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公开(公告)号：CN115376611A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210918638.8
申请日：2022-08-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种抗体生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括S1：获取待处理抗原‑抗体复合物；S2：基于待处理抗原‑抗体复合物得到表示图；S3：基于邻居节点的邻居节点表示和邻居节点坐标对节点进行链内更新，得到链内更新节点表示和链内更新节点坐标；S4：基于链内更新节点表示和链内更新节点坐标对节点进行链间更新，得到链间更新节点表示和链间更新节点坐标和链间更新表示图；S6：链间更新表示图作为表示图执行预设轮数S3至S5得到第一更新表示图；S7：第一更新表示图作为表示图执行预设轮数S3至S6得到目标更新表示图，基于目标更新表示图得到补全互补决定区的抗体。通过本发明使生成的抗体满足抗原特异性要求。
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公开(公告)号：CN115375653A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211009108.8
申请日：2022-08-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种图像差异性分析方法及装置，该方法包括：获取待分析的第一图像和第二图像；利用预先训练好的特征计算模型，对第一图像和第二图像分别进行特征提取，得到第一特征信息图谱和第二特征信息图谱；其中，特征计算模型是基于图像对作为输入，以图像对的不同区域的标记结果作为标签通过深度学习训练得到的；将第一图像和第二图像的坐标重合部分划分为多个网格区域；根据第一特征信息图谱和第二特征信息图谱计算网格区域的区域差异值；根据网格区域的区域差异值和预设区域差异阈值的比较结果确定差异区域。本发明实施例提供的图像差异性分析方法及装置，可以准确地分析出两幅图像之间的差异区域，提高了图像差异性分析的准确性。
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公开(公告)号：CN114054463B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202111434813.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 清华大学
IPC: B08B17/06
Abstract: 本申请提供了一种多孔介质盲端孔及其自清洁或自采集的方法，所述盲端孔的内壁存在第一层级颗粒；在所述第一层级颗粒的表面存在第二层级颗粒；所述第一层级颗粒的粒径为所述盲端孔的特征长度的1％至50％；所述第二层级颗粒的粒径为所述第一层级颗粒的粒径的0.01％至10％；所述盲端孔的自清洁或自采集的方法，包括：向所述盲端孔所在的多孔介质中注入第二液体，第二液体自发地进入所述盲端孔中，将所述盲端孔中的第一液体替换出来；所述盲端孔的组成材质记为第一材质，所述第二液体与所述第一材质的界面能小于所述第一液体和所述第一材质的界面能；所述盲端孔的粗糙体积比大于0.2。
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公开(公告)号：CN115101131A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210565098.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于多方安全计算的基因序列对齐方法及系统，包括：第一参与方和第二参与方将持有碱基序列编码为整数序列和二进制序列并分发给对方；第一参与方和第二参与方分别在明文条件下计算自己持有序列两两对齐第一得分，并通过秘密共享协议将第一得分拆分份额发给对方；双方在持有的两方碱基序列份额条件下，联合计算双方序列两两对齐的第二得分，并将第二得分拆分份额分别发送给各方持有；第一参与方和第二参与方根据持有的所有序列两两对齐得分的份额，计算最高的第三得分作为轴心序列；第一参与方和第二参与方分别在秘密份额条件下将自己持有序列与轴心序列对齐。本发明解决了现有明文序列对齐普遍存在的隐私泄露风险的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115098885A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210895992.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，提供一种数据处理方法、系统及电子设备，应用于数据处理系统中的客户端设备，各客户端设备与服务端连接，用于基于服务端模型对客户端设备中的客户端模型进行协同训练，方法包括：基于获取的数据样本对客户端模型进行第一训练过程；获取第一训练过程中客户端模型中的第一和第二目标特征；将第一目标特征用于对服务端模型进行训练；接收服务端发送的服务端模型中的第三目标特征；基于第二和第三目标特征对客户端模型进行第二训练过程。用以解决现有技术中在基于服务端模型对客户端模型进行训练时，模型参数在模型间传输容易造成数据隐私泄露的缺陷，实现在服务端模型对客户端模型的协同训练时数据隐私的保护。
