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[实用新型]一种省煤器灰斗无动力输灰装置-CN202320787266.X有效
发明人：李文振;刘鹏;杜长皓;于瑞国 -专利权人：鲁西化工集团股份有限公司动力分公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： F23J1/06 文献下载
摘要：本实用新型属于省煤器技术领域，具体是一种省煤器灰斗无动力输灰装置，包括炉膛、灰斗和捞渣机，所述捞渣机位于灰斗的下方，所述炉膛内为负压，所述捞渣机的输出端配置有渣仓。该装置取消压缩空气输灰，适用于大颗粒煤粉的输送，避免输灰路线沉积堵塞。
一种省煤器灰斗无动力装置

[发明专利]离心机控制方法、装置、设备和存储介质-CN202310351412.9在审
发明人：卢俊;于瑞国;罗深恒;孙国栋;陈光;黄梓辉;罗晓鹏;李宇滔;赵光磊 -专利权人：广州高盛智造科技有限公司;华南理工大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： B04B13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种离心机控制方法、装置、设备和存储介质。其中，方法包括：在检测到离心结束信号的情况下，获取离心机的当前离心时长和当前目标样本的样本类型对应的第一机械时间常数；基于离心机当前转速、第一机械时间常数和当前离心时长，采用第一指数转速控制算法控制离心机执行降速操作，直至离心机转速为零。解决了现有的离心机控制方法存在降速停止不平滑的问题，实现离心机平稳降速，提高离心效果。
离心机控制方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多任务半卷积的遥感图像分割方法-CN201911143990.3有效
发明人： 于瑞国;傅旭洲;喻梅;李雪威;王臣汉;姜汉;刘志强;高洁 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多任务半卷积的遥感图像分割方法，包括以下步骤：步骤一，将原始遥感图像IO进行预处理，去除影像中的干扰因素后得到遥感图像I1；步骤二，构建多任务分割网络，同时对遥感图像进行边界预测和分割预测任务，并对多任务分割网络结构进行调整，以适应具体应用场景；步骤三，将半卷积加入到多任务分割网络中，以进一步提升多任务分割网络效果。本发明通过多任务重用特征和半卷积对边界信息的针对性提取，达到了边界的细化的目的。得益于该方法对边界的细化，本专利中提出的遥感图像分割方法对分割总体准确性有显著提升，在公开数据集测试中，与现有最佳方法提高0.9％，减少了最佳方法中7.9％的细节错误。
一种基于任务卷积遥感图像分割方法

[发明专利]基于虚拟现实技术的建筑模型呈现与交互方法-CN201911320263.X有效
发明人：喻梅;王善宇;赵满坤;高洁;于健;于瑞国;王建荣 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：一种基于虚拟现实技术的建筑模型呈现与交互方法，包括：对Skp格式的建筑模型进行处理，导出为能够在Unity软件中使用的fbx格式，将生成的fbx格式文件导入Unity软件中；在Unity软件中，搭建展示的场景，并根据建筑设计的复杂程度，对建筑模型的内部各部件进行整理，划分为多个子部分；编写手势动作脚本文件，为展示场景，设计3种以上手势动作，用于对建筑模型进行操作，目的是能够多角度观察建筑模型；在HoloLens中部署搭建的场景，实现建筑模型的虚拟现实展示。本发明能够通过操作，使模型在不受限制的虚拟空间中随意的进行放缩、旋转、移动等多种变换；在进行模型观察时，各种手势动作均能够非常熟练的进行，不存在手势操作的困难度。
基于虚拟现实技术建筑模型呈现交互方法

[发明专利]一种基于块分解与对偶四元数的混合智能补全方法-CN202310472491.9在审
发明人：郭九江;于瑞国;许林英;喻梅;赵满坤;王凯;李效博 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于块分解与对偶四元数的混合智能补全方法，包括S1、将需要补全的数据集分为训练集和测试集；S2、对数据集进行结构化处理；S3、对结构化处理后的数据进行编码；S4、建立基于块分解与对偶四元数的混合模型；S5、设置模型超参数；S6、使用训练集训练上述基于块分解与对偶四元数的混合模型，直至该基于块分解与对偶四元数的混合模型的损失函数收敛；S7、使用训练好的基于块分解与对偶四元数的混合模型对测试集进行补全；S8、通过试验评估对基于块分解与对偶四元数的混合模型进行验证。本发明可以进行数据库实时智能补全，能够智能推测未来事实，能够通过Web可视化地将结果呈现出来；相比于别的方法，本发明能够通过多空间融合的方式学习以更高的效率以及高解释性去合理补全或预测事实。
一种基于分解对偶四元数混合智能方法

