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公开(公告)号：CN108014346A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201810083348.X
申请日：2018-01-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种甲氨蝶呤前药及其双靶向纳米粒子的制备方法，将透明质酸溶于第一有机溶剂，十八胺溶于第二有机溶剂，在有活化剂存在的情况下混合反应得到透明质酸‑十八胺结合物；透明质酸‑十八胺结合物溶于第三有机溶剂，再将溶于第三有机溶剂的活化的甲氨蝶呤加入其中，反应得到甲氨蝶呤‑透明质酸‑十八胺结合物，即为甲氨蝶呤前药。然后将甲氨蝶呤前药加入去离子水中，冰浴中超声自组装成甲氨蝶呤前药双靶向纳米粒子，为粒径60～120nm的球形，在水中稳定性好，甲氨蝶呤既起治疗作用又起靶向作用，透明质酸起着靶向配体的作用，使得该甲氨蝶呤前药双靶向纳米粒子具有靶向和协同治疗的效果，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN116307419A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210263821.9
申请日：2022-03-17
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06F18/232
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于强化学习的公交调度方法，包括以下步骤：S110、初始化路网数据，对所述路网进行区域网格化划分；S120、按照时间段划分轨迹数据，计算不同区域各时段的交通流量；S130、结合实时乘车请求数据，计算并更新所述交通流量；S140、公车行驶至路线终点时，从多个维度获取当前路网状态；S150、基于强化学习神经网络，结合步骤S130获得的更新后的所述交通流量与步骤S140获得的所述路网状态，计算公车驶向不同路线的反馈数据；以及S160、重复步骤S130‑S150，获取强化学习模型参数，并且基于训练好的强化学习模型进行公交调度。通过该方法，可以充分考虑到当前的路网状态和交通流量，有效地利用城市公交资源，提高公交运营效益，缓解城市交通拥堵情况。
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公开(公告)号：CN110738650A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910981599.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种传染病感染识别方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集包含已知病人的视频图像序列；S2：从视频图像序列中的每幅图像中识别出所有的人物对象；S3：从每幅图像中的所有人物对象中查找出已知病人；S4：构建已知病人与其余人物对象的接触图；S5：针对接触图中与已知病人对应的节点连接的每条连线，设定该连线的另一端节点对应的人物对象为易感染个体，计算每条连线对应的易感染个体与已知病人之间的距离；S6：根据计算的距离与距离阈值的关系确定每条连线对应的易感染个体的感染风险高低。本发明利用人工智能系统在同时解决多项任务方面的优势，大大减少了时间和劳动力成本，且具有很高的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110378842A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910674925.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明涉及一种图像纹理滤波方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集图像组成训练数据集，其中图像中包括标记数据和未标记数据；S2：构建生成对抗网络模型，设定网络中的损失函数为：标记数据的损失与未标记数据的损失的加权和；将训练数据集输入构建的生成对抗网络模型进行训练，在每次学习迭代中，同时向网络提供标记数据和未标记数据，由网络的损失函数计算梯度参数直至训练完成，生成最终网络；S3：将待滤波的图像输入训练后的模型，输出滤波结果。本发明与基于非学习的方法具有相当的性能，同时降低了确定最优参数值的要求。
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公开(公告)号：CN116069490A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111288518.6
申请日：2021-11-02
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请提供了一种基于车辆移动预测的车联网边缘缓存分配方法，包括以下步骤：初始化路网数据，对路网进行网格化划分并且标记出路网上的车辆热点区域，以及初始化路侧节点和车辆的缓存空间；在路侧节点或车辆对用户发送的请求内容进行响应的条件下，根据请求内容更新自身维护的内容流行度列表，并根据内容流行度列表更新自身缓存；预测靠近热点区域的车辆的移动方向，若车辆的行驶方向为驶向热点区域，则对车辆的缓存进行提前更新；以及响应于确定车辆的行驶方向并非为驶向热点区域，则返回步骤S2，继续等待用户发送请求内容。该方法可以有效解决当前车联网缓存车辆和路侧节点的缓存分配问题，减少网络延迟，提高缓存效率。
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公开(公告)号：CN110738650B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910981599.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种传染病感染识别方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集包含已知病人的视频图像序列；S2：从视频图像序列中的每幅图像中识别出所有的人物对象；S3：从每幅图像中的所有人物对象中查找出已知病人；S4：构建已知病人与其余人物对象的接触图；S5：针对接触图中与已知病人对应的节点连接的每条连线，设定该连线的另一端节点对应的人物对象为易感染个体，计算每条连线对应的易感染个体与已知病人之间的距离；S6：根据计算的距离与距离阈值的关系确定每条连线对应的易感染个体的感染风险高低。本发明利用人工智能系统在同时解决多项任务方面的优势，大大减少了时间和劳动力成本，且具有很高的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN111984982A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010867479.4
申请日：2020-08-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种隐藏信息的方法、电子设备以及计算机可读存储介质。所述方法包括：根据各数据流的波动程度，确定波动程度相对大的数据流为原始数据流；根据原始数据流中一组待替换的值x和y，在加密矩阵中确定对应的元(x,y)，加密矩阵是由相同的多个9进制数独矩阵拼接成的矩阵，9进制数独矩阵是由0至8组成的9*9数独矩阵；获取待隐藏的9进制信息中的信息值，9进制信息由0至8组成；获取加密矩阵中距离元(x,y)最近的，值等于信息值的元的行坐标m和列坐标n；对原始数据流，用m和n替换x和y，得到载体数据流。选择数据波动程度相对大的数据流进行信息隐藏，对原始数据流影响很小，隐藏效果好。
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公开(公告)号：CN111984982B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010867479.4
申请日：2020-08-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种隐藏信息的方法、电子设备以及计算机可读存储介质。所述方法包括：根据各数据流的波动程度，确定波动程度相对大的数据流为原始数据流；根据原始数据流中一组待替换的值x和y，在加密矩阵中确定对应的元(x,y)，加密矩阵是由相同的多个9进制数独矩阵拼接成的矩阵，9进制数独矩阵是由0至8组成的9*9数独矩阵；获取待隐藏的9进制信息中的信息值，9进制信息由0至8组成；获取加密矩阵中距离元(x,y)最近的，值等于信息值的元的行坐标m和列坐标n；对原始数据流，用m和n替换x和y，得到载体数据流。选择数据波动程度相对大的数据流进行信息隐藏，对原始数据流影响很小，隐藏效果好。
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