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公开(公告)号：CN113633789B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110927564.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 清华大学
IPC: A61K49/22 , A61K47/69 , A61K47/54 , A61K41/00 , A61K31/704 , A61P35/00 , B82Y5/00 , B82Y20/00 , B82Y40/00
Abstract: 本发明公开了一种集光声成像和包载药物一体化的液态金属纳米探针及其制备方法。所述制备方法通过将液态金属与单宁酸水溶液混合后进行超声处理，取上层液体，进一步通过温和离心纯化，以去除相对较大的颗粒；接着，将药物制剂与上述液态金属纳米颗粒混合，即得载药液态金属纳米探针。本发明所述载药液态金属纳米探针对肿瘤进行原位注射，使其均匀分布在肿瘤部位，在激光照射下，载药液态金属纳米探针会发生溶胀变形，药物从纳米探针表面释放，光热治疗与化疗联合治疗，双管齐下，消灭肿瘤。
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公开(公告)号：CN114758749A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210293527.2
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学 , 北京智源人工智能研究院
IPC: G16H20/60 , G16H50/70 , G06K9/62 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/279 , G06F16/242 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种基于妊娠期的营养饮食管理图谱创建方法及装置，其中方法包括：获取与妊娠糖尿病相关的目标结构化数据和目标非结构化数据；基于所述目标结构化数据，确定所述妊娠糖尿病的症状及与所述症状具有关联关系的营养饮食信息，并基于所述症状和所述营养饮食信息，创建妊娠期的营养饮食管理图谱本体；识别所述目标非结构化数据中与所述症状和/或所述营养饮食信息匹配的目标实体关系；将所述营养饮食管理图谱本体和所述目标实体关系进行融合处理，生成妊娠糖尿病营养饮食管理图谱。使用本发明能够为妊娠用户针对性的提供直观系统的科学饮食指导，降低了营养饮食方案的获取成本，从而大幅提升了妊娠期营养饮食的管理效果。
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公开(公告)号：CN114743673A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210293525.3
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学 , 北京智源人工智能研究院
Abstract: 本发明提供一种妊娠糖尿病的健康管理方法、装置及电子设备，其中妊娠糖尿病的健康管理方法，包括：获取目标用户的个人基本信息和运动禁忌信息；基于个人基本信息和运动禁忌信息，向目标用户推送饮食配餐方案和孕期运动策略。本发明能够通过与目标用户发生交互的方式，向目标用户推送饮食配餐方案和孕期运动策略，实现了目标用户的主动健康管理目的，为目标用户提供及时的专业饮食指导和专业运动指导，从而大幅降低了妊娠糖尿病患者并发症出现几率，改善了妊娠糖尿病患者的妊娠结局，并提升了妊娠糖尿病发病的预防效果。
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公开(公告)号：CN111652004B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010388547.9
申请日：2020-05-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/58 , G06K9/62 , G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 本发明实施例提供一种用于机器翻译系统的融合方法及装置。该方法包括：获取源语句和若干待融合翻译草稿，建立机器翻译系统融合任务模型；在机器翻译系统融合任务模型中定义编码器，得到源语句编码结果和翻译草稿编码结果，并作为解码器的输入，得到目标翻译概率；基于目标翻译概率，引入投票机制，使若干待融合翻译草稿中的词进行相互投票，得到出现在若干待融合翻译草稿中的高频词；综合所有高频词结果，得到目标翻译结果。本发明实施例通过将投票机制引入基于深度神经网络的机器翻译系统融合方法中，既能更好地综合各翻译系统的翻译结果，同时使用端到端神经网络方法能降低错误传播，从而改善翻译的最终质量，具有良好的实用性。
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