一种化学实验流程的抽取方法及系统

    公开(公告)号:CN118410179A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410518463.0

    申请日:2024-04-28

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本申请公开了一种化学实验流程的抽取方法及系统,涉及化学技术领域。包括:对获取的数据进行信息抽取;信息抽取包含命名实体识别和关系抽取;关系抽取,包含:定义关系类别ARG;获取具有关系类别ARG的实体对;当关系的主体实体为化学物质,客体实体为表示量或浓度的命名实体时,关系类别ARG表示对应化学物质的量或浓度信息;当关系的主体实体为反应操作,客体实体为除了反应操作、量和浓度之外的其他命名实体时,关系类别ARG表示对应反应操作的原料、催化剂、溶剂、反应温度、反应时间或反应条件;对存在关系类别ARG的实体对,进行关系抽取;根据信息抽取的结果,构建知识图谱。针对现有技术中实验流程抽取效率低下的问题,本申请提高了效率。

    一种化学实验自动化调度方法及系统

    公开(公告)号:CN115660572A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211199302.7

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种化学实验自动化调度方法及系统,所述方法包括以下步骤:设置数据库,数据库中存储至少一个试验计划、工作流、实验任务以及设备操作;从外界获取实验计划,对比数据库中数据,生成与实验计划对应的工作流;根据工作流生成实验任务集,包含至少一个实验任务;根据实验任务生成设备操作集,包含至少一个设备操作,将设备操作形成指令分发给设备,所述设备为化学实验中所需用到的自动化设备。本发明适用于多种化验实验,根据化学实验内容自动调度自动化设备进行化学实验,提高实验效率,降低工作人员劳动投入,让科研人员有更多时间和精力投入到创新型工作中。

    一种全自动微量粉末固体精确加样方法

    公开(公告)号:CN114082372A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111552498.9

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明公开了一种全自动微量粉末固体精确加样方法,用于生物或化学实验中粉末固体原料的加样,包括如下步骤:获取待加样粉末固体的密度;确定加样工作中所需的该种粉末固体的重量,并求得该次加样工作中所需的粉末固体的体积;使用微量定量勺获取所需体积的粉末固体并加入到反应容器中。本发明将微量粉末固体加样工作中的按质量加样转化为按体积加样,从而提高加样精度,体积换算通过机器实现,加样工作通过机械臂实现,实现加样工作的全自动执行,解放这一过程中的劳动力,提高实验效率。

    一种基于强化学习的多组机器人协作控制方法及控制系统

    公开(公告)号:CN109116854B

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN201811077944.3

    申请日:2018-09-16

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的多组机器人协作控制方法及系统。方法步骤包括:强化学习生成状态动作表、组内各个机器人彼此共享强化学习结果、相遇时分享状态动作表生成全环境状态动作集合以及利用全环境状态动作集合来对各组机器人进行协作控制。系统包括环境建图模块、组内学习共享模块、组间学习共享模块以及协作控制模块。该多组机器人协作控制方法及系统通过强化学习算法学习出单个机器人在相应状态下的动作,并以此为基础,进行组内交互,共享一个机器人组的学习效果,最终在组间机器人相遇时,共享所有组内信息,并进行机器人避让,提高强化学习的效率;利用组间多机器人迁移学习机制,提高在大面积空间下的多机器人导航效率。

    一种基于六轴机械臂的化学实验自动化系统

    公开(公告)号:CN111659483A

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN202010523651.4

    申请日:2020-06-10

    Abstract: 本发明公开一种基于六轴机械臂的化学实验自动化系统,包括中央控制系统,所述中央控制系统包括工作站系统控制模块和3D仿真场景控制模块;所述工作站系统控制模块,用于工作站系统各机器人运行轨迹的控制及位置参数的显示;本发明公开的化学实验自动化操作系统,将六轴机械臂与可移动装置相结合,极大提高了六轴机械臂的工作范围,工作能力也更加灵活,与3D场景仿真验证相结合,完全能够胜任化学实验操作任务。通过本发明提出的化学实验自动化操作系统,能够帮助化学实验人员完成测试性化学实验的初步筛选,节约大量时间。

