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公开(公告)号：CN108841775B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810553009.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 同济大学
IPC: C12N5/00
Abstract: 本发明涉及一种细胞膜动态功能化的方法，反应活性高的二硫化物质，在生理环境下，与细胞膜表面巯基发生交换反应，对细胞膜进行动态功能化，获得细胞膜被材料工程化的细胞。与现有技术相比，本发明对细胞膜进行功能化过程适用于不同细胞类型，整个过程具有很高细胞相容性，且所使用的反应活性高的二硫化物质在一段时间后可以自行降解，有效避免对细胞功能的长期影响。该技术可暂时调控细胞的功能如增殖，周期，内吞效率，在细胞命运及功能调控上具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN113129309A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110241269.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于对象上下文一致性约束的医学图像半监督分割系统，包括图像粗加工模块，图像粗加工模块包括多个粗加工层，除底部以外的粗加工层设有编码器和解码器，还包括级联的字符识别模块，顶部的粗加工层的编码器获取未标注的初始医学图像，解码器输出粗分割图到字符识别模块，字符识别模块之间设有卷积层，融合来自粗加工层的低层信息和上一级字符识别模块的输出特征，得到细分割图，字符识别模块生成对象上下文特征向量并拼接计算得到增强特征图，从而设置一致性约束，对粗分割图和细分割图进行半监督训练，得到医学标注图像。与现有技术相比，本发明具有有效提升模型的特征提取能力、从无标注数据中学习更抗扰动的全局特征等优点。
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公开(公告)号：CN112348118A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011377685.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 华平信息技术股份有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于梯度维持的图像分类方法、存储介质及电子设备，所述基于梯度维持的图像分类方法包括：获取待训练的图像集；将所述图像集划分为训练集和测试集；利用所述训练集训练分类胶囊网络模型，且在训练过程中通过图像预测胶囊的路由梯度系数维持胶囊层叠加时的梯度稳定；将所述测试集输入所述分类胶囊网络模型中进行图像分类的性能测试。本发明在图像分类所用的胶囊网络模型中通过路由梯度系数维持梯度稳定。不仅在某种程度上抑制了梯度的消失，而且还可以适当的可以放大梯度并将梯度更平滑地扩展到模型前面的网络层，提高了胶囊网络模型的图像分类性能。
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公开(公告)号：CN110543832A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910745397.X
申请日：2019-08-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林和卷积神经网络的脑电数据分类方法，包括：S1、采集原始的时序脑电数据，并将时序脑电数据转换为频域脑电数据；S2、基于随机森林方法，对频域脑电数据进行导联筛选，以对频域脑电数据进行降维处理；S3、构建卷积神经网络，将降维之后的频域脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；S4、结合随机森林方法以及训练好的卷积神经网络，对经过傅里叶转换的实际脑电数据依次进行导联筛选和分类。与现有技术相比，本发明利用随机森林筛选重要的特征，降低了脑电数据维度，减少了计算量；结合卷积神经网络对降维的脑电数据进行拟合，保证了脑电数据分类准确率。
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公开(公告)号：CN110298450A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910424679.X
申请日：2019-05-21
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于生成式对抗网络的虚拟样本生成方法，包括：基于WGAN-GP改进模型对生成器的输入样本进行SVM分类预训练；根据所述SVM分类得到决策面的位置，并模拟生成位于所述决策面附近的少数类样本；根据生成样本与所述决策面的几何距离，设置生成样本的位置约束，以控制样本生成范围；根据所述位置约束建立PCGAN模型，并进行基于所述PCGAN模型的少数类样本扩充；通过所述PCGAN模型在SVM决策面附近生成符合原始分布的生成样本。本发明能提高生成式对抗网络的稳定性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103260056B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310145807.X
