、设备及存储介质-CN202110946674.0有效
  • 田莎莎;汪红;帖军;王江晴;郑禄;张潇;徐科;谢勇 - 中南民族大学
  • 2021-08-17 - 2023-10-27 - G05D1/02
  • 本发明公开了一种多智能体局部交互路径规划方法、装置、设备及存储介质,该方法包括获取目标区域内各智能体的当前位置和目标位置;根据各智能体的当前位置和目标位置通过各智能体对应的基于局部交互式多智能体四阶梯经验池的DDPG模型确定各智能体的规划路线;根据各智能体的路径规划路线控制对应的智能体移动至目标位置。由于本发明是通过各智能体的当前位置和目标位置通过各智能体对应的基于局部交互式多智能体四阶梯经验池的DDPG模型确定各智能体的规划路线,根据规划路线控制对应的智能体移动到目标位置,解决了现有技术中单个智能体输入数据维度过大而无法完成多智能体实时路径规划的技术问题,提高了多智能体实时路径规划的效率。
  • 智能局部交互路径规划方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种治疗胃溃疡的生肤油及其制备方法和应用-CN202310849834.9在审
  • 唐和斌;张朝;李玉桑;任群;杨贵淳;李文静;唐晟杰 - 中南民族大学
  • 2023-07-12 - 2023-10-24 - A61K36/898
  • 本发明属于药物新适应症技术领域,具体公开了一种治疗胃溃疡的生肤油及其制备方法和应用。其原料组成为:黄芪30‑50重量份、当归30‑50重量份、地榆30‑50重量份、白芨10‑30重量份、乳香10‑30重量份、黄芩5‑10重量份、黄连5‑10重量份、大黄5‑10重量份、黄柏5‑10重量份、地黄5‑10重量份、平卧菊三七5‑10重量份、冰片10‑15重量份、食用植物油1000‑1500重量份,通过分批加热,混合制成口服生肤油。苏木精‑伊红(HE)染色结果显示灌胃给予生肤油可以通过控制胃溃疡部位的粘膜充血水肿,减少出血面积,降低胃排空率,消除炎症反应,快速修复胃溃疡创面,保护胃组织形态结构,有效治疗胃溃疡包括酒精性急性胃溃疡、非甾体抗炎药物性胃溃疡和环境冷刺激性急性胃溃疡。
  • 一种治疗胃溃疡生肤油及其制备方法应用
  • [发明专利]植物类中药的四气量化表征方法-CN202310856726.4在审
  • 杨天鸣;姜杜;和顺芳;付海燕;兰薇;龚小霞 - 中南民族大学;黄冈职业技术学院
  • 2023-07-13 - 2023-10-20 - G01N21/359
  • 本发明公开了一种植物类中药的四气量化表征方法,包括:制备中药样品供试品;采集中药样品供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱;对近红外光谱全息化学指纹图谱进行光谱预处理校正;确定黑附子为中药相对寒热指数量化表征热性基准模式中药;基于黑附子的近红外光谱全息化学指纹图谱构建中药四气量化表征预测模型;基于中药四气量化表征预测模型计算中药相对寒热指数;基于中药相对寒热指数计算划分中药四气等级标准;基于中药四气等级标准进行未知中药样品的四气表征。本发明所述的植物类中药的四气量化表征方法,采用中药相对四气指数量化表征方法对植物中药的四气进行了准确量化表征,为指导中药配伍及临床用药提供了科学依据。
  • 植物中药量化表征方法
  • [发明专利]一种由山茶油和茶枯饼提取物制备的高内相Pickering乳液-CN202111071888.4有效
  • 周莉;张明浩;陈孝武 - 中南民族大学
  • 2021-09-14 - 2023-10-20 - A61K9/107
  • 本发明公开了一种由山茶油和茶枯饼提取物制备的高内相Pickering乳液,它是以茶枯饼提取物凝胶颗粒溶液为水相,以山茶油为油相,将水相与油相混合,经过高速均质乳化得到的稳定的高内相Pickering乳液;其中,所述的茶枯饼提取物凝胶颗粒溶液是以茶枯饼为原料,经超声辅助碱提酸沉法获得茶枯饼提取物,茶枯饼提取物经热处理得到的;所述的水相与油相的体积比为1:3~1:5;所述的茶枯饼提取物凝胶颗粒溶液的pH为7~11,茶枯饼提取物凝胶颗粒溶液中凝胶颗粒浓度为0.5~2.5%(w/v)。本发明高内相Pickering乳液外观均匀,无油滴析出;颜色为乳黄色,形态为半固态,倒置不流动。
  • 一种山茶茶枯饼提取物制备高内相pickering乳液
  • [发明专利]肺结节的分割方法和装置、计算设备、可存储介质-CN202111129973.1有效
  • 徐胜舟;王统;裴承丹;卢浩然;吴福彬 - 中南民族大学
  • 2021-09-26 - 2023-10-20 - G06T7/11
  • 本发明实施例提供一种肺结节分割方法,包括:获取待分割的肺部图像,所述待分割的肺部图像包含待分割提取的目标肺结节;对所述待分割的肺部图像进行预处理,得到数据增强的输入图像;通过完成训练的图像分割网络模型,对所述输入图像进行处理,得到所述待分割的肺部图像中的目标肺结节的分割结果;其中,所述图像分割网络模型包含注意力模块以确定所述输入图像的特征图谱中的目标信息,所述注意力模块设置于U‑Net网络中的解码器每层的两次卷积之后。通过在U‑Net网络的基础上,在解码器中添加通道注意力模块,加强网络对有用特征的利用,进而有效提升了网络分割性能。
  • 结节分割方法装置计算设备存储介质

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