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[发明专利]一种大鼠神经支架的构建方法-CN202011617426.3在审
发明人：孙广峰;李璐希;陶科融;游兴;张驰;刘野 -专利权人：遵义医科大学第二附属医院
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： A61L27/38 文献下载
摘要：本发明属于神经支架构建技术领域，公开了一种大鼠神经支架的构建方法，包括制备外周血单个核细胞PBMCs溶液，制备脱细胞异体神经，构建脱细胞异体神经复合外周血单个核细胞的神经支架。本发明中的外周血单个核细胞的提取方便快捷，创伤小，脱细胞异体神经复合外周血单个核细胞的大鼠神经支架的构建技术不复杂，利于技术推广应用；自体外周血单个核细胞用于自体神经缺损的修复，无免疫原性、致瘤性、不涉及伦理等问题；用于自体神经缺损的修复，可以避免自体神经移植术供区感觉运动功能障碍，减少了副损伤；为构建人脱细胞异体神经复合自体外周血单个核细胞神经支架用于重建修复周围神经缺损提供了强有力的理论依据。
一种大鼠神经支架构建方法

[发明专利]一种神经刺激装置-CN202010116045.0在审
发明人：陈伟峰;赵鹏艳;丁笑茹;许泽昱;李茜 -专利权人：常州市中医医院
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本发明涉及医疗器械技术领域，具体涉及一种神经刺激装置，包括主机、耳部神经刺激机构、胸部神经刺激机构以及颈部神经刺激机构，所述耳部神经刺激机构、所述胸部神经刺激机构以及所述颈部神经刺激机构均与所述主机电性连接，所述主机包括外壳、后盖、蓄电池、脉冲发生器、显示屏以及电源开关，耳部神经刺激机构包括第一连接线、两个耳套、两个第一电极以及两个压板。本发明，其可以对病人多部位的迷走神经进行刺激，较容易达到预期的治疗效果，更换损坏的耳部神经刺激机构、胸部神经刺激机构以及颈部神经刺激机构均比较方便，耳部神经刺激机构的固定效果较好，可有效解决耳套经常容易从病人的耳朵上掉落的问题
一种神经刺激装置

[发明专利]一种缩放拓扑结构的神经电极阵列及其制备方法-CN202210183550.6在审
发明人：康晓洋;张静;王爱萍;刘鲁生;王君孔帅 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： A61B5/262 文献下载
摘要：本发明公开了一种缩放拓扑结构的神经电极阵列及其制备方法，其中所述的拓扑结构是将不同尺寸的电极点，按照特定的结构排列形成拓扑阵列。不同尺寸的电极点能够获取不同范围内神经元的神经电活动，通过不同尺寸的电极点形成拓扑阵列就能获得对应拓扑结构神经元的神经活动，直接用于神经网络的研究。同时，同尺寸的电极点能够对不同范围内神经元进行电刺激，通过不同尺寸的电极点形成拓扑阵列就能对相应拓扑结构神经元进行电刺激，也可以直接用于神经网络的干预与研究。本发明所述的缩放拓扑结构的神经电极阵列，能够研究多个神经元互联协同工作的情况，为提取神经信号或刺激神经元提供新工具。
一种缩放拓扑结构神经电极阵列及其制备方法

[发明专利]训练神经网络模型的方法及装置-CN202310870455.8在审
发明人：王珺 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种训练神经网络模型的方法、装置、计算机程序产品和存储介质。所述方法包括：初始化信息处理神经网络模型和与信息处理神经网络模型对应的参考神经网络模型，其中，信息处理神经网络模型包括多个处理模块，参考神经网络模型包括多个参考模块；通过多次迭代，更新信息处理神经网络模型和参考神经网络模型的参数本公开的方法能够降低神经网络模型训练的难度、提升神经网络模型的训练效率、提高模型训练的参数保密性、能够更好地应用于大型神经网络模型的训练场景或神经网络模型的实时训练场景，并避免神经网络训练过程中的坍塌问题
训练神经网络模型方法装置

[发明专利]一种由预训练小型网络构建的多节点神经网络-CN202180092426.2在审
发明人：李剑;苏晗 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：一种使用一定数量的预训练较小型神经网络来训练大型神经网络的方法。使用多个预先存在的预训练神经网络通过多级叠加来创建所述大型神经网络。放大所述预训练神经网络中的每一个以提供较大型稀疏神经网络，每个预训练神经网络具有第一数量的多维节点。将所述较大型稀疏神经网络的值叠加到所述较大型神经网络中。可以从公开可用的预训练神经网络来创建所述预训练神经网络。通过替换和/或重新训练用于创建所述大型神经网络的子网络中的一个，可以使所述较大型神经网络适于在不同的任务中使用。
一种训练小型网络构建节点神经网络

