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[发明专利]一种蛋白质功能预测模型生成方法及装置-CN202310581243.8在审
发明人： 李君一;焦沛舜;王贝贝;王轩;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质功能预测模型生成方法及装置，包括获取训练蛋白质的氨基酸三维原子坐标，并根据其进行图论方法生成蛋白质二维接触图；对训练蛋白质的氨基酸三维原子坐标进行算法处理获取第一特征矩阵，对蛋白质二维接触图进行算法处理获取第二特征矩阵，第一特征矩阵与训练蛋白质的氨基酸三维原子坐标中序列作用位点对应，第二特征矩阵与训练蛋白质的氨基酸三维原子坐标中结构作用折叠结构对应；根据第一特征矩阵和第二特征矩阵分别对应的数据标签训练预先构建的蛋白质功能分类器，得到蛋白质功能预测模型。通过将训练蛋白质的氨基酸结构和序列作为信息源提取特征，提高了预测模型对蛋白质功能的预测精度。
一种蛋白质功能预测模型生成方法装置

[发明专利]基于神经网络的信息提取方法、装置、设备及存储介质-CN202211090606.X在审
发明人： 李君一;黄晨;岑柯良;张阳;王轩;刘洋;漆舒汉;吴宇琳;姚霖;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的信息提取方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：本发明从预先获得的metapath实例中提取语义信息；基于注意力聚合机制对所述语义信息进行编码，获得语义注意力系数，基于所述语义注意力系数聚合邻居节点；通过非线性神经网络对所述语义信息进行学习，获得二次语义信息，将二次语义信息聚合至所述邻居节点中，获得节点嵌入；通过非线性神经网络融合多个metapath下的所述节点嵌入，获得最终节点表示。如此通过非线性神经网络二次提取metapath实例中的语义信息，充分利用了各个节点的语义信息，提升了信息提取的效果。
基于神经网络信息提取方法装置设备存储介质

[发明专利]基于知识图谱的合成致死预测方法、装置、设备及介质-CN202211105940.8在审
发明人： 李君一;朱焱;周雨桓;王轩;刘洋;漆舒汉;吴宇琳;姚霖;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的合成致死预测方法、设备及存储介质，该方法包括：基于知识图谱卷积网络获得第一基因特征；根据合成致死相互作用网络获得第二基因特征；计算所述第一基因特征和所述第二基因特征的向量内积，预测基因对的合成致死概率。由此解决了当前需要人工设计基因特征，以及无法通过建模合成致死相互作用背后机制的问题，在提升基因对的合成致死预测性能的同时，还提高了模型的可解释性。
基于知识图谱合成致死预测方法装置设备介质

[发明专利]基于全同态加密的隐私计算异构加速方法及装置-CN202211433166.3有效
发明人：蒋琳;赵鑫;刘虎成;陈倩;方俊彬;王轩;张加佳;李君一 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）;暨南大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全同态加密的隐私计算异构加速方法及装置，本发明从内存和指令两个层级对全同态加密算法进行优化，根据计算负载动态调配GPU中的Block块，将计算量过大的任务拆小，计算量小的任务合并变大，控制结果合并过程中的访存竞争。利用GPU中的内存层次结构，减少SM上同时分配的访存量大的任务数，分配更多的共享内存提升内存命中率，减少与全局内存的通信；设计异构计算流：从时间上和空间上，共享有限的硬件资源。本发明在GPU中实现NTT/INTT算法的挑战是高效地分配线程以实现高利用率，为了获得最佳性能，所有线程都应该是繁忙的，每个线程的工作负载应该是相等的。
基于同态加密隐私计算加速方法装置

[发明专利]基于事后回顾和渐进式扩展的持续强化学习非完全信息博弈方法及装置-CN202111303694.2有效
发明人：王轩;张加佳;漆舒汉;袁昊;刘洋;唐琳琳;夏文;廖清;李君一;杜明欣 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于事后回顾和渐进式扩展的持续强化学习非完全信息博弈方法及装置，包括下述步骤：获取非完全博弈环境，确定任务目标；构建第一神经网络和基于未来值预测的强化学习方法；构建事后经验回顾池；对第一神经网络进行训练，直至第一神经网络收敛；构建渐进式神经网络，实现网络模型的渐进式扩展；选择下一个任务作为任务目标，利用基于未来值预测的强化学习方法持续训练，直至所有的任务都训练完成。本发明通过使用非完全信息博弈场景中丰富的智能体状态变化作为监督信号，解决该环境下的奖励稀疏问题，同时引入持续学习框架渐进式神经网络对未来值预测网络结构进行动态扩展，解决了在该环境下的多任务场景中的灾难性遗忘的问题。
基于事后回顾渐进扩展持续强化学习完全信息博弈方法装置