    一种基于图像处理的谷物收割清选损失实时在线检测方法

    公开(公告)号:CN107123115B

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201710273872.9

    申请日:2017-04-25

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的谷物收割清选损失实时在线检测方法,步骤包括:获取样本数据、图像处理以及相关性分析,利用相关系数检验法建立谷物横截面积与称重获得的损失量之间的相关性,计算出回归系数并建立回归方程,从而进一步求得清选损失率。该在线检测方法克服了传统谷物收割损失检测滞后、误差大的缺点,能够实时计算清选损失率,从而随着损失率的改变实时调整收割机前进速度、割幅宽度、鼓风机出风量和角度等工作参数,从而降低谷物脱粒不净率,夹带率,减少谷粒损失,提高粮食产量。

    基于LED光源的核酸蛋白检测装置及方法

    公开(公告)号:CN110133144A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910444790.5

    申请日:2019-07-03

    Applicant: 南京大学

    Inventor: 徐顺利 辛博

    Abstract: 本发明公开了一种基于LED光源的核酸蛋白检测装置,嵌入式采集控制器电连接并控制紫外发光模块发出紫外光源,紫外发光模块发出的紫外光源经光纤耦合器照射进入样品池,紫外光穿过样品池后由紫外光电传感器接收透射紫外光,紫外光电传感器依次电连接微弱信号放大模块和对数转换器;样品池内安装电导传感器,电导传感器依次电连接激励变换模块、放大器模块和相敏检波器,所述对数转换器和相敏检波器均通过A/D转换器电连接嵌入式采集控制器,嵌入式采集控制器通过接口控制器电连接核酸蛋白层析工作站。本发明以紫外发光芯片为光源(LED),通过光纤耦合和光路准直系统,将光源照射进入样品池,用光电传感器接收透射紫外光强度。

    一种基于强化学习的多组机器人协作控制方法及控制系统

    公开(公告)号:CN109116854A

    公开(公告)日:2019-01-01

    申请号:CN201811077944.3

    申请日:2018-09-16

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的多组机器人协作控制方法及系统。方法步骤包括:强化学习生成状态动作表、组内各个机器人彼此共享强化学习结果、相遇时分享状态动作表生成全环境状态动作集合以及利用全环境状态动作集合来对各组机器人进行协作控制。系统包括环境建图模块、组内学习共享模块、组间学习共享模块以及协作控制模块。该多组机器人协作控制方法及系统通过强化学习算法学习出单个机器人在相应状态下的动作,并以此为基础,进行组内交互,共享一个机器人组的学习效果,最终在组间机器人相遇时,共享所有组内信息,并进行机器人避让,提高强化学习的效率;利用组间多机器人迁移学习机制,提高在大面积空间下的多机器人导航效率。

    一种基于多粒度强化学习的六足机器人导航方法

    公开(公告)号:CN109085751A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201811077945.8

    申请日:2018-09-16

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于多粒度强化学习的六足机器人导航方法,步骤包括:由机器人对环境进行初次学习,得到细粒度条件的环境信息,再利用Q学习算法得到状态动作表;使用多粒度强化学习算法将原来的细粒度的状态动作表转化为粗粒度的状态动作表;使用多粒度迁移学习算法以及粗化后的状态动作表,对细粒度下的新环境进行重新学习和建图,再进行Q学习获得新环境下的状态动作集合;利用新环境下的状态动作集合对六足机器人进行实时导航控制。该六足机器人导航方法通过强化学习算法学习出变化环境中六足机器人在相应状态的最佳动作,并以此为基础,提高对变化环境的适应性;利用多粒度迁移学习机制,提高在环境变化的情况下的导航效率。

    一种基于室内四旋翼飞行器的激光雷达三维成像方法

    公开(公告)号:CN105334518B

    公开(公告)日:2017-06-23

    申请号:CN201510855161.3

    申请日:2015-11-30

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于室内四旋翼飞行器的激光雷达三维成像方法,步骤包括:读取加速度数据和距离数据,计算获得四旋翼飞行器的位移数据;读取惯性测量数据,计算获得四旋翼飞行器的姿态角度数据;读取深度断层图像数据,计算获得深度断层图像;根据位移数据和姿态角度数据确定深度断层图像数据的采集位置信息,再在相邻位置的深度断层图像之间使用滑动窗口牛顿插值法,从而实现三维成像。该三维成像方法具有高度的灵活性,相对于地面移动机器人能够降低复杂地面对飞行的影响,具有较高的适应能力。

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