一种支持多粒度查询的高性能非结构化数据存取协议

    公开(公告)号:CN102750300A

    公开(公告)日:2012-10-24

    申请号:CN201110443773.3

    申请日:2011-12-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种支持多粒度查询的高性能非结构化数据存取协议,用于在一个客户端向多个分布式服务器的缓存中存取和查询多种类型的非结构化数据的具体实现,该协议包括普通数据存取协议的实现、流数据存取协议的实现和查询协议的实现;其中,普通协议可以方便高效地把数据存储,取出,删除;流协议可以在有限的内存条件下存储大文件,消除内存拷贝,减少延迟;对象协议可以在存储OO对象时可以做到语言无关性,可以存储或者获取OO对象中的某个子对象的内容;查询协议不再局限于键完全匹配的查寻,提供了灵活多样的查寻方式;支持对OO对象建立索引,提高查询的效率。

    HR-HPVE6/E7基因SNP检测的固相芯片和探针以及检测试剂盒

    公开(公告)号:CN102703606A

    公开(公告)日:2012-10-03

    申请号:CN201210152151.X

    申请日:2012-05-16

    Inventor: 王新宇 丁田

    Abstract: 本发明属生命科学和生物技术领域,具体是涉及HR-HPVE6/E7基因SNP检测固相芯片和探针以及检测试剂盒。本发明的第一个目的是提供一种HR-HPVE6/E7基因SNP检测的固相芯片,该固相芯片的探针具有SEQIDNo.1-225的核苷酸序列,该固相芯片包含65个HR-HPV16、58、18、52E6/E7SNP位点,可以弥补单纯HPV-DNA检测低特异性和低阳性预测值,检测具有快速、高通量的特点,从而更好的用于宫颈癌的筛查,做到宫颈癌的早期诊断和治疗。本发明的第二个目的是提供HR-HPVE6/E7基因SNP检测的探针引物。本发明的第三个目的是提供一种用于HR-HPVE6/E7基因SNP检测的试剂盒。

    对数据划分分布式环境实现动态划分和负载均衡的方法

    公开(公告)号:CN102207891A

    公开(公告)日:2011-10-05

    申请号:CN201110155674.5

    申请日:2011-06-10

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种对数据划分分布式环境实现动态划分和负载均衡的方法,本发明通过动态组合基本数据单元即进行动态划分进行局部负载均衡,使得划分粒度能够适应系统运行时的要求,解决了固定划分方法由于粒度过大导致负载均衡时效的问题;本发明采用划分请求队列及稀缺资源队列模型分析节点负载具有较广泛的适用性;系统达到负载均衡后,本发明中的局部监视器可以动态调整划分个数,即使划分在节点内部进行自适应调整,以增大节点内部的资源利用率,进而提高整个系统的工作效率。

    基于代码结构语义信息的深度代码搜索方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN113761163B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202110946937.8

    申请日:2021-08-18

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于代码结构语义信息的深度代码搜索方法、系统及装置,包括从目标软件项目中提取代码文件中的方法级代码和相关注释,形成数据集;训练分词模型生成代码搜索数据集;预处理代码搜索数据集,将方法级代码解析为抽象语法树,遍历抽象语法树并提取API序列;构建深度代码搜索模型,包括代码结构信息编码模块、代码语义信息编码模块、信息融合模块、自然语言编码模块;使用预处理后的数据集,优化深度代码搜索模型;利用深度代码搜索模型,从代码搜索数据集中获得与自然语言查询对应的方法级代码。本发明的方法能够有效提升代码搜索模型对于代码结构语义信息以及自然语言描述文本的理解能力,提高代码搜索系统的搜索效果与性能。

    基于代码结构语义信息的深度代码搜索方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN113761163A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202110946937.8

    申请日:2021-08-18

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于代码结构语义信息的深度代码搜索方法、系统及装置,包括从目标软件项目中提取代码文件中的方法级代码和相关注释,形成数据集;训练分词模型生成代码搜索数据集;预处理代码搜索数据集,将方法级代码解析为抽象语法树,遍历抽象语法树并提取API序列;构建深度代码搜索模型,包括代码结构信息编码模块、代码语义信息编码模块、信息融合模块、自然语言编码模块;使用预处理后的数据集,优化深度代码搜索模型;利用深度代码搜索模型,从代码搜索数据集中获得与自然语言查询对应的方法级代码。本发明的方法能够有效提升代码搜索模型对于代码结构语义信息以及自然语言描述文本的理解能力,提高代码搜索系统的搜索效果与性能。

    一种基于区域提名的宫颈图像处理方法及装置

    公开(公告)号:CN108090906B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201810088291.2

    申请日:2018-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区域提名的宫颈图像处理装置,包括:图像采集装置,用于采集经3%‑5%醋酸溶液处理后的宫颈图像;处理器,包括宫颈图像预处理模块和处理模块,所述处理模块包括由特征提取网络、区域检测网络和区域筛选分类网络组成的模型网络,用于输出目标区域的分类信息以及位置信息;存储器,用于存储处理器中模型网络的参数;显示装置,用于显示处理器输出的目标区域的分类信息以及位置信息。还公开了采用所述的基于区域提名的宫颈图像处理装置对宫颈图像进行处理的方法,实现区分宫颈图像中的正常“醋白”与病灶“醋白”。

    一种基于多模态分割网络的宫颈病变区域分割方法和装置

    公开(公告)号:CN109859159B

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN201811469200.6

    申请日:2018-11-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态分割网络的宫颈病变区域分割方法和装置,属于医疗图像处理技术领域,在醋酸图像和碘图像的特征提取过程中采取交叉连接的方式来融合两种图像的特征。为了融合两种图像的特征,将前一个卷积块的醋酸图像特征与下一个卷积块的碘图像进行通道层次的拼接操作,然后碘图像分支再进行后续的特征学习;同理,将前一个卷积块的碘图像特征与下一个卷积块的醋酸图像特征进行拼接操作,然后醋酸图像分支在进行后续的特征学习。这样的交叉连接方式一直持续到第五卷积块,从第五卷积块输出的醋酸图像和碘图像特征基本保持了两种图像的特征。然后,将醋酸图像分支和碘图像分支学习到的特征分别进入FCN模型的分割部分,进行分割预测。

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