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公开(公告)号：CN118136108A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410292588.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种肽与蛋白相互作用及相应绑定残基的预测方法，包括如获取肽‑蛋白质相互作用及对应的相互作用位点信息并构建数据集；计算肽与蛋白质的多源序列特征；构建肽残基特征、蛋白质残基特征、肽序列特征和蛋白质序列特征并映射到统一的特征维度空间得到对应的特征向量；构建肽‑蛋白质对交互图；构建肽与蛋白质相互作用及对应的绑定位点预测模型并训练；采用训练后的肽与蛋白质相互作用及对应的绑定位点预测模型进行实际的肽‑蛋白质对相互作用结果及发生相互作用的残基位点的预测。本发明还公开了一种实现所述肽与蛋白相互作用及相应绑定残基的预测方法的系统。本发明的可靠性更高，而且精确性更好。
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公开(公告)号：CN108111584A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711344106.3
申请日：2017-12-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取的有效下载链接识别方法与系统，该方法包括以下步骤：步骤1：从云服务器获取链接训练数据，并从训练数据中提取链接数据特征向量；步骤2：在云服务器中，基于链接数据特征向量和链接标签训练机器学习判别器；步骤3：将待识别的链接按照步骤1的方式提取链接数据特征向量，输入步骤2得到的机器学习判别器中，输出链接标签，完成对链接的识别。相对于现有技术而言，该方案提供了主动识别机制以克服纯黑名单比对产生的漏判；针对性地提出了个性化特征以弥补识别目标的差异；客户端以插件和弹窗结果反馈形式实现从而增强交互性和用户体验；(4)依托云计算架构大大减少用户电脑的负担并节约管理成本。
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公开(公告)号：CN114446384B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210245600.9
申请日：2022-03-14
Applicant: 中南大学
IPC: G16B15/20 , G16B40/30 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种染色体拓扑关联结构域的预测方法，包括获取基因组区块之间互作矩阵中每个基因组区块并识别得到高频互作区；针对每个基因组区块从高频互作区中识别准核：处理每条染色体上识别的准核得到互不重叠的准核；对一条染色体上互不重叠的准核进行合并得到要预测的染色体拓扑关联结构域的核；确定附件候选区中每个基因组区块的从属关系并结合染色体拓扑关联结构域的核得到最终预测的染色体拓扑关联结构域。本发明还公开了一种实现所述染色体拓扑关联结构域的预测方法的预测系统。本发明充分利用Hi‑C数据的全局信息，缩减候选边界定位的范围，无需用户给出预定义参数，能够准确预测拓扑关联结构域，可靠性高、准确性好且效果较好。
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公开(公告)号：CN115798730A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211472734.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/70 , G16B40/00 , G16B20/00 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于带权图注意力和异构图神经网络的环状RNA‑疾病关联预测方法、设备和介质，方法：获取数据确定相似性分别构建环状RNA网络、miRNA网络和疾病网络；基于节点初始特征，及网络内部节点间的连接权重，采用带权图注意力机制，分别从环状RNA网络、miRNA网络和疾病网络中提取节点特征；将环状RNA、miRNA和疾病分别作为3种异构节点，根据不同类型节点间的关联建立3种异构边，构建多源异质网络；采用异构图神经网络模型，提取多源异质网络各节点的聚合特征；基于聚合特征预测多源异质网络中潜藏的环状RNA‑疾病关联。本发明有效预测多源数据中潜藏的元路径，提高模型的精准度，且具有稳定的预测性能。
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公开(公告)号：CN108447501A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810258659.5
申请日：2018-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: G10L25/24 , G10L25/45 , H04N21/233 , H04N21/81 , H04N21/854 , G06F17/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种云存储环境下基于音频字的盗版检测方法和系统，通过多维聚类构建的音频字典，对版权资源分割后的短时音频段进行特征提取，音频段转换为可以表征音频内容的音频字序列后，建立倒排索引。检索时，将用户提交的查询转换为音频字后直接定位候选段落，并根据候选段落与查询的内容相似度与阈值的关系确定视频是否为盗版。充分利用了音频特征在传统音视频媒体文件中的稳定性，以及静默片段等特征，检测结果高效而准确，以极低的本地计算成本和较少的网络带宽，较容易的为正版资源提供了一种版权鉴定保护方案。
