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公开(公告)号：CN112160866A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011149371.8
申请日：2020-10-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种风力机叶片、风力发电机及控制方法，风力机叶片包括叶片蒙皮、多个舵机、多个舵盘和固定装置；固定装置设置在叶片蒙皮形成的空腔中，用于支撑叶片蒙皮为叶片形状；舵机固定在固定装置上，舵盘的一端与叶片蒙皮连接，另一端与舵机连接；通过舵机控制舵盘转动，通过舵盘转动调节叶片蒙皮的伸缩，通过叶片蒙皮的伸缩调节叶片的截面尺寸获得不同风力条件下风力机最大转矩时对应的叶片截面的尺寸，根据当前风力条件通过舵机控制舵盘转动，使叶片截面尺寸为风力机最大转矩时对应的叶片截面的尺寸，使叶片截面尺寸根据实时的风力条件进行及时调整，使风力机保持最优的转矩，提高了发电效率。
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公开(公告)号：CN119989447A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510472766.8
申请日：2025-04-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明所提供的喷墨打印薄膜传感器界面强度优化方法及系统，是通过观测并获取多维度工艺类型下不同工艺参数的喷墨打印薄膜传感器的细观组织结构特征，将喷墨工艺参数矩阵和三维细观组织结构特征对LSTM神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；通过预设细观力学模型和相场断裂模型，计算获取划头的载荷位移曲线，得到真实界面结合强度，引入真实界面结合强度，再次对训练后的神经网络模型进行训练，得到工艺参数‑细观结构‑界面结合强度耦合构效关系；结合遗传算法，在喷墨工艺参数矩阵中对应的工艺参数以优化当前界面结合强度。缩短了参数优化周期，降低了界面强度优化的成本，提高了优化效率。
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公开(公告)号：CN114756983B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210319384.8
申请日：2022-03-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/04
Abstract: 本申请公开了一种蠕变持久寿命预测方法、系统、设备及计算机介质，应用于寿命预测中，获取待测对象的应力三轴因子；将应力三轴因子的最大值作为蠕变持久寿命预测的危险点；基于Hayhurst模型获取待测对象的目标应力；基于Larson‑Miller方法构建待测对象的寿命预测模型；基于蠕变初始时刻的应力状态、危险点、目标应力及寿命预测模型对待测对象进行蠕变持久寿命预测。本申请中，可以将待测对象的应力三轴因子的最大值作为蠕变持久寿命预测的危险点，并基于蠕变初始时刻的应力状态、危险点、目标应力及寿命预测模型进行蠕变持久寿命预测，寿命预测准确性好。本申请提供的一种蠕变持久寿命预测系统、设备及计算机可读存储介质也解决了相应技术问题。
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公开(公告)号：CN114663699B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210220386.1
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/90 , G16H50/20 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法，包括识别伤口损伤组织类型的方法和预测伤口愈合时间的方法，其特征在于：所述识别伤口损伤组织类型的方法主要在于训练精准地识别伤口损伤的组织类型的机器学习模型。本发明的一种高精度识别伤口损伤组织类型和预测伤口愈合时间的方法，能够精准识别伤口损伤组织类型，能够有助于临床诊断，同时能够摆脱以往依据医生经验判断的方式，能够帮助经验不足的医生依然能够精准地判断伤口组织类型，同时判断过程更加快速便捷，能够精准预测伤口愈合时间，一方面能够帮助经验不足的医生进行判断，另一方面能够让病人时刻了解自己的病情情况。
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公开(公告)号：CN118425027A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410722755.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于ICEEMDAN的多层薄膜传感器界面结合强度测量方法及系统，该方法包括如下步骤：获取多层薄膜传感器的实验数据；将所述实验数据导入matlab矩阵实验室中；使用ICEEMDAN信号处理算法对matlab矩阵实验室中的所述实验数据进行分解，以获取IMF分量值；根据所述IMF分量值和所述实验数据获取薄膜的界面结合强度；本方法通过使用ICEEMDAN信号处理算法处理声信号，有效过滤划头摩擦、多层薄膜开裂导致的干扰噪声信号，仅留下多层异质界面开裂产生的生发射信号，提高了测量界面结合强度的准确性；该系统具有相同的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117982100A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410025962.6
申请日：2024-01-08
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明涉及认知评估的技术领域，公开了一种基于大模型的老年人认知能力评估方法，所述方法包括：对采集的受试者脑电信号预处理，并进行时空联合特征融合，所述时空联合特征包括频段时序综合特征和空间耦合特征，对脑电信号历史数据集合中的脑电信号提取时空联合特征，结合分类标签组成分类特征库，将受试者脑电信号提取的时空联合特征作为待测特征，并从分类特征库中搜索最近邻特征得到近邻特征集合，根据搜索得到的近邻特征确定特征权重和局部均值向量，根据计算得到的近邻特征权重和局部均值向量确定受试者脑电信号类别，判断受试者认知能力。
