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公开(公告)号：CN104199825A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410352847.6
申请日：2014-07-23
Applicant: 清华大学 , 北京中科汇联信息技术有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30985 , G06F17/30294 , G06F17/30976
Abstract: 本申请提供了一种信息查询方法和系统，其中，所述方法包括：将输入的语音信号识别成文字符号输出，得到待查询字符串；将所述待查询字符串按照设定匹配规则分别与模板集下的多个压缩模板进行匹配，得到与所述待查询字符串相匹配的压缩模板中的第一模板；其中，所述模板集下包括多个模板，所述多个模板按照有向图压缩进行共享合并，得到一个或多个压缩模板；从知识库中查询得到所述第一模板对应的应答信息；通过语音和/或文字输出所述应答信息。通过本申请解决了传统基于模板匹配的搜索方法随着系统模板数量和样式的增加，处理逻辑越来越复杂，搜索效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN103810999A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410067916.9
申请日：2014-02-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明是有关于一种基于分布式神经网络的语言模型训练方法及其系统，该方法包括：将大词表拆分为多个小词表；将每个小词表对应一个神经网络语言模型，每个神经网络语言模型的输入维数相同且独立进行第一次训练；将各神经网络语言模型的输出向量合并并进行第二次训练；得到归一化的神经网络语言模型。该系统包括：输入模块、第一次训练模块、第二次训练模块和输出模块。本发明通过多个神经网络训练学习不同词表，充分利用神经网络的学习能力，大大降低对大词表学习训练的时间，同时将大词表的输出进行归一化，实现多个神经网络的归一和共享，使得NNLM尽可能学习更多的信息，从而提高大规模语音识别和机器翻译等相关应用任务中的准确率。
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公开(公告)号：CN103394410A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310316309.7
申请日：2013-07-25
IPC: B03C1/32
CPC classification number: C12Q1/686 , B03C1/06 , G01N27/745 , G01N35/0098
Abstract: 本发明公开了一种位置可调节的智能磁力架。包括横向移动机构和纵向移动机构；横向移动机构包括运动平台支架和设于运动平台支架的两端的主动带轮和从动带轮；主动带轮与主动轮电机相连接；主动带轮和从动带轮与同步齿形带相啮合；运动平台支架上还设线性导轨，线性导轨上设有磁铁固定架，磁铁固定架上设有若干个磁铁；磁铁固定架与同步齿形带相连接；纵向移动机构包括固定轴升降电机，固定轴升降电机固定在电机安装板上；固定轴升降电机可使运动平台支架做上下运动。由于磁力架可上下运动，首先使磁力架对不同厂家磁珠的适应性大大提高，避免了磁铁磁性过大而导致磁珠团聚的现象。由于磁力架可左右移动，实现了自动化设备中加样与吸附的同时进行，提高了自动化设备样品处理的速度，节省大量时间并提高实验成功率。
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公开(公告)号：CN102719357A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210177086.6
申请日：2012-05-31
CPC classification number: B01L7/52 , B01L3/502715 , B01L2400/0487
Abstract: 本发明公开了一种实时监控微阵列芯片分析过程的杂交系统。它包括：一杂交腔体；所述杂交腔体由微阵列芯片、腔体围堰和盖片组成，所述盖片上设有流体入口和流体出口；一温控装置；所述温控装置与所述杂交腔体相连接；一外围流路；所述外围流路通过所述流体入口和流体出口与所述杂交腔体相连通；和一实时成像模块；所述实时成像模块包括一光源和光检测器件，所述光源的光入射到所述微阵列芯片的表面上，然后经所述微阵列芯片的表面反射后投射到所述光检测器件。本发明提供的微阵列芯片杂交系统，可以实现芯片的动态杂交、清洗和干燥等流程，实时成像模块可以实现对芯片上述处理流程中磁珠强度实时监测。根据信号变化情况，优化芯片处理条件，也可用于研究固液相杂交的动力学问题。
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公开(公告)号：CN1736611A
公开(公告)日：2006-02-22
申请号：CN200510092993.0
申请日：2005-08-26
Applicant: 北京博奥生物芯片有限责任公司 , 清华大学
IPC: B01L3/02
CPC classification number: B01L3/021 , B01L3/0279 , B01L3/0293 , B01L2400/0487 , G01N35/0099 , G01N35/1065 , G01N2035/103
Abstract: 本发明公开了一种多通道移液装置，它包括：一多通分流器，其设置有一个入口和多个出口；一可以产生流体体积置换的泵，其和所述多通分流器的入口相连；以及设置在所述多通分流器每个出口上的取样头；其中，多通分流器用来把泵产生的体积变化均匀分配到各个取样头中。本发明结构简单、成本较低、十分适用于转移微量液体、而且更易于实现自动化控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1635164A
