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公开(公告)号：CN111840209A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010809588.0
申请日：2020-08-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于生物医用高分子材料领域，公开了一种可程序化释放银屑病治疗药物的微针贴片及其制备方法，该微针贴片上的微针包括能快速溶解释放银屑病药物的生物相容性基质，以及位于该生物相容性基质表面和/或内部的能缓慢释放银屑病药物的聚合物粒子；其中，所述生物相容性基质所采用的基质材料为易溶物或可溶物，该生物相容性基质内具有独立存在的银屑病药物成分，以便快速溶解释放；所述聚合物粒子是掺有银屑病药物成分的难溶聚合物粒子，利用难溶聚合物的作用能够使该聚合物粒子内的银屑病药物成分被缓慢释放。本发明紧密围绕银屑病治疗的用药需求，通过对微针的内部结构和组成进行改进，能有效实现银屑病治疗药物的程序化释放。
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公开(公告)号：CN1372334A
公开(公告)日：2002-10-02
申请号：CN01138333.X
申请日：2001-12-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: H01L41/24
Abstract: 本发明公开的Si基Bi4Ti3O12铁电薄膜的制备工艺,采用钛酸丁酯,冰醋酸,硝酸铋,乙酰丙酮配制Bi4Ti3O12溶胶,其配比为:(a)钛酸丁酯与硝酸铋的摩尔比为3.00∶4.20－4.40;(b)冰醋酸、乙酰丙酮和钛酸丁酯的体积百分比分别为10－80%∶10－80%∶10%;选用(100)晶向p型单晶Si基片作为衬底,将溶胶滴到衬底上,再进行匀胶,形成湿薄膜,再进行烘干处理后进行退火处理;重复进行匀胶、烘干处理和退火热处理,直至形成所需厚度的BIT铁电薄膜。本发明方法制备的铁电薄膜可用于存储器制作。该铁电薄膜在结构、铁电与介电等方面具有较好的综合性能。在具体实施方式部分将从几个方面对本发明的技术效果作具体分析。
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公开(公告)号：CN112768636B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011618319.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: H01M4/1395 , H01M4/04 , H01M4/134 , H01M10/0525
Abstract: 本发明属于二次锂金属电池领域，更具体地，涉及一种复合锂金属负极及其制备方法。本发明制备方法包括以下步骤：(1)配制导电金属纳米线墨水，将金属网浸入所述金属纳米线墨水中，取出所述金属网后干燥，获得负载有导电金属纳米线的金属网；(2)将所述负载有导电金属纳米线的金属网平放在金属锂箔上，通过辊压机进行辊压，移除金属网，即可得到复合锂金属负极。本发明中通过利用金属网在金属锂箔上压制阵列沟道图案，一方面金属网机械强度大于锂，易于进行有效辊压构造沟道，获得的复合锂金属负极相对于平板锂箔，具有极低的极化电压和优异的循环稳定性，在锂金属二次电池领域具有很大的应用价值。
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公开(公告)号：CN105530122A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510883242.4
申请日：2015-12-03
Applicant: 国网江西省电力公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型，根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合；(3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。
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公开(公告)号：CN105471647A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510881512.8
申请日：2015-12-03
Applicant: 国网江西省电力公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 华中科技大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网故障定位方法，包括：首先预处理历史告警数据，得到多个重要告警属性，并分配影响因子；建立基分类器作为子预测模型，分别对历史告警数据进行预测，并将预测准确率作为基分类器权重；其次，将多个基分类器分为基分类器集合，估计得到每一组的平均权重和平均影响因子，继而得到每一组的综合权重，选取综合权重最大值，其所对应的故障类别即为最终预测结果，至此建立组合预测模型；利用组合预测模型对现有告警数据进行预测，得到最终的故障定位预测结果。本发明不仅解决了故障定位技术存在的准确低、反应慢的问题，同时通过构建的组合预测模型进行故障定位，显著提高了故障定位的准确性，大大缩短了故障定位的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1356728A