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公开(公告)号：CN107613480A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710871553.8
申请日：2017-09-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树状簇与移动元素的数据收集方法。包括如下步骤：基于域心距离的网络区域划分，选取中心点和域心，从而将整个网络划分为多个区域；在每个区域中选择用于收集数据的小车出发点位置；在分区内选择数据汇聚节点SP并视为单棵树的根节点，基于距离根节点的最短跳数计算每个节点的父节点与子节点集合，构建每个汇聚点SP的数据收集树；同时构建关于能量消耗量的优化函数，计算每个节点的数据产生率和链路传输率；汇聚点SP将作为DCV巡游网络时的驻留收集点，且在固定周期后重新选择汇聚点SP，随之生成数据收集树。因此，本发明有效的减少了网络中数据传输能耗和DCV移动消耗，降低数据收集时延，缓解hotspot问题，延长网络生命期。
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公开(公告)号：CN114446384A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210245600.9
申请日：2022-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种染色体拓扑关联结构域的预测方法，包括获取基因组区块之间互作矩阵中每个基因组区块并识别得到高频互作区；针对每个基因组区块从高频互作区中识别准核：处理每条染色体上识别的准核得到互不重叠的准核；对一条染色体上互不重叠的准核进行合并得到要预测的染色体拓扑关联结构域的核；确定附件候选区中每个基因组区块的从属关系并结合染色体拓扑关联结构域的核得到最终预测的染色体拓扑关联结构域。本发明还公开了一种实现所述染色体拓扑关联结构域的预测方法的预测系统。本发明充分利用Hi‑C数据的全局信息，缩减候选边界定位的范围，无需用户给出预定义参数，能够准确预测拓扑关联结构域，可靠性高、准确性好且效果较好。
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公开(公告)号：CN114225296A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111522625.0
申请日：2021-12-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了校园摸高机，包括摸高机主体，所述摸高机主体包括：底座，所述底座设置于外固定面上；支架组，所述支架组设置于底座的顶端；摸高机构，所述摸高机构设置于支架组的一侧。通过设置红外触摸屏，学生在摸高练习过程中，仅需用力向上起跳即可，当学生进行跳高时，起跳后手经过红外触摸屏前方，通过红外激光可以监测到手所处的具体位置，将数据反馈都触摸屏软件中，用过计算可以得到学生跳的高度，无需像传统摸高设备般跳起后用手拍打摸高板，学生仅需单纯完成跳起动作即可，能够有效提高学生的摸高成绩，确保测量方法的科学性以及有效提高成绩的准确性，装置的实用性更强。
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公开(公告)号：CN108111584B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201711344106.3
申请日：2017-12-15
Applicant: 中南大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , G06F16/955 , G06K9/62 , G06N99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取的有效下载链接识别方法与系统，该方法包括以下步骤：步骤1：从云服务器获取链接训练数据，并从训练数据中提取链接数据特征向量；步骤2：在云服务器中，基于链接数据特征向量和链接标签训练机器学习判别器；步骤3：将待识别的链接按照步骤1的方式提取链接数据特征向量，输入步骤2得到的机器学习判别器中，输出链接标签，完成对链接的识别。相对于现有技术而言，该方案提供了主动识别机制以克服纯黑名单比对产生的漏判；针对性地提出了个性化特征以弥补识别目标的差异；客户端以插件和弹窗结果反馈形式实现从而增强交互性和用户体验；(4)依托云计算架构大大减少用户电脑的负担并节约管理成本。
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公开(公告)号：CN108737995A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810502344.0
申请日：2018-05-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种充电车移动受限的充电调度方法，包括获取无线可充电传感器网络的数据信息并模；采用路径扫描算法获得初始化数据；采用遗传算法进行第一次优化；采用局部搜索算法进行第二次优化；进行分解和插入得到最终的调度方案。本发明方法充分考虑了实际情况中道路的有向性，因此本发明方法适用于实际道路情况，能够有效减少充电车的平均移动能耗，为充电车搜寻到移动能耗更少的最优充电路径，而且本发明方法科学可靠。
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