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公开(公告)号：CN117491519A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311444757.5
申请日：2023-11-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种基于UPLC‑MS/MS同时检测尿液中5类25种污染物的方法，包括：通过β‑葡萄糖醛苷酸酶/芳基硫酸酯酶解尿液，经二氯甲烷萃取处理后获得上机检测的进样样本；超高效液相色谱法进行梯度洗脱，以ACQUITY UPLC BEH C18为色谱分离柱，柱温为35℃；流动相A为含0.1％甲酸的乙腈溶液，流动相B为含0.1％甲酸的水溶液；采用电喷雾离子源下的多反应监测模式检测待测物质。本发明可在11min内完成对5类25种污染物的快速分离检测，操作简单、快速高效、分离效果好、灵敏度高、定性准确和重现性好，可满足新污染物的人群暴露负荷评估及环境流行病学研究中生物样本的大批量检测需要。
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公开(公告)号：CN115273218A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210408833.6
申请日：2022-04-19
IPC: G06V40/20 , G06K9/62 , G06F3/04883
Abstract: 本发明涉及一种用于智能手表的快速字符输入方法，包括加速度计、角速度计、触摸屏、微处理器、手势姿态识别和触摸事件识别。所述加速度计、角速度计、触摸屏分别与微处理器相连；所述手势姿态识别、触摸事件识别分别与微处理器相连。通过采集智能手表中的加速度信息和角速度信息，并把轻量的手势姿态识别算法部署到微处理器中，实现手势姿态实时识别；获取到手势姿态后，可将不同的手势姿态转换为对应字符输入事件，从而在智能手表屏幕中输入字符；同时，用户还可以通过触摸屏，通过触发不同类型的触摸事件，在智能手表屏幕中输入字符。本发明能够在智能手表等小屏幕人机交互限制情况下实现字符快速输入，具有轻量，方便集成应用的特点。
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公开(公告)号：CN114826573A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210408982.2
申请日：2022-04-19
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的验证码合成方法，包括噪声输入、验证码生成器、验证码输出、集成模型识别准确率计算、人工识别准确率计算、验证码添加进数据集、验证码舍弃及验证码数据集线上应用步骤。所述噪声输入过程是在特征表示空间进行随机采样，用于验证码生成器的输入；所述验证码生成器可根据输入的噪声生成对应的验证码；所述集成模型识别包含多个验证码识别器，计算多个验证码识别器识别所生成的验证码的平均准确率；所述人工识别为多测试人员对所生成的验证码进行识别，计算平均准确率。本发明可稳定地生成高质量验证码，通过集成模型识别和人工识别，进一步筛选可信度高的验证码，使得验证码在线上部署后能够有效地区分人与机器。
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公开(公告)号：CN112861640B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110050957.7
申请日：2021-01-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向智能终端领域的动态手势识别硬件加速器。本发明电路包括：图像预处理模块，待机模块，RISCV处理器，动态手势识别协处理器；该加速器采用低数学复杂度手势识别算法，将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，再对二值图像进行帧差分，分离出运动的手势图像。该加速器采用中值滤波电路去除噪声干扰后计算差分图像的手势重心，通过追踪重心的位移得到手势移动方向，具有优越的识别效果，可广泛应用于无接触式智能终端设备；此外该加速器根据图像输入的过程，以及滤波电路的卷积核大小采用逐行代替的帧差分过程，可有效的降低存储，从而降低资源消耗和功耗。
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公开(公告)号：CN112861641A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110051273.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向人机交互领域的动态手势识别硬件加速器。本发明电路包括：图像预处理模块，待机模块，RISCV处理器，动态手势识别协处理器；该加速器采用低复杂度手势识别算法，将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而提升整个芯片的能效比；该加速器采用外围轮廓查找手势重心，通过追踪重心的位移得到手势移动方向，具有优越的识别效果，可以广泛应用于无接触式人机交互领域；此外该加速器采用RISCV处理器进行控制，具有较强的灵活性，并为长期待机运行设置了待机模块，有效地降低长期工作的功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110115711A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201810112313.4
申请日：2018-02-05
Applicant: 复旦大学
IPC: A61K31/198 , A61K9/19 , C07C227/18 , C07C229/16 , A61P39/02
Abstract: 本发明属化学制药领域，涉及一种注射用双酚二胺四乙酸钙钠盐冻干粉针剂及其制备方法。本发明的注射用双酚二胺四乙酸钙钠盐主要由主药双酚二胺四乙酸钙钠盐和抗氧化剂焦亚硫酸钠组成，主药双酚二胺四乙酸钙钠盐由双酚二胺四乙酸、碳酸氢钠和氯化钙按摩尔比1:4:1在制剂制备过程中在线化学反应而成，用氢氧化钠调节pH值。本发明的注射剂为冻干粉针剂，溶媒为注射用水，与化学合成法制备双酚二胺四乙酸钙钠盐相比，本发明适用于工业化生产，制备的产品的药效学无明显差异。
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公开(公告)号：CN118914392A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411004779.4
申请日：2024-07-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于热解气相色谱质谱联用的生物样本微塑料检测方法，属于生物样本中的微塑料测定技术领域；包括如下步骤：步骤一、确定热裂解仪、气象色谱质谱联用仪的条件合适；步骤二、冻干样本，去除水分；步骤三、使用万分之一天平，称量0.08‑0.12g样本至烧杯中进行分装样本；步骤四、将超纯水和浓硝酸按照1：(0.8‑1.2)的质量比加入烧杯中2ml。本发明采用纯水与68％的硝酸进行稀释，胎粪样本在前处理过程中使用低浓度的硝酸充分消解胎粪样本的基质，同时先进行低温消解，最后进行高温消解，在保证消解完成的情况下，又能减少对塑料的损伤，最大程度地保证样本中的微塑料不被消解液破坏，从而提高样本中微塑料测定的准确性。
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公开(公告)号：CN113571203B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110813710.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠
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公开(公告)号：CN112861641B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110051273.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向人机交互领域的动态手势识别硬件加速器。本发明电路包括：图像预处理模块，待机模块，RISCV处理器，动态手势识别协处理器；该加速器采用低复杂度手势识别算法，将RGB图像转化为YCrCb图像，并根据YCrCb图像提取二值肤色图像，有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而提升整个芯片的能效比；该加速器采用外围轮廓查找手势重心，通过追踪重心的位移得到手势移动方向，具有优越的识别效果，可以广泛应用于无接触式人机交互领域；此外该加速器采用RISCV处理器进行控制，具有较强的灵活性，并为长期待机运行设置了待机模块，有效地降低长期工作的功耗。
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公开(公告)号：CN113571203A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110813710.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠的、准确度更高的脑肿瘤预后生存期预测系统。
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