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公开(公告)号：CN113989264A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111331675.0
申请日：2021-11-11
Applicant: 南京市儿童医院 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H70/60
Abstract: 本发明公开了一种基于CE‑Net算法的肠道神经节细胞识别方法，包括以下步骤：S1，采集病理切片的图像数据，并通过预处理增加图像数据量，得到训练数据集；S2，构建肠神经节细胞识别模型；S3，结合训练数据集对肠神经节细胞识别模型进行训练；S4，肠神经节细胞识别模型推理端计算阈值；S5，通过训练后的肠神经节细胞识别模型对待测图片进行肠神经节细胞的识别。通过本发明能够实现对神经节细胞快速、准确的识别，减少人工识别的时间成本和错误率。
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公开(公告)号：CN104850401B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510229869.8
申请日：2015-05-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种用PVFS替代HADOOP存储模块的方法，使用并行虚拟文件系统PVFS代替HADOOP的分布式文件系统HDFS模块，本发明实现了从HADOOP到PVFS的连接，主要包括三个模块：PVFS程序接口、HADOOP‑PVFS模块与JNI连接模块。本发明旨在选取一种更适合的分布式文件系统作为HADOOP的存储模块来代替HDFS，以减少HADOOP在文件操作方面的开销，提升HADOOP在MapReduce计算，尤其是数据密集型计算时的表现。
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公开(公告)号：CN103969683B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410214969.9
申请日：2014-05-20
Applicant: 南京大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 一种三维地震解释中基于约束的批量拾取层位面的方法，利用通过人工拾取的或者通过其他方式拾取的上下两个层位面作为约束面，然后获取约束层位面提供的已知条件，结合将要拾取的中间层位面之间存在相互制约的关系，进行同步拾取约束层位面之间的所有层位面。本发明提供了一种新的增加约束信息的自动拾取多张层位面的方法，该方法结合给定上下约束层位面的信息，提供了对将要拾取的层位面的辅助信息。在经过滤波之后得到的样本点上进行种子地震道蔓延法来拾取层位面，可以提高精确度和时间效率。
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公开(公告)号：CN103198514A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310097258.3
申请日：2013-03-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种三维地震体数据的实时光线投射体绘制方法，使用CUDA并行技术进行体数据块是否可见的判断，再使用CUDA并行技术判断体数据块当前分辨率是否需要提高，以上两步从低分辨率开始循环，逐步提高分辨率，直到满足分辨率要求、显存不足无法提高分辨率或已经达到最高分辨率为止，以确定最终渲染时体数据块各自所使用的分辨率；在渲染处理中使用多线程技术对需要调度的体数据块进行I/O调度，同时使用CUDA并行技术对调度进来的数据进行光线投射体绘制。相对于现有的光线体绘制方法，本发明可适用于海量体数据实时体绘制、可以在一个场景下有多个分辨率等级的数据参与绘制，计算速度快、成像效果好。
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公开(公告)号：CN101702244B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN200910213092.0
申请日：2009-11-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种适用于绘制区域任意划分的并行绘制负载平衡方法，用于三维渲染，通过剖分屏幕空间在多个绘制节点间分配计算任务，绘制节点也称渲染节点，包括预处理、负载评估、负载平衡、调整屏幕空间上的子绘制区域、绘制下一帧五个步骤。本发明使用多维二叉搜索树KD树对场景空间进行划分，在此基础上进行快速的负载评估，得到各节点下一帧绘制的负载预测值，最后基于这些预测值，再利用本发明提出的负载矩形构造负载矩阵，完成负载平衡，有效地避免了过多的负载评估过程，从而进一步提高了系统的整体效率，能很好地处理场景变化剧烈的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972939B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210467937.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种融合多层空洞卷积与注意力机制的三维断层识别方法，通过识别网络对输入的待预测图像输出断层识别结果，识别网络包括基于多层空洞卷积的H‑Unet网络和基于注意力机制的RA‑Unet网络，以三维合成地震数据体和其标签作为输入分别训练H‑Unet网络和RA‑Unet网络，将两个网络的预测结果相融合，对两个网络在每个像素点上的预测结果进行加权求平均，输出最后的预测图像作为识别结果。本发明针对三维地震断层识别特点，设计了基于多层空洞卷积的H‑Unet网络和基于注意力机制的RA‑Unet网络融合的识别网络，能够有效提取三维地震数据体的信息，识别断层及其宽度和局部细节。
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公开(公告)号：CN114091591A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111336740.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 南京市儿童医院 , 南京大学 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/10 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的肠神经节细胞术中快速识别方法，包括以下步骤，采集扩张段肠组织切片的苏木精‑伊红染色图像数据集并进行图像初步处理，作为训练数据集；构建用于图像分割的图像分割模型；利用训练数据集对图像分割网络进行训练；构建图像分类模型；对训练数据集再次进行预处理；利用再次预处理后的训练数据集对图像分类模型进行训练；使用训练后的图像分割模型和图像分类模型进行肠神经节细胞的识别，得到神经节细胞的发育情况以及功能的等级评估。通过本发明通过知识蒸馏缩小了模型，且模型能够在数量较少的样本基础上实现较好的训练效果，训练后的模型能够实现快速准确的识别效果。
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公开(公告)号：CN113989800A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111631341.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京南数科技有限公司 , 南京市儿童医院 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法，包括以下步骤：步骤1，采集数据并进行预处理，得到训练数据集；步骤2，基于改进的渐进式残差复原网络构建复原模型，并基于训练数据集和MSEloss对复原模型进行训练；步骤3，将原始待测图像输入训练后的复原模型，得到复原结果；步骤4，将复原结果与原始待测图像进行像素级差异比较，得到肠神经丛的位置；步骤5，采用分类模型，对正常与非正常的神经丛进行分类。通过本发明可以实现对神经丛准确、快速的识别，先对正常与非正常的神经丛进行分类，实现对正常与非正常形态的神经丛评估，识别为正常的神经丛后再进行后续神经节细胞的识别，从而大大提高识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN112138659A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910581254.X
申请日：2019-06-29
Applicant: 南京大学扬州化学化工研究院
IPC: B01J23/66 , B01J35/00 , C07C51/235 , C07C59/08
Abstract: 本发明涉及一种Au‑Pd双金属催化剂及在催化氧化1,2‑丙二醇选择性制乳酸中的应用及制备方法。本发明的目的在于设计、制备一种新型的Au‑Pd双金属催化剂，用于1,2‑丙二醇选择性氧化制乳酸；反应过程中，反应条件温和，催化剂用量少，能够获得高活性高选择性制备乳酸，催化剂不易失活，具有良好的催化寿命。
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公开(公告)号：CN103176837A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310102077.5
申请日：2013-03-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 基于反转单链表的锁无关消息队列实现方法，用于2线程服务器架构，包括a)基于反转单链表的锁无关消息队列的数据结构，b)基于所述数据结构实现的两个锁无关方法的操作函数：Push函数和Pop函数；2线程间通过所述锁无关消息队列，在所述锁无关方法下进行通讯。本发明在2个线程的服务器架构上，创新性的提出了基于反转单链表的锁无关消息队列的方法，并且没用使用任何昂贵的原子指令，将计算量降低到最低，使得执行效率非常高，通过实验，本发明提出的基于反转单链表的锁无关消息队列在2个线程的服务器架构下，执行速度是传统的基于锁的消息队列的数倍。
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