公开(公告)号：CN112395636B

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110065839.3

申请日：2021-01-19

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 ,  国家电网有限公司 ,  南昌大学

Inventor： 谭如超 ,  刘兴 ,  黄浪鑫 ,  谭如高 ,  李健 ,  肖辉

IPC: G06F21/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种电网数据加密模型训练方法、系统、存储介质及设备，方法包括：获取用于模型训练的加密密钥及电网明文数据；将所述加密密钥及电网明文数据输入到量子卷积神经网络当中进行训练；计算所述量子卷积神经网络的目标损失；判断所述目标损失是否小于预设值；若是，则输出所述量子卷积神经网络的训练结果，得到电网数据加密模型。本发明通过量子卷积神经网络来训练电网数据加密模型，并以损失最小为训练目标，使得训练得到的加密模型能够快速、可靠的对电网数据进行加密处理，满足电网大数据的安全维护需求。

公开(公告)号：CN111919907A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010833372.8

申请日：2020-08-18

Applicant: 北京二商(江西大观楼)食品有限公司 ,  南昌大学

Inventor： 付桂明 ,  王家槐 ,  万茵 ,  肖辉 ,  雷宇 ,  吴晓江 ,  冯思麟

IPC: A23C20/02

Abstract: 本发明提供一种低嘌呤腐竹及其制备方法，通过向高嘌呤含量的豆浆中加入核酸酶进行催化酶解，然后将催化酶解后的豆浆通过阴离子交换树脂NUF20进行吸附，再经过过滤、煮浆、揭竿成型、烘干处理后，得到低嘌呤腐竹；其中，阴离子交换树脂NUF20为苯乙烯/二乙烯苯交联共聚物，交联度为95～98％，粒度直径为1～2mm。本发明的方法可以有效降低腐竹中的嘌呤含量，本发明的方法可以将腐竹中的嘌呤含量降低到25mg/100g以下，达到低嘌呤食物的标准。

公开(公告)号：CN103983684A

公开(公告)日：2014-08-13

申请号：CN201410147152.4

申请日：2014-04-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 张秋婷 ,  涂宗财 ,  肖辉 ,  黄小琴 ,  王辉 ,  樊亮亮 ,  包中宇

IPC: G01N27/62 ,  G01N1/44

Abstract: 本发明是一种MALDI板上反应的糖基化抑制剂的高效筛选方法。它是选取任意多肽与还原糖以一定比例的混合体系为作用底物，加入不同的待测物后直接点样在MALDI板上，干热条件下，烘箱60℃，反应4h，然后加入基质（α-Cyano-4-hydroxycinnamicacid）直接采用MALDI-TOF-MS进行分析评价。通过计算DSP，评价指标可为DSP，抑制率以及IC50。从而确定待测物的糖基化抑制性。采用本发明可以定性、定量的对待测物的抑制特性及抑制程度进行测定。此方法具有快速、高效、灵敏、分辨率高以及样品量需求小的优点。

公开(公告)号：CN112645509A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202110095701.8

申请日：2021-01-25

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘小真 ,  肖辉

IPC: C02F9/04 ,  C02F101/16 ,  C02F101/20 ,  C02F103/16

Abstract: 本发明公开了一种稀土冶炼分离废水资源化处理工艺，通过采用“AO系统+混凝+多介质过滤+超滤+反渗透”的工艺流程，解决了现有稀土冶炼分离废水的高盐分和氨氮达标排放的问题，可有效降低废水中盐分的浓度，减少高盐分废水的排放，同时能够回收利用废水中的氨氮，处理后的回用水可继续用于稀土冶炼，实现了对水资源和盐资源的高效利用。本发明工艺具有分离和回收效率高、工艺简单、操作方便等优点，适用于稀土冶炼分离废水的资源化处理，在稀土行业中有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN112395636A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202110065839.3

申请日：2021-01-19

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 ,  国家电网有限公司 ,  南昌大学

Inventor： 谭如超 ,  刘兴 ,  黄浪鑫 ,  谭如高 ,  李健 ,  肖辉

IPC: G06F21/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种电网数据加密模型训练方法、系统、存储介质及设备，方法包括：获取用于模型训练的加密密钥及电网明文数据；将所述加密密钥及电网明文数据输入到量子卷积神经网络当中进行训练；计算所述量子卷积神经网络的目标损失函数；判断所述损失函数是否小于预设值；若是，则输出所述量子卷积神经网络的训练结果，得到电网数据加密模型。本发明通过量子卷积神经网络来训练电网数据加密模型，并以损失函数最小为训练目标，使得训练得到的加密模型能够快速、可靠的对电网数据进行加密处理，满足电网大数据的安全维护需求。

公开(公告)号：CN103983684B

公开(公告)日：2016-08-17

申请号：CN201410147152.4

申请日：2014-04-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 张秋婷 ,  涂宗财 ,  肖辉 ,  黄小琴 ,  王辉 ,  樊亮亮 ,  包中宇

IPC: G01N27/62 ,  G01N1/44

Abstract: 本发明是一种MALDI板上反应的糖基化抑制剂的高效筛选方法。它是选取具有游离氨基的多肽与还原糖以一定比例的混合体系为作用底物，加入不同的待测物后直接点样在MALDI板上，干热条件下，烘箱60 ℃，反应4 h，然后加入基质（α?Cyano?4?hydroxycinnamic acid）直接采用MALDI?TOF?MS进行分析评价。通过计算DSP，评价指标可为DSP、抑制率以及IC50。从而确定待测物的糖基化抑制性。采用本发明可以定性、定量的对待测物的抑制特性及抑制程度进行测定。此方法具有快速、高效、灵敏、分辨率高以及样品量需求小的优点。