[发明专利]用神经激活梯度λ控制的三维Hopfield神经网络模型实现电路-CN201910283951.7有效
发明人：包伯成;陈成杰;罗姣燕;包涵;祁建伟 -专利权人：常州大学
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供一种用神经激活梯度λ控制的三维Hopfield神经网络模型实现电路，包括基于激活梯度的负输出双曲正切函数实现电路和三维Hopfield神经网络主电路。本发明提供的一种用神经激活梯度λ控制的三维Hopfield神经网络模型实现电路，基于常规三维Hopfield神经网络，在双曲正切函数中引入神经激活梯度作为模型的控制量λ，构成了基于神经激活梯度的激活函数tanh(λx)，激活函数作为神经网络的模块，通过神经激活梯度λ可以实现对三维Hopfield神经网络的动力学控制，此控制方法简单易操作，极好的模拟人脑的反应状态，对神经形态电路、电子神经元和人工智能的发展和研究有较好的应用
神经激活梯度控制三维 hopfield 神经网络模型实现电路

[发明专利]姿态检测方法、装置、设备及存储介质-CN201811426838.1有效
发明人：项伟;王毅峰;黄秋实 -专利权人：广州市百果园信息技术有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：该方法包括：确定待压缩神经网络模型各卷积层中卷积核的重要度；根据最小重要度的卷积核对待压缩神经网络模型剪枝，得到神经网络模型；判断神经网络模型是否符合压缩终止条件；若所述神经网络模型符合压缩终止条件，则将所述神经网络模型作为目标深度神经网络；若所述神经网络模型不符合压缩终止条件，则重复将所述神经网络模型作为待压缩神经网络模型剪枝的操作。利用该方法，有效提高了深度神经网络模型在嵌入式平台上的运行效率，同时也精简了深度神经网络模型的存储空间，进而也提高了依赖深度神经网络模型的应用产品的用户体验。
姿态检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种求解优化问题的神经网络-CN201210499958.0无效
发明人：费春国;陈维兴;张积洪 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2012-11-28 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：一种求解优化问题的神经网络及其实现优化求解的方法。该神经网络包括神经元（1），固定不变的连接权值（2），变化的连接权值（3）和神经元输出（4）。所述的神经元由连续且单调递增的神经元激活函数来实现，神经元的起始值为每一个神经元都通过连接权值与其它的神经元相连接。该神经网络由神经元组成，每一个神经元都是具有函数映射功能的主要处理单元。该神经网络不需要训练，可以直接求解优化问题。
一种求解优化问题神经网络

[实用新型]视神经鞘宽度检测模具-CN202221761609.7有效
发明人：刁孟元;张伟东;倪培峰;朱英;胡炜 -专利权人：杭州市第一人民医院
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：本实用新型揭示了视神经鞘宽度检测模具，包括眼球模拟件、视神经鞘模拟管和视神经模拟管，所述视神经鞘模拟管与眼球模拟件固定连接，所述视神经模拟管与眼球模拟件固定连接，所述视神经模拟管位于视神经鞘模拟管内部，所述视神经鞘模拟管具有弹性，所述视神经鞘模拟管的一侧设置有橡皮囊，橡皮囊内填充有液体，所述橡皮囊与视神经鞘模拟管之间安装有输液管组件。本实用新型通过在视神经鞘模拟管上设置输液管组件，便于模拟人颅脑损伤后视神经鞘宽度的变化，通过超声可以观察到视神经鞘以便提示颅内压增高，提升了模拟变化的真实性。
视神经宽度检测模具

[发明专利]一种YOLO脉冲神经网络的优化方法-CN202011117592.7在审
发明人：李丽;陈沁雨;傅玉祥;何书专;李剑斌;陈健 -专利权人：南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种YOLO脉冲神经网络的优化方法，属于神经网络技术领域。本发明的方法构建YOLO人工神经网络，并对YOLO人工神经网络的网络结构进行解析；再对解析后的YOLO人工神经网络进行动态标准化处理得到标准化YOLO人工神经网络；而后将标准化YOLO人工神经网络转换为YOLO脉冲神经网络，具体地，对标准化的YOLO人工神经网络建立脉冲输入输出机制、脉冲发射机制和膜电位复位机制得到YOLO脉冲神经网络。本发明克服了现有技术中YOLO脉冲神经网络精度较低的问题，本发明通过对YOLO人工神经网络进行解析、标准化和转换操作，得到的YOLO脉冲神经网络具有较高精度，从而可以提高YOLO脉冲神经网络的图像识别精度
一种 yolo 脉冲神经网络优化方法

