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公开(公告)号：CN119265180A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411287039.6
申请日：2024-09-13
Applicant: 杭州博日科技股份有限公司 , 浙江大学滨江研究院
IPC: C12N15/10
Abstract: 本申请提供一种核酸的提取方法，涉及核酸提取技术领域，包括将待测样本、裂解液和磁珠放入反应容器内，裂解液裂解待测样本释放核酸；对反应容器内的溶液进行预设时间的超声波处理，以使磁珠分散在溶液中并和核酸结合；将磁珠聚焦在移动棒上；通过移动棒将磁珠从反应容器中转移至后续溶液中，对后续溶液进行超声波处理，以使磁珠重新分散在后续溶液中；从后续溶液中移出磁珠，以得到核酸。通过超声波产生的声流，非接触式的将磁珠分散在溶液中并以涡旋状流动，大幅增加比表面积，超声波的方式不需和溶液接触，就可使磁珠和核酸充分结合，避免了现有直接搅拌带来的污染问题，降低接触污染的几率，有效提高后续核酸提取的纯度。
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公开(公告)号：CN118965009A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411467025.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒性度量学习的非侵入式负荷识别方法，包括如下步骤：步骤一，采集不同运行条件下不同电器类型的电流数据，用于组建元学习数据集；步骤二，使用神经网络架构搜索算法对特征提取网络进行学习，具体为对整体的特征提取网络框架进行定义；步骤三，构建基于神经网络架构搜索的度量学习网络框架；步骤四，使用步骤三中获得的度量学习模型对电器进行非侵入式负荷识别。本发明的基于鲁棒性度量学习的非侵入式负荷识别方法，使用神经网络架构搜索算法对度量学习网络的特征提取模块进行自动搜索，通过含噪数据集的训练，得到抗噪声能力最强的网络结构，提高最终度量学习模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118674239A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155492.1
申请日：2024-08-22
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，包括如下步骤：步骤一，进行服务实体及关系建模，之后进行服务能力及流程建模，完成服务生态抽象建模；步骤二，基于服务生态模型、服务日志分析及性能监测报告，评价当前服务现状，之后借助大模型能力，将当前服务状态指标作为输入，挖掘当前服务隐性需求；步骤三，基于粗糙‑模糊综合决策，确定最佳隐性需求。本发明的面向多实体复杂场景的服务生态抽象及隐性需求分析方法，能够有效的挖掘出最佳的隐性需求。
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公开(公告)号：CN118628849A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410722444.X
申请日：2024-06-05
Applicant: 浙江大学医学院附属邵逸夫医院 , 浙江大学滨江研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉状态空间的脑积水CT图像人工智能辅助识别方法。该方法包括：首先，将采集到的数据进行预处理，并通过数据增强增提高模型泛化能力。然后对CT图像执行切片操作，然后将切片映射到特征空间，基于视觉状态空间(VSS模型)提取脑积水CT图像的特征，VSS模型主要通过线性层分支和线性层‑DWconv‑SS2D分支来提取有用特征，最后将学习到的特征输入全连接层实现脑积水CT图像的识别。
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公开(公告)号：CN118624504A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410892380.8
申请日：2024-07-04
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G01N15/1404 , G01N15/1434 , G01N15/01
Abstract: 本发明公开了一种可逆流式分析系统及分析方法，可逆流式分析系统包括：控制单元；光学测试单元，受控于所述的控制单元，获取水凝胶纤维中固定的细胞或生物颗粒的统计学信息、形态信息和定位信息；传送单元，包括至少两个绕线装置；所述的绕线单元包括绕线轮和电机，所述的绕线轮与电机联动；两绕线装置受控于所述的控制单元，分别位于光学测试单元两侧，用于控制固定有细胞或生物颗粒的水凝胶纤维在光学测试单元测试区域的前向、逆向传送。本发明可逆流式分析系统及分析方法能够实现静态的细胞或生物颗粒的形态学分析和高速动态的流式统计分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118503643A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410962092.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 浙江大学滨江研究院 , 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司
