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公开(公告)号：CN111064958B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201911382700.0
申请日：2019-12-28
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/70 , H04N19/117 , H04N19/61 , H04N19/82
Abstract: 本发明属于视频编码技术领域，具体为一种针对B帧和P帧的低复杂度神经网络滤波算法。本发明方法包括：通过测试不同比例下的神经网络滤波器的输出和视频编码标准输出的重建像素融合结果，选择其中最佳的滤波强度编入码流中，达到最佳滤波效果。其中设计了一个新的语法元素称为帧级的语法元素，即对于每一帧的每一个分量都存在的语法元素，其由n比特构成，用于表征当前帧中神经网络输出的结果和视频编码器重建像素的融合程度。通过该语法元素实现自适应滤波强度的效果，有效解决了直接使用滤波器导致的过模糊过平滑问题。相较于原来的CTU级别的语法元素，直接使用帧级的滤波不会带来额外的人为边界，是一种性能优异且复杂度很低的算法。
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公开(公告)号：CN102704041A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210157389.1
申请日：2012-05-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于纳米技术领域，具体涉及一种取向螺旋碳纳米管纤维及其制备方法和用途。本发明在管式炉中，以Si/SiO2/Al2O3/Fe为合成催化剂，以乙烯为碳源，氩气和氢气为载气，合成高度取向的碳纳米管阵列；从碳纳米管阵列中拉出碳纳米管带，以带有尖头探针的纺锤将所拉出的碳纳米管带连接起来后匀速旋转纺出纤维，再用乙醇处理，得到取向螺旋碳纳米管纤维。由本发明得到的碳纳米管纤维具有很高的机械强度和电导率。将该材料与多种具有导电特性的材料及结构组合，可应用于制造人造肌肉、电动马达及药物释放载体等。
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公开(公告)号：CN102033127A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN200910247558.9
申请日：2009-12-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N33/545 , G01N30/56 , G01N33/52 , G03F7/00
Abstract: 本发明属生物分析检测技术领域，具体为一种可替宁快速检测的微流控芯片及其制备方法。该芯片采用模塑法以光学透明的聚二甲基硅氧烷等为材料，主要由样品反应微通道层，阀门控制层及基片层构成。芯片内含样品富集及免疫分析模块和信号采集模块，该模块由并行的几个纳升体积的免疫色谱柱微分析室组成，每个分析室固定了可替宁抗体蛋白或抗原，实现了对不同来源的样品中可替宁的快速检测。本发明具有快速、高效、便携低价和易自动化控制的特点，可完成自动信号采集、远程传输和信号分析，适合于空气中该成分的快速检测及医学临床检测。
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公开(公告)号：CN114596223B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210174226.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于卷积神经网络环路滤波器技术领域，具体为一种本发明属于神经网络环路滤波器技术领域，具体为一种对量化参数自适应的卷积神经网络环路滤波器及其构建方法。本发明通过将QP(量化参数)引入到神经网络中，以提升神经网络性能对不同量化参数的泛化能力。具体采用两种新型的策略，一种是从频率域角度设计的FQAM，另一种则是从空间域设计的SQAM；结合这两种策略，卷积神经网络滤波可以在频域和空域上都实现对QP信息的吸收和利用，从而使得其对失真图像中的不同的量化噪声都具有很强的滤波能力。
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公开(公告)号：CN114075261A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010845832.9
申请日：2020-08-20
Applicant: 中国科学院上海有机化学研究所 , 复旦大学
IPC: C07J17/00