公开(公告)日：2005-07-06
申请号：CN200410088889.X
申请日：2004-11-08
Applicant: 北京博奥生物芯片有限责任公司 , 清华大学
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: G01N33/54373 , B01J2219/00513 , B01J2219/00527 , B01J2219/00605 , B01J2219/00621 , B01J2219/00657 , B01J2219/00659
Abstract: 本发明公开了一种高通量生物芯片及其应用。本发明的高通量生物芯片包括固相基质及附着在基质上的样品，其特征在于：所述样品呈若干平行的样品带排列。应用本发明生物芯片进行检测的方法，包括如下步骤：1)沿与生物芯片上样品带相交的方向在固相基质表面制作上若干条与样品对应的检测分子线，使检测分子与固定在固相基质上的样品反应；2)清洗固相基质后检测信号点。本发明巧妙地在一个生物芯片上制作出两层样品线和探针线，可以实现多个样品对多个探针的并行检测分析，具有检测通量、检测效率高的优点；采用简单的干燥过程加快了探针与样品分子的杂交反应，检测时间短，可以广泛应用于生物分子的检测。
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公开(公告)号：CN114260031B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202011022245.6
申请日：2020-09-25
Applicant: 博奥生物集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种生物安全柜，包括：具有内腔的柜体；设置在柜体上并与内腔连通的第一窗口，通过开启第一窗口能够使物品进出内腔；设置在柜体上并与内腔连通的第二窗口，通过开启第二窗口能够使物品进出内腔，并且第二窗口和第一窗口设置在柜体的不同壁面上；设置在柜体上的空气过滤系统，其能够使过滤后的清洁空气进入内腔，并在流经内腔后经气流通道再次进入空气过滤系统，且在气流通道的负压吸力作用下，能够阻止柜体的外界空气经开启的第二窗口进入到内腔。上述的生物安全柜，在保证柜内洁净度不受影响的前提下，具有了更多供物品进出的窗口，令物品可以在多个不同的方位进出生物安全柜，使得生物安全柜可以满足更加多样化的使用需求。
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公开(公告)号：CN118820541A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310847705.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 华为云计算技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本申请提供了一种信息识别方法、系统及相关设备，该方法包括以下步骤：获取待查询的数字信息，对待查询的数字信息进行编码，获得数字信息的第一编码，利用第一编码与搜索树进行匹配，确定与数字信息相关的目标对象，该搜索树包括多个搜索路径，每个搜索路径对应一个对象的第二编码，通过预先对注册信息库中多个对象的数字信息进行编码每个对象的第二编码，基于第二编码进行搜索树的创建，使得信息识别可通过匹配搜索树的方式实现，提高信息识别的精度和效率。
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公开(公告)号：CN111563262B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010296911.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于可逆深度神经网络的加密方法及系统。该方法包括：获取待加密数据；将待加密数据输入至加密器中进行正向计算，得到加密结果；其中加密器是基于任意样本数据和任意目标函数，通过控制所述任意目标函数来控制加密后数据的展现形式，并对采用可逆计算单元构建得到的神经网络模型进行训练所得到的。本发明实施例通过采用不同的可逆算子进行任意数目和顺序的组合得到可逆深度神经网络，并采用不同的随机方法进行参数初始化，使用任意训练样本和任意目标函数进行模型训练得到加密器，设计简单，且能实现无损解密，并控制加密数据展现形式，使得计算效率显著提高。
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公开(公告)号：CN111462762B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202010218732.3
申请日：2020-03-25
Applicant: 清华大学
IPC: G10L17/06 , G06F18/2132 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施例提供一种说话人向量正则化方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别语音的说话人向量；将所述说话人向量输入至区分性标准流模型，得到所述区分性标准流模型输出的说话人正则化向量，所述说话人正则化向量整体服从高斯分布，且所述说话人正则化向量中表征各个说话人的向量分别服从高斯分布；所述区分性标准流模型是基于样本说话人向量及其对应的说话人标签训练得到的；基于所述说话人正则化向量，确定所述待识别语音的说话人识别结果。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，能够很好地与后端打分模型兼容，提高了声纹识别系统的性能。
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