[发明专利]基于对比学习的单细胞数据聚类方法、装置、设备及介质-CN202210970095.4在审
发明人： 李君一;杜林林;韩睿;王轩;刘洋;漆舒汉;吴宇琳;姚霖;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于对比学习的单细胞数据聚类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过预先构建的特征提取模块确定待聚类单细胞数据的正视图对并提取所述正视图对的特征；通过预先构建的对比学习模型将所述特征进行对比学习，获得所述待聚类单细胞数据的高阶表示，并对所述高阶表示进行聚类分析以获得所述待聚类单细胞数据的聚类分析结果。如此，通过特征提取、对比学习获得了待聚类单细胞数据的高阶表示，解决了当前单细胞测序数据高维稀疏、种群间不平衡以及测序过程经常发生drop‑out事件的问题。
基于对比学习单细胞数据方法装置设备介质

[发明专利]基于管道技术的以太坊网络拓扑仿真方法、装置、介质及终端-CN202211016957.6在审
发明人：刘洋;林致远;王轩;张伟哲;蒋琳;吴宇琳;漆舒汉;李君一 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于管道技术的以太坊网络拓扑仿真方法、装置、介质及终端，方法包括，根据接收到的仿真区块链节点参数信息，生成初始化区块链网络；基于管道技术模拟初始化区块链网络中节点的通信操作，形成仿真节点；根据接收到的通信编码信息，改变仿真节点通信编码的方式，完成区块链网络的更新；本发明避免了网络层和传输层对数据包进行无谓的封装所带来的损耗，使用管道技术模拟网络通信避免了操作系统对网络报文发送的影响，可以更加精确的实现对节点间连接的流量控制、丢包率延迟抖动的仿真，可以在模拟区块链系统中可能发生的各种攻击，指导现实环境中区块链系统点对点网络的设计，避免了传统本地套接字通信的局限性。
基于管道技术以太网络拓扑仿真方法装置介质终端

[发明专利]多物种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质-CN202210980663.9在审
发明人： 李君一;吴楷涛;王乐翔;张阳;王轩;刘洋;漆舒汉;吴宇琳;姚霖;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种多物种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：将多物种蛋白质的标签矩阵和特征矩阵输入预先构建的跨物种异构网络；在所述跨物种异构网络的每个传播层传播所述标签矩阵和所述特征矩阵，获得传播后的目标标签矩阵和目标特征矩阵；将所述目标标签矩阵和所述目标特征矩阵进行加权获得预测得分矩阵，并基于所述预测得分矩阵获得所述多物种蛋白质的功能预测得分。如此，基于跨物种异构网络上实现了标签与特征的同时传播，提高了多物种蛋白质功能的预测的准确性和有效性。
物种蛋白质功能预测方法装置设备存储介质

[发明专利]多智能体信息融合方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202111470623.1有效
发明人：王轩;黄新昊;漆舒汉;张加佳;刘洋;蒋琳;罗文坚;高翠芸;李君一;黄旭忠 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请公开了一种多智能体信息融合方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括构建操作预测网络模型和门控注意力机制模型，门控注意力机制模型根据不同来源信息以交互过程中学习的比例进行融合，且各智能体基于自身数据和通信信息融合结果共同确定是否接收通信信息融合结果。将多智能体应用模拟环境的状态信息输入至操作预测网络模型，得到各智能体的预测动作；根据多智能体应用模拟环境基于各智能体的预测动作信息输出的各预测动作得分和下一时刻的状态信息、每个智能体的价值评估信息，基于门控注意力机制模型的强化学习算法更新操作预测网络模型，循环训练操作预测网络模型直至收敛。本申请提升了多智能体信息融合效果。
智能信息融合方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于模型的近端策略优化方法-CN202111220714.X有效
发明人：漆舒汉;董泽宇;王轩;张加佳;刘洋;唐琳琳;夏文;李君一;蒋琳;高翠芸 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型的近端策略优化方法，包括步骤：获取模拟环境，并确定所述模拟环境对应的环境模型和策略网络；基于所述策略网络与所述模拟环境，确定状态数据；其中，所述状态数据包括所述模拟环境的视频序列帧；基于所述模拟环境的视频序列帧训练所述环境模型，得到已训练的环境模型输出的预测图像；基于所述预测图像，更新所述状态数据，得到更新的状态数据；基于所述更新的状态数据，更新所述策略网络，得到更新的策略网络。融合基于模型的深度强化学习算法，提出了基于模型的近端策略优化框架，较好的解决了非完全信息博弈环境下采样利用率低的问题，在提高采样率的同时提升训练速度。
一种基于模型策略优化方法