[发明专利]一种基于深度学习的中文命名实体识别方法-CN201911271419.X有效
发明人：罗韬;冯爽;徐天一;赵满坤;于健;喻梅;于瑞国;李雪威 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的中文命名实体识别方法，其特征在于：所述识别方法的步骤为：1)将数据文本进行字词位置信息混合向量嵌入；2)将步骤所得到的向量输入到Bi‑LSTM层进行向量编码，模拟时间序列捕获向量之间的长期关系；3)将Bi‑LSTM层输出的向量输入到自注意力层，明确学习句子中任意两个字符之间的依赖关系，并捕捉句子的内部结构信息；4)将输出的向量序列输入到CRF层，做出独立的标记决策，并进行标签解码。本发明设计科学合理，能够运行多数据集，同时适用性强、准确率高、且能够应用于多领域文本的命名实体识别模型。
一种基于深度学习中文命名实体识别方法

[发明专利]一种基于特征解耦的甲状腺超声影像无监督域自适应语义分割方法-CN202310537337.5在审
发明人：李雪威;张子健;刘志强;高洁;喻梅;于瑞国 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-05-14 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征解耦的甲状腺超声影像无监督域自适应语义分割方法，包括特征解耦及图像翻译两部分，所述特征解耦及图像翻译利用特征约束模块及域标签编码模块进行语义分割。本发明的特征约束模块能够改进结构‑纹理的解耦方式，基于最大熵原理从任务相关性的角度将，将域不变特征扩充为任务相关性强的任务导向特征，使得任务导向特征中包含丰富的细节信息，提升结节的分割准确性。域标签编码模块能够利用包含域特定信息的域标签学习域偏差的隐特征表示，并将隐特征与任务导向特征结合以提高细节特征的稳定性，进而提升任务导向特征的域不变性，使得分割模型能够更准确地区分结节良恶性。
一种基于特征甲状腺超声影像监督自适应语义分割方法

[发明专利]一种混合精斑提取工艺-CN202110158205.2有效
发明人：罗深恒;杜舟;王传海;李湘琴;于瑞国;尹路;曲冬阳;王伟妮;张博;彭珊;朱冬明 -专利权人：广州高盛智造科技有限公司;深圳市公安局刑事警察支队
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： C12N15/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种混合精斑提取工艺。所述混合精斑提取工艺包括：对检材进行一次裂解，收集一次沉淀，对一次沉淀进行二次裂解，收集二次沉淀，对二次沉淀进行三次裂解，收集上清液，获得含有男性DNA的溶液。本发明的混合精斑提取工艺，对检材进行两次裂解消化女性成分，能够缩短裂解处理周期并高效消化女性成分，且避免残留的女性成分对后续分析男性DNA的影响。
一种混合提取工艺

[发明专利]用于SSI的超声图像分析方法-CN201811356839.3有效
发明人：喻梅;赵涛;于健;于瑞国;王建荣;徐天一;赵满坤;高洁;曲悦欣 -专利权人：天津大学青岛海洋技术研究院
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：用于SSI的超声图像分析方法，提出了两种图像特征提取的新方法：核主成分分析(KPCA)和叠加降噪自动编码器(SAD)，该技术能够很好的描述像素间的相关性，有利于捕捉到超声图像舌头运动的主要信息，核主成分分析方法能够将输入空间不可线性拟合的数据变换到高维特征空间实现线性拟合，这样在低维空间就能够拟合非线性的数据，大大简化了计算量；叠加降噪自动编码器具有非线性映射能力，具有高度的自适应的能力，并且具有一定的容错能力。
用于 ssi 超声图像分析方法

[发明专利]一种核酸提取设备的控制方法、装置、系统及介质-CN202310399426.8在审
发明人：卢俊;于瑞国;罗深恒;孙国栋;陈光;黄梓辉;朱冬明;罗晓鹏;刘艺豪;赵光磊 -专利权人：广州高盛智造科技有限公司;华南理工大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： C12M1/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种核酸提取设备的控制方法、装置、系统及介质。其中，该方法响应于故障报警指令，从至少一个核酸提取模块中确定目标核酸提取模块；其中，核酸提取模块至少包括反应模块、加热震荡模块、离心模块、机械臂与移液泵模块和荧光检测模块；针对目标核酸提取模块，生成故障提示信息，以提示用户对目标核酸提取模块进行故障维修。本技术方案，以实现对核酸提取模块进行分布式集成，能够对核酸提取设备故障进行及时响应处理，降低核酸提取设备出现故障的维修成本，提高核酸提取设备的工作效率。
一种核酸提取设备控制方法装置系统介质