[发明专利]图像处理方法、装置及存储介质-CN202010366985.5在审
发明人：郭少鹏;王宇杰;李全全 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像处理方法、装置及存储介质，该方法将待处理图像输入到神经网络模型，经神经网络模型输出待处理图像的图像特征。其中，神经网络模型包括至少两个中间层，每个中间层包括多个神经元，神经网络模型为：基于初始神经网络模型中神经元的保留概率，对初始神经网络模型进行剪枝处理得到的，初始神经网络模型中神经元的保留概率是基于预设的统计模型获取的由于神经元的保留概率是根据预设的统计模型训练得到的，基于预设的统计模型所确定的神经元的保留概率，可以在预设的计算量要求下对初始神经网络模型进行剪枝，并且获取的神经网络模型能够保证模型的精度。
图像处理方法装置存储介质

[发明专利]去神经支配海马外泌体研究海马神经再生微环境的方法-CN201911110484.4在审
发明人：金国华;成翔;李雯;秦建兵;何辉;赵荷艳;赵荣臻;田美玲;张新化 -专利权人：南通大学
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： C12Q1/6876 文献下载
摘要：本发明提供一种去神经支配海马外泌体研究海马神经再生微环境的方法，包括如下步骤：(1)应用立体定位技术切割大鼠穹窿海马伞，阻断隔区胆碱能神经纤维向海马的投射，制备去神经支配海马模型；(12)选取与全转录组测序相一致的miRNA、circRNA、LncRNA或mRNA进一步实验；(13)通过体外细胞培养实验，证实所选miRNA、circRNA、LncRNA及mRNA对海马神经干细胞增殖和向神经元或胆碱能神经元分化的作用本发明涉及中枢神经海马结构中的神经再生研究方法，精准地明确海马神经再生微环境中所含物质，为促进海马结构中神经干细胞更多地向神经元和胆碱能神经元分化，改善神经退行性疾病患者的认知功能奠定基础。
神经支配海马外泌体研究神经再生环境方法

[发明专利]神经网络模型更新方法、图像处理方法及装置-CN201911314332.6在审
发明人：张新雨;袁鹏;方慕园;钟钊 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了人工智能领域中的一种神经网络模型更新方法、图像处理方法及装置。该神经网络模型更新方法包括：获取神经网络模型的结构以及神经网络模型的相关参数；基于神经网络模型的相关参数对该神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；在训练后的神经网络模型的评估结果不满足预设条件的情况下，对神经网络模型的相关参数以及神经网络模型的结构中的至少两项进行更新，直至更新后的神经网络模型的评估结果满足预设条件和/或更新次数达到预设次数。本申请的方法能够提高神经网络模型更新的效率，得到性能更优的神经网络模型的结构和/或神经网络模型的相关参数。
神经网络模型更新方法图像处理装置

[发明专利]黄芩素类化合物在制备促进神经干细胞分化的药物中的用途-CN202110089357.1在审
发明人：陈艳艳;钱琳;戴建武 -专利权人：中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： A61K31/352 文献下载
摘要：本发明公开了一种黄芩素类化合物在制备促进神经干细胞分化的药物中的用途。所述用途包括黄芩素类化合物在制备促进神经干细胞向神经元分化的药物、抑制神经干细胞向星形胶质细胞分化的药物或缓解和/或治疗神经损伤修复的药物中的用途，所述药物至少能够促进神经干细胞向神经元方向分化、同时抑制神经干细胞向星形胶质细胞分化，从而实现神经损伤修复。本发明首次发现了黄芩素具有促进神经干细胞向神经元方向分化而非星形胶质细胞方向分化的作用，对神经损伤的修复有更直接更有效的作用，直接肯定了黄芩素作为神经治疗药物的作用。与此同时，也为神经损伤修复治疗提供了新的方法与途径。
黄芩化合物制备促进神经干细胞分化药物中的用途

[发明专利]用于修正神经网络中的有错误的神经元函数的方法和设备-CN202110653669.0在审
发明人： A·贡托罗;C·朔恩;J·普莱汀科斯;L·L·艾克;S·沃格尔 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及用于修正神经网络中的有错误的神经元函数的方法和设备。本发明涉及一种用于根据神经元输出值（o1，o2）来计算神经网络的输出值的方法、尤其是计算机实施的方法，所述神经网络具有多个神经元（1），所述方法具有下列步骤：‑检查（S1，S2）神经元组的一个或者多个神经元的神经元函数；‑在查明神经元组中的错误时，确定（S3）错误的致命性；‑根据所查明的错误的致命性，修正（S5）神经元组的一个或者多个神经元（1）中的至少一个神经元的神经元输出值（o1，o2）。
用于修正神经网络中的错误神经元函数方法设备

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