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公开(公告)号：CN116433652B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310531381.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/69 , G06F16/35 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及医疗人工智能领域，公开了一种用于确定胚胎移植的妊娠结果的方法、处理器及装置。方法包括：将病历的文字数据输入至第一全连接神经网络，得到第一妊娠率；将胚胎培养的时序图像数据输入至残差网络，得到多张胚胎图像的形态学特征；将时序图像特征输入至序列到序列模型的Decoder层，得到第一融合特征，时序图像特征包括多张胚胎图像的形态学特征和胚胎形态变化的时序特征；将第一融合特征输入至第二全连接神经网络，得到第二妊娠率；将促排卵用药的时序数据输入至长短期记忆网络，得到第三妊娠率；根据第一妊娠率、第二妊娠率和第三妊娠率，确定胚胎移植的妊娠结果。胚胎移(56)对比文件CN 110808098 A,2020.02.18CN 112329664 A,2021.02.05CN 112990319 A,2021.06.18CN 113317820 A,2021.08.31CN 113469958 A,2021.10.01CN 114648488 A,2022.06.21CN 114972167 A,2022.08.30CN 115331803 A,2022.11.11US 2014087415 A1,2014.03.27US 2022367064 A1,2022.11.17WO 2014121205 A1,2014.08.07Lei Shen 等.The Application ofArtificial Intelligence in PredictingEmbryo Transfer Outcome of RecurrentImplantation Failure《.Front. Physiol.》.2022,第13卷(第2022期),1-12.Alejandro Chavez-Badiola 等.Predicting pregnancy test results afterembryo transfer by image featureextraction and analysis using machinelearning《.Sci Rep.》.2020,第10卷(第01期),1-6.Prachi Godiwla 等.Pregnancy Outcomesafter frozen-thawed embryo transfer usingletrozole ovulation induction, natural,or programmed cycles《.Fertil Steril.》.2022,第118卷(第04期),690-698.夏秋平 等.体外受精-胚胎移植中受精失败的相关因素《.中南大学学报（医学版）》.2020,第45卷(第08期),960-965.孙丹 等.体外受精-胚胎移植术有助于提高宫腔粘连分离术后患者的活产率《.中南大学学报(医学版)》.2022,第47卷(第11期),1559-1567.孔红娇.体外受精-胚胎移植技术中影响异位妊娠发生的多因素分析及预测模型的建立.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》.2022,(第(2022)05期),E068-161.刘凤霞.移植前性激素对冻融胚胎移植妊娠结局的预测价值《.中国优秀硕士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》.2015,(第(2015)12期),E068-71.
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公开(公告)号：CN116513517A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310542929.6
申请日：2023-05-15
Applicant: 中南大学
IPC: B64U10/70
Abstract: 本发明涉及跨介质飞行器设备领域，尤其涉及一种跨介质无人飞潜器，该跨介质无人飞潜器包括机身、布置于机身两侧的机翼组件、布置于机身底部的漂板组件、布置于机身内的跨介质动力系统和供电组件；与相有技术方案相比，本申请通过在机身底部布置漂板组件，跨介质无人飞潜器由空中介质转至水中介质时，漂板先行接触水面进行水漂式滑行，带领跨介质无人飞潜器一同水漂式滑行入水，有效增强跨介质无人飞潜器由空中介质到水中介质转换的平稳过渡稳定性。
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公开(公告)号：CN116433652A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310531381.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/69 , G06F16/35 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及医疗人工智能领域，公开了一种用于确定胚胎移植的妊娠结果的方法、处理器及装置。方法包括：将病历的文字数据输入至第一全连接神经网络，得到第一妊娠率；将胚胎培养的时序图像数据输入至残差网络，得到多张胚胎图像的形态学特征；将时序图像特征输入至序列到序列模型的Decoder层，得到第一融合特征，时序图像特征包括多张胚胎图像的形态学特征和胚胎形态变化的时序特征；将第一融合特征输入至第二全连接神经网络，得到第二妊娠率；将促排卵用药的时序数据输入至长短期记忆网络，得到第三妊娠率；根据第一妊娠率、第二妊娠率和第三妊娠率，确定胚胎移植的妊娠结果。胚胎移植的妊娠结果的预测更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN115767436A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211415972.8
申请日：2022-11-12
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明提供一种医护与患者智能手表联动寻回患者的方法及系统，方法包括：实时采集患者智能手表发出信号定位信息；计算若干个被监测患者所在区域内的饱和度，判断被监测患者所在区域内的饱和度是否小于饱和度阈值，进而选择是否联动控制广播系统广播被监测患者区域内患者越界，并联动医护手表接收越界患者定位信息；医护手表确定越界患者移动方向；采用粒子群优化算法规划医护人员追踪越界患者路径，将越界患者带回至其所属的被监测患者所在区域。本发明提供的医护与患者智能手表联动寻回患者的方法，基于智能手表内带有的IC标签，基于物联网技术进行远程无线定位，为医疗系统的管理人员监护、管理和追踪患者提供了便捷。
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