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公开(公告)号：CN104016989B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410271352.0
申请日：2014-06-18
Applicant: 上海海事大学
IPC: C07D487/04
Abstract: 本发明公开了一种合成蕨藻红素的方法，该方法中，蕨藻红素是以苯肼和3-氧代-1，5-戊二酸二甲酯为原料，经如下合成路线制备：；具体合成步骤为：步骤1，以苯肼2和3-氧代-1，5-戊二酸二甲酯3为原料，在酸催化剂下，经菲舍尔吲哚合成反应制备2-（3’-甲氧羰基）吲哚-乙酸甲酯4：步骤2，2-（3’-甲氧羰基）吲哚-乙酸甲酯4在碱催化剂下，经克莱森酯缩合制备中间体5；步骤3，中间体5经催化氢化或NaBH4还原、脱水得到蕨藻红素1。相比已有的蕨藻红素的合成路线，本发明提供的合成方法原料价廉易得；反应条件温和，每步均可常温反应，操作步骤简便，易于较大量合成，能用于工业生产。
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公开(公告)号：CN110659828B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910899186.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种基于评论数据的软件特征评价方法，包含步骤：S1、采集软件产品的描述信息及若干条评论数据；S2、对描述信息和评论数据进行分词；S3、根据评论数据分词结果生成对应的软件评论特征集合；S4、根据描述信息的分词结果建立特征描述集合；根据特征描述集合从评论数据的分词结果中，提取特征词‑观点词对；S5、根据构建的极性词典判断提取的特征词‑观点词对的评价极性及其极性强度；S6、根据特征描述集合与软件评论特征集合的相似度，生成非一致性特征集合；S7、根据建立的多个软件应用质量评价指标，将非一致性特征集合分类；S8、可视化展示评价极性、极性强度的统计结果，非一致性特征集合的分类结果。
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公开(公告)号：CN110659828A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910899186.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种基于评论数据的软件特征评价方法，包含步骤：S1、采集软件产品的描述信息及若干条评论数据；S2、对描述信息和评论数据进行分词；S3、根据评论数据分词结果生成对应的软件评论特征集合；S4、根据描述信息的分词结果建立特征描述集合；根据特征描述集合从评论数据的分词结果中，提取特征词-观点词对；S5、根据构建的极性词典判断提取的特征词-观点词对的评价极性及其极性强度；S6、根据特征描述集合与软件评论特征集合的相似度，生成非一致性特征集合；S7、根据建立的多个软件应用质量评价指标，将非一致性特征集合分类；S8、可视化展示评价极性、极性强度的统计结果，非一致性特征集合的分类结果。
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公开(公告)号：CN101781201B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN200910054013.6
申请日：2009-06-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: C07C67/31 , C07C69/734 , C07C69/736 , B01J31/02
Abstract: 本发明公开了一种合成3-烷氧基丙烯酸酯的改进工艺，在使用催化量的有机碱或者有机膦作为催化剂，不添加其他溶剂的条件下，方便地合成3-烷氧基丙烯酸酯。
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公开(公告)号：CN101781245A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN200910054014.0
申请日：2009-06-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: C07D213/80 , C07D213/803
Abstract: 本发明提供了一种制备多种取代的吡啶-3-羧酸的化学合成方法，即从官能团化的吡啶出发，经过羰基化和选择性脱羧，制备取代的吡啶-3-羧酸。该方法操作简便、产品质量好、收率高，适合工业规模的生产。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112559682B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202011405987.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/9535 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于GitHub软件仓库数据集的开源项目个性化检索推荐方法，包括：对GitHub活动数据集进行预处理，形成“标题‑描述‑URL”数据集和“标题‑Star‑watch‑fork”数据集；基于Milvus搜索引擎结合Bert预处理模型搭建关键字搜素引擎，并将“标题‑描述‑URL”数据集作为搜索数据源；接收用户输入的查询关键字，使用所述关键字搜索引擎进行软件资源检索定位，获得开源项目候选集；根据所述“标题‑Star‑watch‑fork”数据集对所述开源项目候选集中各个候选项目进行质量评分；根据质量评分结果，将Top‑N的候选项目推荐给用户。本发明对于开源软件项目本身进行质量评估，从而提升搜索结果的质量，提升搜索项目的可参考性。
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公开(公告)号：CN110738022B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911006403.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F40/109 , G06F40/166 , G06F40/154
Abstract: 本发明公开了一种基于操作转换的HTML实时协同编辑方法，包括以下步骤：步骤1：将HTML文档分层建模，生成树形层次结构模型；步骤2：根据树形层次结构模型确定操作节点的地址；步骤3：根据操作节点的地址执行本地操作生成本地操作信息；步骤4：多个用户端协同操作，本地用户端接收远程操作信息，并将本地操作信息发送至其他用户端；步骤5：将本地操作信息与远程操作信息进行依赖检查；若存在依赖关系，则无需进行操作转换；若不存在依赖关系，则进行操作转换，完成实时协同编辑。此方法解决了传统线性序列模型编辑文档局限大和编辑系统复杂、不简便的问题，实现了包含丰富属性数据文档的编辑，保证了基于操作转换的实时协同编辑系统的使用简便性。
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公开(公告)号：CN112905481A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110300787.3
申请日：2021-03-22
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种软件缺陷预测方法，具体包含以下步骤：根据软件缺陷预测数据集中数据样本缺陷特征将数据集划分为三簇数据样本，每一簇数据样本中根据其内的有缺陷样本的分布情况分别选择合适的采样方法以生成新的有缺陷数据样本，从而合成新的数据集对软件缺陷预测模型进行训练。本发明可以有效解决数据集类间不平衡与类内不平衡问题，提升软件缺陷预测效果。
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公开(公告)号：CN112905380A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110300903.1
申请日：2021-03-22
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于自动化监控日志的系统异常检测方法，包括：获取软件系统的原始日志数据，根据日志模板提取原始日志数据中包含的有效信息，得到初始日志集；对初始日志集的日志信息进行规范化得到规范日志集，分析规范日志集的生成特征，进行特征提取，得到训练日志集；基于训练日志集，对行为序列进行模式训练生成对应的行为模式；对实时日志流进行异常行为检测，计算异常指数，通过与异常阈值的比较判断系统状态，得出日志异常检测结果。本发明克服了现有异常检测方法中判别准确性和泛化能力较低、提高了检测准确率，一定程度上解决了处理大量日志数据、日志结构不统一的问题，能够及时对系统可能发生的异常做出准确的预测。
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公开(公告)号：CN109885767B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910120018.8
申请日：2019-02-18
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958
Abstract: 本发明提供了一种基于GitHub的软件资产推荐的方法及系统。该方法包括：根据GitHub平台的开发人员数据和软件资产数据，呈现出目前开发人员和软件代码开发的情况，有助于开发人员和软件资产的全面统计和分析；建立开发者信息模型A、软件资产信息模型B；收集开发人员对软件和代码开发的行为信息，建立开发者‑行为矩阵模型C；利用基于开发者相似性度量和行为预测的协同过滤推荐技术对目标开发者推荐出最符合需求的Top‑n个软件资产，即Top‑n推荐模块；从而解决了开发者浪费大量时间去寻找最符合需求的软件资产的问题，同时根据软件资产推荐系统，也为软件开发人员提供了有效的开发资源和开发方向，促进了软件资产市场的快速发展。
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