IPC: G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的缺失数据补全模型，包括：生成器G，生成一个经过补全的数据矩阵#imgabs0#；判别器D，将数据矩阵#imgabs1#的编码存储在掩码矩阵M中，之后判别器D输出一个判别概率矩阵；分类器C，该分类器C使用有标签的多元数据进行训练；其中，生成器G、判别器D和分类器C均引入有多层感知机，通过多层感知机对给定多元数据样本X进行重构，重构成多元的数据矩阵#imgabs2#。本发明的基于半监督学习的缺失数据补全模型，可以提升数据完整性，避免因数据缺失问题而影响后续的决策分析。
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公开(公告)号：CN114305484B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111530516.3
申请日：2021-12-15
Applicant: 浙江大学医学院附属儿童医院 , 浙江大学滨江研究院
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的心脏病心音智能分类方法、装置和介质，属于医疗技术领域，它解决了现有基于传统听诊器的人工听诊、判断不客观等问题，一种基于深度学习的心脏病心音智能分类方法，包括如下步骤：步骤S01：获取心音音频信号，对心音音频信号进行预处理，根据预处理后的心音音频信号获取心音周期信息；步骤S02：根据预处理后的心音音频信号和心音周期信息进行特征图提取，获取梅尔频谱图；步骤S03：对深度神经网络模型进行训练；步骤S04：执行步骤S01和步骤S02获取目标心音的多个梅尔频谱图，分别输入训练完毕的深度神经网络模型，获得目标心音的最终分类结果。
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公开(公告)号：CN118154435A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410117397.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 中共浙江省委党校(浙江行政学院) , 浙江大学滨江研究院
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：包括：步骤一，对数据进行处理，确定范例样本；步骤二，训练基于扩散模型的多波段图像融合模型；步骤三，对步骤二训练获得图像融合模型的进行测试，记录测试结果，分析融合效果；步骤四，将步骤三生成的融合图像输入到多模态目标检测器中，训练得到一个高性能的多模态目标检测器，随后，与传统的基于单一场景训练的目标检测器的性能进行对比，观察其性能提升效果，并在观察到性能提升较好后利用训练得到的多模态目标检测器进行图像融合。本发明的基于扩散模型的多波段图像融合方法，以解决红外和可见光图像融合中的噪声和质量问题。
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公开(公告)号：CN118133881A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410392227.9
申请日：2024-04-02
Applicant: 浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院) , 浙江大学滨江研究院
Abstract: 本发明公开了一种结合注意力增强的图卷积网络模型构建方法及应用。本发明首先获取MDD患者和健康人HC的原始血液样本集和头颅磁共振图像集；然后对原始血液样本集进行特征提取得到血液样本集特征，对原始头颅磁共振图像进行特征提取得到磁共振图像集特征；最后构建并优化结合注意力增强的自适应图卷积网络模型；所述自适应图卷积网络模型中的图卷积模块作为一个自适应图神经网络，用于吸收步骤2获得的血液样本集和磁共振图像集特征之间的关系先验知识。本发明将图神经网络和注意力模块集成在一起，以捕获特征之间的联系，从而提高MDD的诊断性能。
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公开(公告)号：CN118129132A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410255247.1
申请日：2024-03-06
Abstract: 本发明提供了具备灵活调峰功能的三介质锅炉及储能系统，属于储能系统技术领域。现有机组存在调峰能力不足和低负荷运行效率低等问题。本发明包括锅炉系统，汽轮机系统、熔盐储热系统、导热油储热系统、换热器系统；锅炉系统包括炉膛，水冷壁、下降管、汽包、过热器、再热器、熔盐加热器、烟道隔墙、烟道挡板门、导热油加热器、省煤器；汽轮机系统包括高压缸和中压缸；熔盐储热系统包括冷盐罐、热盐罐、冷盐泵、热盐泵和调节阀门；导热油储热系统包括冷导热油罐、热导热油罐、冷导热油泵、热导热油泵和调节阀门；换热器系统包括熔盐‑导热油换热器，导热油‑汽水换热器、熔盐‑汽水换热器和调节阀门。本发明具有满足电网灵活性调峰需求的优点。
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