[发明专利]一种基于全卷积密集空洞网络的甲状腺结节实时分割方法-CN201910914157.8有效
发明人：李雪威;王帅杰;于瑞国;喻梅;魏玺;朱佳琳;刘志强;高洁 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于全卷积密集空洞网络的甲状腺结节实时分割方法，包括以下步骤：步骤一，获取甲状腺数据并进行预处理；步骤二，将所得到的数据进行标注，作为训练全卷积密集空洞网络模型的数据集；步骤三，基于密集连接构造全卷积密集空洞网络模型，并进行参数训练；步骤四，将卷积层中的卷积核替换为空洞卷积并使用卷积核分解进行分解；步骤五，对卷积层的输入进行数据标准化和非线性激活处理；步骤六，对全卷积密集空洞网络模型的分割效果及效率进行分析及对比。
一种基于卷积密集空洞网络甲状腺结节实时分割方法

[发明专利]一种基于文本嵌入和结构嵌入联合的知识表示方法-CN201911036834.7有效
发明人：喻梅;张妍;于瑞国;于健;李雪威;赵满坤;徐天一;刘春凤 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于文本嵌入和结构嵌入联合的知识表示方法，包括步骤一：将知识库中的实体描述文本进行预处理，对每个实体描述提取主题词；步骤二：使用fasttext将主题词编码成词向量，每个实体描述表示为多维词向量；步骤三：将处理后的多维词向量，输入到带有注意力机制的双向长短记忆网络(A‑BiLSTM)或带有注意力机制的长短记忆网络(A‑LSTM)编码，将表示每个实体的多维词向量处理成一维向量，也就是文本表示，并训练现有的StransE模型，得到实体的结构表示；步骤四：引入门控机制，并提出四种关于文本嵌入和结构嵌入联合的方法，得到最终的实体嵌入矩阵；步骤五：将实体嵌入矩阵输入到ConvKB、TransH、TransR、Distmult、Hole知识图谱嵌入模型中，提高知识补全任务。
一种基于文本嵌入结构联合知识表示方法

[发明专利]生物产物提取仪-CN202310338545.2在审
发明人：董建华;于瑞国;罗深恒;孙国栋;陈光;朱冬明;黄梓辉 -专利权人：广州高盛智造科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： C12M1/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物产物提取仪，属于核酸提取设备技术领域。该生物产物提取仪包括承载单元和水平可调偏心振动模块，承载单元包括从上到下依次设置的电磁铁盘、温度调节元件和第一动板，电磁铁盘用于放置含有磁珠的类型板，电磁铁盘与控制模块电连接，用于控制电磁铁盘自身的磁性相位；温度调节元件用于调节电磁铁盘上方的类型板的温度；水平可调偏心振动模块的输出端与第一动板连接，用于晃动电磁铁盘上方的类型板。本发明兼具调节磁珠聚合分散的磁场模块、振动摇匀和温度调节的功能，避免生物产物在多种设备之间的加入和取出，不仅减少生物产物的交叉感染，而且提高了生物产物的制备效率和质量。
生物产物提取

[发明专利]移液控制方法、多通道移液设备和存储介质-CN202310485427.4在审
发明人： 于瑞国;卢俊;罗深恒;秦季生;孙国栋;陈光;黄梓辉;朱冬明;罗晓鹏;刘艺豪 -专利权人：广州高盛智造科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： B01L3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种移液控制方法、多通道移液设备和存储介质。其中，方法包括：在检测到移液指令的情况下，获取设置于机械臂末端的移液装置已装载的吸头组合对应的移液参数，移液参数包括目标移液量和吸头组合中各吸头的容量，目标移液量对应的预设最小指令单位当量，吸头组合包括至少两个吸头；根据预先创建的容量与移液曲线的对应关系，确定容量对应的移液曲线，移液曲线为移液速度随时间的变化曲线；根据目标移液量与移液曲线确定完成目标移液量对应的移液时间；根据移液曲线控制至少两个吸头同时进行移液直至移液时间。解决了现有的多通道移液控制方法存在同步性低的问题，实现多通道移液，提高移液精度和同步性。
控制方法通道设备存储介质

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的风电功率预测方法-CN201811401163.5有效
发明人： 于瑞国;刘志强;李雪威;路文焕;喻梅;王建荣;李斌;马德刚 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的风电功率预测方法，包括以下步骤：选取与采集风电场数据，利用网格空间嵌入法将风力发电机的真实坐标映射到平面网格上；将某一时刻风电场中所有风电机的输出按照映射的结果填入网格中，得到该时刻对应的场景特征，将多个连续的场景特征按时序进行排列，形成多通道图像，即时空特征；在时空特征的基础上构造三种深度卷积网络模型进行风电功率的预测；并对各个模型的风电功率预测效果进行分析及对比。本发明通过对风电场区域内风电机的网格空间嵌入，构造多通道图像形式的STF，充分表达空气流动的时空变换过程；提出了三种深度卷积网络模型，每种模型均可同时预测大量风力涡轮机的风电功率。
一种基于深度卷积神经网络电功率预测方法

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