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[发明专利]一种基于Map/Reduce的非结构化数据的处理方法和装置-CN201510221354.3有效
发明人：罗敬宁 -专利权人：罗敬宁
申请日： 2015-05-04 - 公布日： 2018-05-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：该方法包括：预先创建非结构化数据的对象代理；建立对象代理、数据文件以及序列化处理节点的映射关系；生成基于对象代理的Key‑Value对集，通过Map/Reduce计算框架将Key‑Value对集进行分割，使得每个计算节点得到相应的Key‑Value对集序列；通过Key‑Value对集中的对象代理和映射关系，确定各对象对应的序列化处理节点；通过序列化处理节点对各对象进行动态序列化处理，生成各对象的数据实体；通过计算节点对各数据实体进行反序列化处理，重构各内存对象，以对内存对象进行后续计算处理。
对象代理非结构化数据序列化处理方法和装置计算节点数据实体映射关系分布式数据系统反序列化处理动态序列计算处理内存对象数据文件预先创建云计算重构分割

[发明专利]基于多特征序列的匿名网络流量分类方法及系统-CN202211590636.7在审
发明人：黄浩铭;王轶骏;薛质 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L47/2441 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多特征序列的匿名网络流量分类方法及系统，包括：步骤S1：采集网络流量文件，提取特征，进行数据归一化和流序列生成；步骤S2：对提取到的特征进行重要性排序，获取流量序列中最重要的连续性特征对应的特征序列，并转化为频域特征向量；步骤S3：通过频域特征提取网络将频域特征向量转化为中间特征向量，并将流序列其他特征通过其他特征提取网络转化为中间特征向量；步骤S4：拼接中间特征向量，通过分类网络后得到不同类别的概率分布本发明能够抽出匿名通信流序列中重要的连续性特征，并挖掘其频域上的隐含信息，充分发挥Transformer框架对于连续的数据的序列特征捕获能力。
基于特征序列匿名网络流量分类方法系统

[发明专利]一种稀疏框架下压缩学习自适应网络的刀具磨损预测方法-CN202211613695.1在审
发明人：李庆;张亚苹;储利影;王海旭;唐燕宁;许良元 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种稀疏框架下压缩学习自适应网络的刀具磨损预测方法，具体包括:获取铣刀磨损多通道退化数据，提取各通道退化数据的健康特征参数，得到多通道高维健康因子时间序列；采用主成分分析方法降维得到铣刀磨损融合健康因子时间序列；利用非凸罚小波核奇异值稀疏分解模型对融合健康因子时间序列进行分解，得到低频趋势序列与高频振荡序列；利用压缩缓变学习及自适应动量因子网络算法对低频与高频序列分别预测，叠加得到铣刀磨损退化趋势健康因子时间序列
一种稀疏框架压缩学习自适应网络刀具磨损预测方法

[发明专利]降低语音误识别的方法、装置、设备和介质-CN202311141027.8在审
发明人：李杰 -专利权人：深圳市友杰智新科技有限公司
申请日： 2023-09-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明属于语音识别技术领域，特别是涉及一种降低语音误识别的方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：根据声母属性和韵母属性在音素序列中引入位置信息，得到第一音素序列；对第一音素序列的位置信息进行位置标记，得到第二音素序列；按照随机概率在第二音素序列中增加识别标识，得到目标音素序列；使用目标音素序列训练待训练语音识别模型，得到语音识别模型。本发明以用户通过命令词进行语音控制时，其前后没有其它发音的特征与误识别情况进行区分，仅使用简短的命令词进行识别训练，而无需改变网络结构和框架，也不需要复杂的后处理，该实现方式简单有效，显著提高了对命令词的识别准确度
降低语音识别方法装置设备介质

[发明专利]人源化α-烯醇酶特异性抗体及用于癌症治疗的方法-CN201480084643.7有效
发明人：蔡士昌;阮大同;曾世祺;赖建勋;吴佳城;黄朝旸;蔡亚薇;骆映融;吴忠勋;施能耀;刘柯俊;陈立宗 -专利权人：财团法人生物技术开发中心;DCB-美国有限责任公司;财团法人卫生研究院
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： A61K39/00 文献下载
摘要：人源化抗体，或其结合片段，其中所述人源化抗体结合人ENO1(GenBank:AAH50642.1)，其中该抗体包括包含具有氨基酸序列LCDR1(RASENIYSYLT；SEQ ID NO:6)的CDR1和具有氨基酸序列LCDR2(NAKTLPE；SEQ ID NO:7)的CDR2和具有氨基酸序列LCDR3(QHHYGTPYT；SEQ ID NO:8)的CDR3的轻链可变区(VL)结构域，以及包含具有氨基酸序列HCDR1(GYTFTSCVMN；SEQ ID NO:3)的CDR1和具有氨基酸序列HCDR2(YINPYNDGTKYNEKFKG；SEQ ID NO:4)的CDR2和具有氨基酸序列HCDR3(EGFYYGNFDN；SEQ ID NO:5)的CDR3的抗体重链可变区(VH)结构域，其中轻链可变区(VL)结构域和重链可变区(VH)结构域中的框架区包括来自人免疫球蛋白的氨基酸序列。
人源化烯醇酶特异性抗体用于癌症治疗方法