申请日：2013-04-25
Applicant: 同济大学
IPC: H04N21/24 , H04N21/258
Abstract: 本发明涉及一种基于视频场景切换性的VOD负载均衡方法，该方法通过使得服务器被访问概率相同化以及将相同文件的请求均匀分配到存有该文件的服务器子组上这两个方面来解决VOD系统的负载不均衡的问题，并最终基于这两方面制定负载均衡策略，采用了这种综合的对负载均衡的分析方式。另外，本发明方法将分块后的视频块块内的访问率变化最小最为分块的原则，然后一步一步将问题推理到以场景切换检测作为分块的原则。再者，通过计算各个分块的点播概率，然后设计的服务器访问概率平均的存储方法。
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公开(公告)号：CN103795611A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410019462.8
申请日：2014-01-16
Applicant: 同济大学
IPC: H04L12/58
Abstract: 一种基于非时间逆序的微博优先处理方法，实施步骤为：（1）当用户设置关注好友的优先级后，用户就会首先看到最关心的好友的微博，最不关心的好友最后才看到；（2）如果存在以#标记的表达事件的微博，首先显示这样的微博，再显示其他微博；（3）按照好友昵称的字典序显示好友最新发布所有的微博，同一个好友的微博仍然按照时间逆序显示。将与某一个好友或事件相关的微博聚合在一起按照非时间逆序显示给用户，增加用户浏览微博的专注度和便利性。让用户首先看到最关心的用户的微博状态，最不关心的好友微博显示在最末，这样更加符合用户关注外界环境变化的习惯，也有效渐少恶意广告微博等垃圾信息对用户的骚扰。
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公开(公告)号：CN103347125A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310254184.X
申请日：2013-06-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于环境声音和位置的手机情景模式自动调节系统。声音信息采集模块可以通过手机中现有的麦克风来采集环境的声音信息，从中计算出环境的声音等级，并据此自动调节手机的来电铃音音量和振动提示的开或关；手机用户可以通过GPS、基站和WIFI热点等位置信息标记一些经常去的地点，并设置在这些地点所需要的手机铃声音量和振动模式，等下次用户再到达该地点时，手机的情景模式会根据先前的设定自动调节；对于同一个地点，用户也可根据不同时间设置不同的手机铃声音量和振动模式，到时根据不同的时间段手机的相应情景模式设置也会自动进行调节。根据环境音量或是具体的位置进行手机提示铃音的自动调节，满足手机用户的实际需求。
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公开(公告)号：CN103268312A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310159025.1
申请日：2013-05-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于用户反馈的训练语料收集系统及其方法，根据用户反馈的特点，同时也结合移动终端上的应用，由此来判断已经训练的模型对于相应的语言处理任务是否很好的完成，从而可以确定此次标记的正确性。将正确的标记文本存储入数据库从而实现了训练语料的生成与收集。随着互联网特别是移动互联网的发展，专门面向移动互联网的应用越来越多，这些应用通过服务器向用户提供各种各样的信息，同时也可以利用移动设备收集用户的习惯与信息。本发明作为一种新的基于用户反馈的学习机制，利用用户反馈的信息为机器学习提供新的途径和方法，可应用于垃圾邮件识别等任务当中。
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公开(公告)号：CN103260050A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310120608.3
申请日：2013-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/472 , H04N21/4725 , H04N21/475 , H04N21/647
Abstract: 一种基于Google App Engine云平台的视频点播系统，属于一种互联网应用。本发明的目的在于设计并实现了一套高性能的满足大规模用户实时视频点播需求的分布式系统级方案。通过在Google App Engine云平台上设计视频点播系统，用户面对的不是一个单纯的视频网站，而是一个有分布式服务器集群组成的视频数据传输网络，海量的视频按照点播流行度和相似程度等策略存储在不同性能的分布式服务器节点上，在保证有多份数据冗余的情况下进行视频内容的分发，并且能够根据用户实时请求点播的数量来动态配置视频服务的节点，以满足互联网用户动态变化的视频点播需求，可以提高视频点播的质量，从而增强用户体验。
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