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公开(公告)号：CN117473323A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311523063.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及基于对比学习和对抗训练的海关商品规范申报审核方法。本发明针对BERT训练和推断过程不一致的问题，以及没有考虑到的表达退化问题，提出了CLAT‑ELECTRA模型。通过ELECTRA改善BERT训练和推断过程的不一致，并通过两种不同的方法从不同的角度缓解表达退化问题，使模型生成高质量的申报文本语义信息，从而进行分类，提高了海关商品规范申报审查效率。
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公开(公告)号：CN117350322A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311454514.X
申请日：2023-11-03
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于分子计算中信号传输技术领域，公开了一种基于间隙调节核酸外切酶合作水解机制的分子电路的信号传输方法，具体为：先DNA序列设计；其次，构建信号初始化模块；然后，构建可由间隙调节的信号传输模块；最后，级联两种信号模块以构建完整的信号传输通路，通过DNA信号在分子电路中的正交传输实现运算的权乘相加操作。本发明以两种核酸外切酶在间隙的调节下进行组合水解的形式输出正交的DNA信号，能够克服DNA链置换中输入信号与输出信号的极性问题，消除可能对反应过程的副产物，满足信号在传输过程中的抗衰减要求，并且具有微量信号放大的特性，提供了分子电路中信号长距离传输的方式，丰富了核酸外切酶在构建分子电路方面的应用。
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公开(公告)号：CN116479084A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310105750.4
申请日：2023-02-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: C12Q1/02 , C08F220/38 , C09D133/14 , G01N33/76 , G01N33/68
Abstract: 本发明公开了一种基于乙烯基砜表面的双向密度梯度构建方法，所述方法以油墨注射的方式或反应时间控制的方式在乙烯基砜功能化样品表面上制备生物分子或荧光素梯度样品；随后将所得样品浸没在具有抗垢能力的生物惰性的单体水溶液中，在样品表面剩余乙烯基砜基团上通过表面引发碳阴离子介导的阴离子聚合反应生长聚合物刷。该方法底物适用范围广；反应条件温和，能够在生物分子或荧光素密度表面直接生长聚合物刷而无需任何表面改性；是一种适用于制备生物分子或荧光素和惰性分子的双向梯度的通用方法。
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公开(公告)号：CN116384508A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310372708.9
申请日：2023-04-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种面向横向联邦学习的低质数据主动忘却方法，属于深度学习技术领域。该方法首先找到包含低质量数据的客户端，并让这些客户端分别过滤它们本地的低质量数据。本发明用带噪声标签的数据来表示低质量数据。随后，通过消除低质量数据对模型的历史影响来提高全局模型的准确性。本发明弥补了低质量数据导致的模型精度下降问题，与FedRetrain和Rapid retraining相比，低质数据主动忘却方法在提高全局模型精度、减少预测损失和加速忘却速度方面有显著提高，这对于联邦学习系统以低成本提供高质量的智能服务具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116376207A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310229481.2
申请日：2023-03-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: C08L51/00 , C08K9/06 , C08K3/36 , C08F289/00 , C08F222/06
Abstract: 本发明提供了一种氨基化微纳米粒子改性沥青及其制备方法。所述沥青由氨基化的微纳米粒子和酸酐化沥青制备而成，其中氨基化微纳米粒子与酸酐化沥青的重量比为0.005～0.05:1。所述改性沥青的制备方法为，将合适剂量的氨基化微纳米粒子加入到熔融的酸酐化沥青中，维持温度为100～200℃，并在1000～2000rpm速度下持续搅拌0.5～5h，得到微纳米粒子分散均匀的改性沥青。本发明所制备的改性沥青与基质沥青相比高温性能显著提高，抗车辙能力增强，同时抗老化性能也得到改善，在高温地区的高速公路方面拥有很大的应用潜力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115020918B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210815588.0
申请日：2022-07-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: H01M50/449 , H01M50/417 , H01M50/431 , H01M50/446 , H01M10/052 , H01M10/42
Abstract: 一种负载Ni‑N与Co‑N双活性位点掺杂空心碳球催化剂、制备方法及其应用，所制备催化剂首先采用“内部刻蚀”工艺，位于MOF空腔内部的聚吡咯在热解过程中产生的氨气及氰基自由基自碳球内部对其进行刻蚀。Ni‑N与Co‑N双活性位点掺杂空心碳球的比表面积具有巨大提升，能够有效提升锂硫电池中多硫化物的转化速度。同时作为修饰隔膜材料能够极大程度上的限制多硫化物的“穿梭效应”，将多硫化物限制在正极区域，保护锂负极。另一方面，MOF衍生的空心碳球作为活性位点的载体能够因其吸附能力将多硫化物在催化位点进行富集，提升反应动力学，具备优异的导电性。将该催化剂作为隔膜修饰材料应用于锂硫电池上，能够有效提升锂硫电池的比容量及其循环稳定性。
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公开(公告)号：CN112364757B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011242807.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及视频中的人体动作识别，用于定位和分类视频中人体行为动作，具体为一种基于时空注意力机制的人体动作识别方法。本发明所提供的基于空间变换网络的注意力机制，获取与人体运动相关的区域，从而捕获动作之间的细节变化；本发明所提供的局部区域与全局特征进行融合的方法，加强了人体动作的表示；本发明所提供的全局特征描述符，将来自空间信息、时间信息以及时空交互信息进行聚合来区分人体行为动作，提高识别效果。
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公开(公告)号：CN111553071B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010338084.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于演化智能计算和多目标优化问题的交叉领域，涉及一种基于随机嵌入辅助模型的高维多目标演化优化方法，可以更加有效地搜寻到全局最优解集。本发明是一种基于随机嵌入辅助系统模型并行运行的双模态演化优化方法，通过这个方法来搜寻全局最优解集。本发明弥补了随机嵌入的随机性所带来的优化搜索缺陷，并利用随机嵌入的高效性，加快了整体的搜索效率。
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公开(公告)号：CN111161146B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911357050.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种由粗糙到精细的单张图像超分辨率重建方法，整体网络包含两个阶段，分别是多上下文提取阶段和重建增强阶段。多上下文阶段用于提取低分辨率空间的图像上下文特征信息，重建增强阶段用于提取利用高分辨率空间的特征信息。本发明重建出的高分辨率图像视觉效果好，并且在峰值信噪比和结构相似性等图像评价指标上表现优异。同时本专利对时间成本与硬件需求低。
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公开(公告)号：CN115132279A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210644640.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度残差收缩网络的多组学与表型关联预测方法。本发明首先通过差异分析对各组学高通量数据进行降维处理与排序，利用深度残差收缩神经网络学习组学和表型间的映射关系，在此基础上通过置信距离融合上述映射关系，结合主观逻辑的不确定方法实现预测，最后根据分类置信度反向推导出与表型联系最为紧密组学。本发明融合各个组学更能准确地表征复杂的人体生理活动，更客观地从多个维度分析和预测表型，同时考虑到组学数据的高维冗余特点设计了抗噪能力强的深度残差收缩神经网络，结合基于置信分数的主观逻辑多组学融合手段，使得本发明的预测性能相比现有方法在准确度、F1评分和AUC等评估指标上取得可观提升。
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