[发明专利]AMV音视频文件制作方法和AMV音视频文件播放器-CN200610033322.1无效
发明人：李智;方红兵 -专利权人：珠海炬力集成电路设计有限公司
申请日： 2006-01-21 - 公布日： 2007-08-15 - 主分类号： H04N5/91 文献下载
摘要：AMV音视频文件的制作方法和播放器，所述制作方法包括以下步骤：获取单位时间段内的音频流和视频流，利用计算机和软件将视频流与音频流解码成图像序列和音频序列；将图像序列按照用户指定的帧率进行时间域的重新采样，使得单位时间内的图像序列数目和用户所要求的帧率相同，同时，针对每一幅图像进行缩放处理，同时，将音频序列按照用户指定的采样率进行重新采样；对图像序列和音频序列按照帧率进行VA帧的划分，然后使用前述的VA压缩原理进行压缩、编码，并根据AMV文件的框架要求写入到AMV中。
amv 视频文件制作方法播放

[发明专利]基于稀疏编码张量分解的动作识别方法-CN201610933077.3有效
发明人：苏育挺;徐传忠;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-10-24 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于稀疏编码张量分解的动作识别方法：将原始的视频序列表征为一个三阶的视频序列张量T表示视频序列长度"/>进行Tucker分解获得空域维度减少的核张量；将视频序列张量缩放到相同的尺度；动态学习上述过程更新结果直到算法收敛结果达到最优。本发明的基于稀疏编码张量分解的动作识别方法，能够将视频序列处理为统一的长度——稀疏编码张量分解技术。在这个过程中通过在张量分解的框架中适应性挑选出信息量最多的帧去构建出具有统一视频序列长度的新的视频序列。本发明的方法降低了手势识别的难度，提高了手势识别的准确性，为后续的视频序列分类提供了良好的条件，提升视频序列分类的准确率。
基于稀疏编码张量分解动作识别方法

[发明专利]用于改善重组酶及其它蛋白的蛋白表达和分泌的新的信号序列-CN201180065369.5有效
发明人： H·杜 -专利权人：科利迪尤斯生物医药有限公司
申请日： 2011-11-22 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： C12P21/02 文献下载
摘要：本发明公开了人免疫球蛋白重链结合蛋白(Bip)的经修饰的片段的多肽信号序列。本发明还公开了融合蛋白，所述融合蛋白包括与异源多肽操作性连接的人免疫球蛋白重链结合蛋白(Bip)的经修饰的片段。本发明还公开了蛋白表达载体，所述载体包括与第一DNA序列和第二DNA序列操作性连接的启动子，所述第一DNA序列编码包括人免疫球蛋白重链结合蛋白(Bip)的经修饰的片段的信号序列，所述第二DNA序列编码异源多肽，所述第二DNA序列在框架内与所述第一DNA序列融合。本发明进一步公开了一种生产多肽的方法，所述方法包括表达融合蛋白，所述融合蛋白包括人免疫球蛋白重链结合蛋白(Bip)的经修饰的片段的多肽信号序列，所述序列与异源多肽操作性连接，和回收所述异源多肽。
用于改善重组其它蛋白表达分泌信号序列

[发明专利]融合序列语法标注框架的生成式文本摘要方法-CN201910225744.6在审
发明人：罗森林;杨俊楠;潘丽敏;王睿怡;吴舟婷 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及融合序列语法标注框架的生成式文本摘要方法，属于自然语言处理领域。主要为了解决现有模型在产生摘要时没有考虑语法结构，因此生成的摘要存在不满足语法规则的问题。本发明首先利用开源句法分析器Berkeley Parser对句子进行成分句法分析，生成短语解析树；其次通过深度优先遍历算法，将短语解析树线性化成一个结构标签序列；然后使用word2vec工具对语法标注序列进行向量化
短语序列语法语法规则语法结构解析树生成式算法标注文本深度优先遍历摘要生成模块自然语言处理句法分析器编解码结构标签句法分析信息输入语法标注融合编码器数据集线性化向量化源文本可读性句子语法重复

