专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种利用干细胞构建化慢性乙型肝炎鼠模型的方法-CN201710436092.1有效
  • 李君;李江;孙苏婉;李兰娟 - 浙江大学
  • 2017-06-09 - 2021-01-01 - A01K67/027
  • 本发明公开了一种利用干细胞构建化慢性乙型肝炎鼠模型的方法,包括获取干细胞,将干细胞移植入肝损伤的鼠,HBV感染化鼠等步骤,发现通过诱导严重肝损害并移植干细胞,鼠肝内人来源肝细胞有50‑95%的高嵌合率,鼠脾脏、血液、肝脏、骨髓等器官内可持续分离到免疫细胞,形成人化肝脏和免疫细胞的鼠模型。再将各类嗜肝病毒感染上述化鼠,形成嗜肝病毒感染的人化鼠模型。该构建化鼠模型技术除了用于构建研究嗜肝病毒感染的模型外,该技术方案的思路还可用于构建其他人化器官的模型,该技术方案为临床上肝疾病治疗研究提供了方便、简单、易得的人化模型。
  • 一种利用干细胞构建人源化慢性乙型肝炎模型方法
  • [发明专利]一种外泌体及其制备方法与应用-CN202310110337.7在审
  • 邓文斌;陈春霞;陈钊麟;萧倩 - 中山大学·深圳;中山大学
  • 2023-01-30 - 2023-06-02 - C12N5/079
  • 本发明公开了一种外泌体及其制备方法与应用,所述制备方法包括以下步骤:由人诱导神经前体细胞的培养液或诱导神经前体细胞经分化得到的γ‑氨基丁酸能前体细胞的培养液中分离得到;所述诱导神经前体细胞通过外周血单个核细胞运用本发明方案制备得到的外泌体由人诱导神经前体细胞的培养液或诱导神经前体细胞经分化得到的γ‑氨基丁酸能前体细胞的培养液中分离得到,可以有效抑制星形胶质细胞和PBMNC分泌炎因子,具有抗炎和抗痴呆作用
  • 一种外泌体及其制备方法应用
  • [发明专利]语音转换方法、装置、设备及存储介质-CN201980003287.4在审
  • 赵之源;黄东延;熊友军 - 深圳市优必选科技股份有限公司
  • 2019-12-27 - 2020-06-05 - G10L21/013
  • 本申请公开一种语音转换方法,该方法包括:获取音频数据;接收选择的目标说话编号和音频数据对应的说话编号;对音频数据进行预处理,得到与音频数据对应的频谱;将目标说话编号、音频数据对应的说话编号和音频数据对应的频谱作为语音转换模型的输入,获取语音转换模型输出的目标说话的频谱;通过声码器将目标说话的频谱转换为目标说话的语音。对目标说话进行编号,在实际转换过程中,通过编号来控制需要转换的目标说话的频谱,实现了多说话对多说话人语音转换的目的,提高了适用。此外,本申请还公开一种语音转换装置、设备及存储介质。
  • 语音转换方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种社交机器分类方法及系统-CN202211039150.4在审
  • 徐雅斌;毛文清 - 北京信息科技大学
  • 2022-08-29 - 2022-11-11 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种社交机器分类方法及系统,涉及社交机器检测技术领域,该方法,包括:获取目标社交机器关于目标话题的博文内容;将博文内容输入社交机器分类模型得到所属类别;社交机器分类模型包括话题相关目标模型和观点句识别目标模型;社交机器分类模型的确定方法为:基于迁移学习构建域数据集;基于社交机器识别模型确定目标域数据集;对域数据集中的设定话题进行扩充和内容压缩;根据域数据集、目标域数据集、压缩后的话题扩充序列和孪生网络确定话题相关目标模型;根据域数据集、目标域数据集、基于规则的观点句识别方法和文本分类模型确定观点句识别目标模型。本发明能提高分类方法的通用和可解释
  • 一种社交机器人分类方法系统
  • [发明专利]基于三维结构的抗体化的方法-CN202211068594.0在审
  • 葛虎 - 北京中大唯信科技有限公司
  • 2022-09-02 - 2023-05-02 - G16B15/30
  • 本发明涉及抗体化技术领域,具体涉及基于三维结构的抗体化的方法。该方法包括步骤S1:确定抗体可变区的三维结构;S2:基于抗体的序列选取模板的框架区序列;S3:基于三维结构信息和序列信息,利用打分函数或机器学习模型对抗体与其人模板之间的不保守氨基酸位点,按照需回复突变的优先级进行排序,以确定需进行回复突变的位点;S4:将抗体的CDR区移植到模板的框架区序列中,并对确定的位点进行回复突变,得到化的抗体序列。本发明的方法能够减小抗体异并兼顾抗体活性,化速度快且准确,可批量进行序列的人化,而且化后的抗体序列亲和力和特异性好。
  • 基于三维结构抗体人源化方法

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