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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118403014A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410537941.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明纳米药物技术领域，具体涉及一种纳米颗粒CpG/Cu‑DOX及其应用，所述纳米颗粒CpG/Cu‑DOX是通过CpG、氯化铜和DOX在水中共混后于70℃条件下一锅法制备获得的；所述CpG为未甲基化的胞嘧啶‑磷酸‑鸟嘌呤，所述氯化铜为二水氯化铜；本发明提供的纳米颗粒CPG/Cu‑DOX中，DOX在纳米颗粒中具有较高的封装率，纳米诊疗剂的颗粒尺寸大小有利于其在肿瘤处的富集和被肿瘤细胞摄取，且Cu2+和DOX的配位可以提高铜离子的摄取率，从而实现两者的协同抗肿瘤作用。
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公开(公告)号：CN116821452B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311086468.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/901 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图机器学习、图表示学习技术领域，提供了一种图节点分类模型训练方法、图节点分类方法，具体涉及一种基于图注意力和改进Transformer图节点分类模型训练方法、图节点分类方法，具体将基于二级掩码的图注意力机制及结构强化学习、层间残差等优化策略融入Transformer框架，构建一种改进的Transformer模型以提高其对图数据的建模精度，同时兼顾小规模和中规模图数据集的节点分类任务，实现分类性能的全面提升。
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公开(公告)号：CN116821452A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311086468.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/901 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图机器学习、图表示学习技术领域，提供了一种图节点分类模型训练方法、图节点分类方法，具体涉及一种基于图注意力和改进Transformer图节点分类模型训练方法、图节点分类方法，具体将基于二级掩码的图注意力机制及结构强化学习、层间残差等优化策略融入Transformer框架，构建一种改进的Transformer模型以提高其对图数据的建模精度，同时兼顾小规模和中规模图数据集的节点分类任务，实现分类性能的全面提升。
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公开(公告)号：CN116991500A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310971594.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，公开了一种基于改进海鸥算法的边/云任务卸载方法，采用基于边/云协同部署模式，通过改进海鸥算法获取最优任务卸载策略，实现边缘计算节点和云服务节点的协同工作模式，降低卸载策略的时间成本；应用于多源异构物联感知平台，能够降低任务处理延迟、提高系统收益，可用于解决当前化工园区及化工企业安全生产多源异构数据量大，采集、转换实时性差的问题，在提升用户使用体验的同时最大化感知平台整体收益。
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