[发明专利]一种低免疫原性的基因改造免疫球蛋白及其应用-CN01144894.6有效
发明人：梁瑞安 -专利权人：梁瑞安
申请日： 2001-12-29 - 公布日： 2003-07-16 - 主分类号： C07K16/16 文献下载
摘要：本发明低免疫原性的免疫球蛋白，含有母抗体轻链和/或重链可变区序列，其特征在于该免疫球蛋白的轻链或重链可变区内，最少一个母FR次区带序列被与母抗体不同源的相应FR次区带所取代或置换；所述FR次区带序列为FR1本发明经基因重组(或框架置换)后的免疫球蛋白应带有源于最少两个不同的免疫球蛋白链的FR次区带序列。本发明经基因重组或框架置换后的免疫球蛋白所组成的抗体能保持母抗体的特异性和亲和力于三倍之内。
一种免疫原性基因改造免疫球蛋白及其应用

[发明专利]基于误差补偿框架的机器学习辐照度预测方法-CN202210989917.3在审
发明人：谢利萍;童俊龙;张晗津;张侃健;魏海坤 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于误差补偿框架的机器学习辐照度预测方法，属于光伏发电技术领域。获取目标地区历史辐照度数据及其对应的气象数据；S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化；S3，获取当前机器模型在时刻T‑K到T的辐照度预测误差，此过程中不更新模型；将时刻T‑K到T的预测误差序列与外界气象数据序列进行信息融合，并用于更新模型；S4，预测，将历史辐照度和气象数据输入误差补偿框架，利用该框架的补偿机制，在预测辐照度的同时降低预测误差。通过本发明的端到端误差补偿框架，模型误差信息可以用于动态更新机器学习模型，在不改变模型结构的前提下降低辐照度的预测误差，提升预测精度。
基于误差补偿框架机器学习辐照预测方法

[发明专利]特异结合CD3的抗体、抗原结合片段和单链抗体可变区片段及其应用-CN201910166027.0在审
发明人：张鹏;李艳;崔文俊;郜鹏;高位相;郭树华 -专利权人：瑞阳（苏州）生物科技有限公司
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：该抗体包括重链和轻链，重链可变区具有重链构架区和三个重链互补区，三个重链互补区的氨基酸序列选自SEQ ID No.24‑29，该重链构架区来自于人的抗体胚系基因序列或与人的抗体胚系基因序列具有至少90％同源性的基因序列；轻链可变区具有轻链框架区和三个轻链互补区，三个轻链互补区的氨基酸序列如SEQ ID No.21‑23所示，该轻链构架区来自于人的抗体胚系基因序列或与人的抗体胚系基因序列具有至少90％同源性的基因序列
特异结合 cd3 抗体抗原片段可变及其应用

[发明专利]抗CD20纳米抗体的制备-CN201910215825.8在审
发明人：劳英斌;张晴晴;焦力;姚紫娟;孙建飞 -专利权人：南京东极医药科技有限公司
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种CD20的纳米抗体的VHH链，包括框架区FR和互补决定区CDR，公开了框架区FR选自下组的FR的氨基酸序列和互补决定区CDR氨基酸序列，本发明还公开了一种CD20纳米抗体，还公开了一种DNA通过本发明所公布的纳米抗体基因序列及宿主细胞，该纳米抗体能够在大肠杆菌内高效表达，应用于CD20检测试剂及生物制药的研发。
纳米抗体互补决定区宿主细胞框架区氨基酸序列大肠杆菌高效表达基因序列生物制药编码本研发制备检测应用

[发明专利]一种在线自适应OSELM-GARCH模型的电量预测方法-CN202110663644.9在审
发明人：王沈征;程思瑾;王一;吕志星;张虓;李腾昌;公为刚;冉冉;孙玉;李心一 -专利权人：国网山东省电力公司泰安供电公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线自适应OSELM‑GARCH模型的电量预测方法，将经过数据清洗后的电量数据进行STL时间序列加法分解，分别对各分量进行模型搭建；对新加入的一组实时电量数据进行时间序列分解，利用ELM在线更新算法对趋势项模型的参数进行更新，再利用梯度下降思想计算获取当前模型的随机参数的最优值并保存；基于白噪声检验判定初始GARCH模型对新数据的泛化水平，根据模型的适应性决定是否重新训练GARCH模型；合并分项结果得到整体预测框架；评价预测性能，并更新整体预测框架。本发明建立实时有效并能反映时间序列演变规律的在线预测模型，实现了算法的自适应性，提升电力系统的在线预测能力和模型的抗噪能力。
一种在线自适应 oselm garch 模型电量预测方法

[发明专利]一种基于长短时记忆网络和NSGA-II算法的洪水预报模型参数多目标优化方法-CN202111079661.4在审
发明人：吴剑;王浅宁;马杏;周惠成;陈任飞;彭勇;张弛;疏杏胜 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。
一种基于短时记忆网络 nsga ii 算法洪水预报模型参数多目标优化方法