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[实用新型]土木工程伸缩缝防水结构-CN202221663519.4有效
发明人： 黄文禹 -专利权人： 黄文禹
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： E04B1/68 文献下载
摘要：本实用新型公开了土木工程伸缩缝防水结构，属于土木工程技术领域,包括建筑体、若干块防水块和安装在建筑体伸缩缝内壁上的固定板，所述固定板相面对的一侧中间设置有延伸板，所述延伸板之间设置有连接块，所述连接块与延伸板之间安放有弹簧，所述连接块的顶部与防水块之间对称设置有两个锁固杆，所述锁固杆上对称开设有两个槽体，所述槽体内等间距设置有若干卡块，所述防水块在位于锁固杆的两侧位置对称设置有转动架，所述转动架上转动连接有抵板。本实用新型通过弹簧和锁固杆的使用，可以保证防水块连接的稳定性，保证了长时间的防水效果。
土木工程伸缩缝防水结构

[发明专利]一种基于深层图神经网络的分子表示方法及系统-CN202211560221.5在审
发明人：魏骁勇;田奇;杨震群;曹溢;黄文禹;严丽巧 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深层图神经网络的分子表示方法及系统，涉及人工智能技术领域，尤其涉及生物计算、深度学习技术领域，解决现有技术过平滑导致图神经网络无法增加图卷积次数以增加结点感受野的问题。本发明调用第三方库将分子的计算机存储数据转化为分子图，分子图包括邻接矩阵、结点和边；分析分子图得到分子图的结点和边的初始特征向量；基于图神经网络和邻接矩阵对结点和边的初始特征向量进行密集残差图卷积运算，得到新的结点和边的特征向量；对新的结点和边的特征向量进行池化操作，得到分子表示。本发明用于分子表示。
一种基于深层神经网络分子表示方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的药物表征方法及存储介质-CN202211503046.6在审
发明人：魏骁勇;曹溢;杨震群;严丽巧;田奇;黄文禹 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明涉及计算机辅助药物设计与深度学习技术领域，提供了一种基于深度学习的药物表征方法及存储介质。主旨在于解决现有技术中药物表征适应性差、不可学习，训练开销巨大的问题。主要方案包括1)药物分子SMILES数据集的收集；2)药物分子SMILES数据增强；3)药物分子SMILES分词；4)词元嵌入初始化；5)设计卷积神经网络模型；6)药物分子指纹特征生成；7)预训练卷积神经网络模型；8)经过迭代计算，导出预训练模型；9)将分子输入表征模型得到静态分子表征，或共同训练动态表征以适应下游任务。本发明用于计算机辅助药物设计中药物表征及药物筛选属性预测。
一种基于深度学习药物表征方法存储介质

[发明专利]一种基于smiles的化学反应产率预测的方法-CN202211503218.X在审
发明人：魏骁勇;严丽巧;田奇;杨震群;曹溢;黄文禹 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明属于有机化学领域，提供了一种基于smiles的化学反应产率预测的方法，解决现有技术无法有效学习到反应试剂对反应产率的影响，并且输入序列较长的问题。主要方案包括收集大型化学反应数据集，得到BPE词典训练数据集；对得到的数据集进行训练，得到BPE分词词典；收集化学反应产率数据集，并对每个化学反应smiles进行拆分，得到“反应物.生成物”和反应试剂这两组smiles；利用词典对两组smiles进行分词，并分别统一到相同尺度，得到两组smiles的一维表示并输入用于产率预测的卷积神经网络，利用划分好的训练数据集，以产率作为标签训练神经网络，得到训练好的模型，预测反应产率。
一种基于 smiles 化学反应预测方法