[实用新型]一种便携式百香果开果器-CN202122968712.0有效
发明人：王陈;张子雄;李君一;龙秀琴;陈彩霞;张小英;李嘉昱 -专利权人：贵州省植物园（贵州省园林科学研究所、贵州省植物研究所）
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： A47J17/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种便携式百香果开果器，包括勺头、刀柄、开果刀、百香果固定臂和固定锥头，所述勺头与刀柄的一端侧面螺钉固定，所述刀柄的另一端与百香果固定臂铰接，且铰接处的内侧设有扭簧，用以调节百香果固定臂自锁复位，所述刀柄的一侧设有第一收纳槽，所述百香果固定臂可折叠收拢在第一收纳槽内。该实用新型的刀柄与勺头设为可拆卸结构，勺头通过其尾部的勺头安装耳与刀柄螺钉固定，在包装过程可以使两者拆分后单独存放，适用于盒装，占用空间小，且刀柄的一侧设有第一收纳槽，而百香果固定臂与刀柄铰接，使存放过程百香果固定臂可以收拢至刀柄内，可以降低开启器整体的体积，方便携带。
一种便携式百香果开果器

[实用新型]多功能折叠式幼苗遮阴棚-CN202122968265.9有效
发明人：王陈;任少华;李君一;张弛强;周鑫伟 -专利权人：贵州省植物园（贵州省园林科学研究所、贵州省植物研究所）
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： A01G13/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了多功能折叠式幼苗遮阴棚，包括遮阴棚和棚架，所述遮阴棚覆盖于棚架上表面，且遮阴棚边缘将棚架完全包裹，并且遮阴棚通过棚架构成半圆形结构，所述棚架分别由两组弯管和三组横管构成，且三组横管固定安装于两组弯管之间，并且横管的两端分别垂直于弯管的内侧表面。该多功能折叠式幼苗遮阴棚通过弯管和横管的设置，其中横管固定安装于弯管之间，并且弯管和横管分别由曲形伸缩管和直形伸缩管构成，且曲形伸缩管和直形伸缩管通过定位孔和定位销控制遮阴棚的高度和长度，在使用过程中便于安装，且适用于不同大小的幼苗地，当不需要使用时，曲形伸缩管和直形伸缩管便于收缩收纳，缩小了遮阴棚的地底面积。
多功能折叠式幼苗遮阴

[发明专利]基于图神经网络的基因模块挖掘方法、装置、计算机设备-CN202110854545.9有效
发明人： 李君一;叶枭;皮江胜;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的基因模块挖掘方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：根据基因表达谱数据，构造基因共表达网络，和基于该构造的基因共表达网络，通过图神经网络方式，配置社区隶属度矩阵，以及基于该配置的社区隶属度矩阵，通过设定阈值的方式，生成已知模块。通过上述方式，能够实现通过图神经网络表示学习的方式配置社区归属矩阵，再通过设定阈值的方式生成已知模块，实现在基因模块挖掘结果上能够允许有密集连接的多个基因可归属于不同的模块。
基于神经网络基因模块挖掘方法装置计算机设备

[发明专利]多功能折叠式幼苗遮阴棚-CN202111442103.X在审
发明人：王陈;任少华;李君一;张弛强;周鑫伟 -专利权人：贵州省植物园（贵州省园林科学研究所、贵州省植物研究所）
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： A01G13/02 文献下载
摘要：本发明公开了多功能折叠式幼苗遮阴棚，包括遮阴棚和棚架，所述遮阴棚覆盖于棚架上表面，且遮阴棚边缘将棚架完全包裹，并且遮阴棚通过棚架构成半圆形结构，所述棚架分别由两组弯管和三组横管构成，且三组横管固定安装于两组弯管之间，并且横管的两端分别垂直于弯管的内侧表面。该多功能折叠式幼苗遮阴棚通过弯管和横管的设置，其中横管固定安装于弯管之间，并且弯管和横管分别由曲形伸缩管和直形伸缩管构成，且曲形伸缩管和直形伸缩管通过定位孔和定位销控制遮阴棚的高度和长度，在使用过程中便于安装，且适用于不同大小的幼苗地，当不需要使用时，曲形伸缩管和直形伸缩管便于收缩收纳，缩小了遮阴棚的地底面积。
多功能折叠式幼苗遮阴

[发明专利]基于2D嵌入的半监督单细胞聚类方法、装置、计算机设备-CN202110844660.8有效
发明人： 李君一;石乃乐;杜林林;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2D嵌入的半监督单细胞聚类方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：对每个细胞进行数据预处理，和将该经对数据预处理后的每个细胞的基因表达数据都使用2D嵌入的方式，生成一张张合成图像形成图像集，和将该图像集输入到自编码器模型中进行预训练和聚类，和基于该将该图像集输入到自编码器模型中进行预训练和聚类后的聚类结果，构建网络，并运用社区发现算法对该构建网络中的图像集数据进行分类，以及采用将基于卷积神经网络模型来配置的半监督神经网络，对该经分类后的图像集中的所有细胞图像数据进行特征提取，并对该提取的特征进行聚类。通过上述方式，能够实现提高在单细胞数据上进行聚类时的聚类效果。
基于嵌入监督单细胞方法装置计算机设备

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