公开(公告)日：2002-07-03
申请号：CN01138334.8
申请日：2001-12-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: H01L29/772 , H01L21/335
Abstract: 本发明公开的铁电场效应晶体管,其存储介质层为钛酸铋(BIT)薄膜。其制备方法为:在清洗后Si基片上涂布光刻胶、曝光、显影,得到套刻标记图形后,再刻蚀,得到套刻标记凹痕;涂布光刻胶,光刻形成源区和漏区的注入窗口;进行N+离子注入,形成源区和漏区;采用Sol－Gel工艺淀积BIT铁电薄膜;刻蚀掉源区和漏区上方的BIT铁电薄膜,得到源、漏电极窗口;采用直流磁控溅射方法镀Ag金属层,反刻Ag金属层得到源、漏、栅极。本发明有效地克服了一般铁电存储场效应器件界面特性差、易疲劳的缺点,使信息存储时间延长;简化了制作工艺,并有效地提高器件的成品率。本发明仍保持了MFS结构存储器件的优点,并与标准IC工艺兼容。
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公开(公告)号：CN113782702B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110981041.3
申请日：2021-08-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水系锌离子电池负极、制备方法及电池。所述方法包括下列步骤：(1)将银纳米线悬浊液滴加电池负极基底上，所述基底为锌片；(2)将滴加有银纳米线悬浊液的基底烘干，得到所述水系锌离子电池负极；其中，所述电池负极上的银纳米线和锌片基底在电化学循环过程中发生合金化反应形成以银纳米线为三维基体的AgZn3合金层。本发明成功降低了锌在电池循环过程中的成核过电势，并且利用银锌合金层对锌的稳定性以及对电解液的隔绝作用提高了负极的抗腐蚀能力，同时银的良好导电性也能大幅降低电池的阻抗和极化，以此解决了锌负极中枝晶生长以及腐蚀问题并提高了电池的电化学性能。
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公开(公告)号：CN114203970A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111446942.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H01M4/139 , H01M4/13 , H01M4/04 , H01M10/0525
Abstract: 本发明属于锂离子电池领域，具体涉及一种改善锂电池电解液浸润性的电极极片及其制备方法。本发明制备方法包括以下步骤：将电极极片水平移动的同时，通过水平式针头和波纹式针头在可塑状态的电极极片第一面的表面雕刻沟道，所述水平式针头固定雕刻获得直线条纹沟槽，所述波纹式针头来回扫描雕刻获得波纹条纹沟槽，加热固化成型即可获得第一面沟槽结构电极极片；将第二面加工获得第二面沟槽结构电极极片，电极极片进行辊压，即可得到沟槽结构电极极片。本发明构造准三维沟槽图案，增加了电解液流动通道和增大了电解液传输界面面积，同时缩短了电解液在极片中的流动距离，有助于快速完全浸润电极片内部，具有非常大的应用价值。
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公开(公告)号：CN119570981A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411619773.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 北京京东方知微生物科技有限公司
IPC: C12Q1/70 , C12Q1/6851 , C12N15/11 , C12R1/93
Abstract: 本发明提供了一种用于检测大别班达病毒的引物探针组合物及试剂盒和应用，涉及生物检测技术领域，包括针对大别班达病毒S基因的引物探针组和针对大别班达病毒L基因的引物探针组，以大别班达病毒L、S基因作为扩增靶基因设计，将针对大别班达病毒S基因的引物探针组和针对大别班达病毒L基因的引物探针组作为引物探针组合物，实现了多基因靶标扩增，阳性检出率达100％，高于单基因扩增的阳性检出率；最低检出限达200copies/mL；定量限达500copies/mL，定量线性范围为5.0×102～1.0×108copies/mL。解决了现有技术中缺少灵敏度和准确率高的大别班达病毒核酸多重qPCR检测方法的技术问题。
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公开(公告)号：CN118116593A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410389816.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种发热伴血小板减少综合症死亡率预测方法。首先采用不同的机器学习方法分别对与患有SFTS的患者死亡率相关的临床特征进行筛选，分别得到若干组临床特征数据集。再提取同时存在于若干组临床特征数据集中的临床特征构建目标特征集，以患者数据库中与目标特征集对应的数据构建样本数据集。最后构建多层感知器(MLP)预测模型，使用样本数据集对MLP预测模型进行迭代训练，确定MLP预测模型的参数数值，使MLP预测模型表现最佳。本发明能够通过患者当前的临床数据预测其死亡率，解决了现有技术中无法准确预测SFTS患者死亡率的技术问题。
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