Abstract: 本发明涉及式I所示的用于孕甾皂苷P57及其衍生物的中间体、制备方法和用途、及孕甾皂苷P57衍生物。该方法采用汇聚式合成策略实现了P57及其衍生物的合成，合成路线短，收率高，适合工业化生产。式I中的各取代基的定义与权利要求书中的定义相同。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126599A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911321102.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于神经网络模型技术领域，具体为一种基于迁移学习的神经网络权重初始化方法。本发明方法中，对于指定目标任务，设计复杂度较高的神经网络模型即老师模型，并对老师模型进行训练，训练完成后，利用产生的特征图指导学生模型的权重初始化；通过计算特征图之间的差异，或者将特征图映射到再生核希尔伯特空间中，计算其在再生核希尔伯特空间中的差异，采用核函数的方法简化计算；使简单的学生模型达到更好的权重初始化的效果，在权重初始化完成后，再对学生模型进行一般的训练，使得学生模型达到更好的全局收敛点，使其性能更加优异。本发明在不增加学生模型复杂度的前提下可有效提升学生模型的性能。
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公开(公告)号：CN102220696B
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201110131244.X
申请日：2011-05-20
Applicant: 复旦大学
IPC: D06M15/263 , C08F220/06 , C08F222/38 , C08F2/44 , D01F9/12 , C01B31/02 , B82Y40/00 , D06M101/40
Abstract: 本发明属于碳纳米管纤维技术领域，具体涉及一种碳纳米管/高分子复合纤维及其制备方法。本发明先将碳纳米管纤维浸润在丙烯酸单体溶液中，然后进行拓扑化学聚合。测定了所制得复合纤维的拉伸强度和电导率，并与纯的碳纳米管纤维进行了比较以研究碳纳米管/聚丙烯酸复合纤维的机械与电学性能。进一步研究了前体溶液的单体浓度和高分子的交联度对复合纤维机械强度的影响。该材料具有很高的机械强度和电导率，且制备方法简单，为制备碳纳米管纤维增强材料提供了一条新的途径。
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公开(公告)号：CN114449241B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210153278.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N9/73 , H04N9/808 , H04N19/184
Abstract: 本发明属于视频编码技术领域，具体为一种适用于图像压缩的色彩空间转化算法。本发明方法包括：对于在RGB域上待编码的图片，通过对编码器得到其预测值和原始像素值之间的残差进行主成分分析，得到可以有效去除残差相关性的线性变换矩阵；通过此变换矩阵对图形进行变换后再进行压缩和编码。相比于使用标准BT.601直接进行变换，本发明具有更高效地去相关能力，从而可以有效地提升图像编码器对图像的压缩能力。
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公开(公告)号：CN111126599B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201911321102.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于神经网络模型技术领域，具体为一种基于迁移学习的神经网络权重初始化方法。本发明方法中，对于指定目标任务，设计复杂度较高的神经网络模型即老师模型，并对老师模型进行训练，训练完成后，利用产生的特征图指导学生模型的权重初始化；通过计算特征图之间的差异，或者将特征图映射到再生核希尔伯特空间中，计算其在再生核希尔伯特空间中的差异，采用核函数的方法简化计算；使简单的学生模型达到更好的权重初始化的效果，在权重初始化完成后，再对学生模型进行一般的训练，使得学生模型达到更好的全局收敛点，使其性能更加优异。本发明在不增加学生模型复杂度的前提下可有效提升学生模型的性能。
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公开(公告)号：CN115410101A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211034634.X
申请日：2022-08-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于无人机监管与追踪技术领域，具体为用于无人机视频目标追踪的数据增强方法。本发明方法以无人机掩膜图像为基础，通过指定运动条件来模拟无人机的高速运动；通过随机旋转来模拟无人机运动过程中向运动方向倾斜的姿态；通过随机模糊来模拟无人机运动过程中的运动模糊；所述指定运动条件是指人为地设定当前时刻运动速度，然后根据运动速度计算下一时刻无人机位置；所述随机旋转根据二维平面旋转公式将无人机掩膜图像旋转一个随机角度来得到；所述随机模糊根据高斯核函数对无人机掩膜图像进行卷积来得到。本发明可应用于无人机追踪任务的数据采集过程；亦可应用在其他类别的目标追踪数据集制作过程。本发明方法快速、有效、可拓展性强。
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