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[发明专利]电子装置-CN202210314907.X在审
发明人： 潘正森;吴政珉;谢雨霖;宋恒诚;陈玟绮 -专利权人：群创光电股份有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H01L23/60 文献下载
摘要：本公开提供了一种电子装置，包括：主动区及周边区。电子装置包括第一基板、第二基板、胶框、导电件及挡墙结构。第二基板与第一基板相对设置。胶框设置于第一基板上，且围绕主动区设置。导电件设置于周边区，其中部分导电件设置于第一基板及第二基板之间。挡墙结构设置于第一基板及第二基板之间，其中，由俯视方向观测，挡墙结构设置于胶框与导电件之间。
电子装置

[发明专利]一种基于集成学习的RNA-蛋白质结合位点预测方法-CN202210807909.2在审
发明人： 潘正森;周树森;邹海林;柳婵娟;王庆军;臧睦君;刘通 -专利权人：鲁东大学;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于集成学习的RNA‑蛋白质结合位点预测方法，旨在提高深度学习模型对RNA‑蛋白质结合位点的预测性能。首先，选择卷积神经网络、残差神经网络和长短期记忆网络作为集成学习模型的子模型网络；其次，分别训练三种子模型网络；最后，预处理待预测的RNA序列作为三种子模型网络的输入，最终预测结果取三种子模型网络输出的平均值。在数据集RBP‑24上测试了本发明提出的模型，与其他模型比较，我们的模型在RBP‑24数据集上的24个实验中得到了0.951的平均AUC，超过了其他的方法。
一种基于集成学习 rna 蛋白质结合预测方法

[发明专利]一种基于注意力机制的RNA-蛋白质结合位点预测方法-CN202210310706.2在审
发明人： 潘正森;周树森;邹海林;柳婵娟;王庆军;臧睦君;刘通 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于注意力机制的RNA‑蛋白质结合位点预测方法，其中包括卷积神经网络、残差神经网络、注意力机制和RNA序列数据处理等技术，旨在提高深度学习模型对RNA‑蛋白质结合位点的预测性能。首先，使用长度为101和501个核苷酸长度的窗口分别处理RNA序列；其次，把处理好的2个RNA序列通过单热编码方式编码成2个矩阵，使用每个单热编码矩阵训练一个深度学习模型，并保存训练好的模型用于预测；最后，将需要预测的RNA序列经过处理并转化为2个单热编码矩阵，分别输入保存好的2个模型中得到2个预测概率，取2个模型预测概率的平均值作为预测结果。
一种基于注意力机制 rna 蛋白质结合预测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的RNA-蛋白质结合位点预测方法-CN202111519617.0有效
发明人： 潘正森;周树森;邹海林;柳婵娟;臧睦君;刘通;王庆军 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于深度卷积神经网络的RNA‑蛋白质结合位点预测方法，其中包括卷积神经网络和RNA序列数据处理等技术，旨在提高卷积神经网络模型对RNA‑蛋白质结合位点的预测性能。首先，确定不同窗口长度，使用不同长度的窗口分别处理RNA序列；其次，把处理好的RNA序列通过单热编码方式编码成矩阵，针对多个单热编码矩阵训练多个卷积神经网络模型，并保存这些训练好的模型用于预测；最后，将需要预测的RNA序列经过处理后得到多个单热编码矩阵，分别输入对应的卷积神经网络模型得到多个预测概率，取多个模型预测概率的平均值作为预测结果。
一种基于卷积神经网络 rna 蛋白质结合预测方法

[发明专利]显示器装置-CN201810018519.0有效
发明人：黄圣峰;潘正森;吴政珉;宋立伟 -专利权人：群创光电股份有限公司
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G09G3/20 文献下载
摘要：一种显示器装置，包括一像素矩阵、多个数据线以及多个栅极线。像素矩阵包括多个像素单元。数据线耦接至像素矩阵。栅极线耦接至像素矩阵。像素单元的一者包括一开关电路、一显示单元以及一第一电压电位转换电路。开关电路耦接至数据线的一者与门极线的一者。第一电压电位转换电路耦接于开关电路与显示单元之间，用以调整由数据线提供至显示单元的一数据驱动信号的一电压电位。
显示器装置