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公开(公告)号：CN105462142A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201610023383.3
申请日：2016-01-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: C08L33/24 , C08L71/02 , C08K9/02 , C08K3/04 , C08F220/54 , C08F222/38 , C08J3/075 , A61L24/04 , A61L24/06 , A61L24/02 , A61K49/04 , A61K47/34 , A61K47/32
CPC classification number: C08L33/24 , A61K47/32 , A61K47/34 , A61L24/0031 , A61L24/02 , A61L24/046 , A61L24/06 , C08F220/54 , C08J3/075 , C08J2333/24 , C08J2471/02 , C08L2203/02 , C08L2205/04 , C08L71/02 , C08K9/02 , C08K3/04 , C08F222/385
Abstract: 本发明设计制备一种具有温度敏感性质的无机有机杂化的三维互穿网络结构水凝胶材料，并运用其良好的机械性能和生物相容性，达到临床注射型栓塞剂机械性能良好、能够完全栓塞、X光吸收能力好、手术易操作等方面的需求，实现其在临床栓塞治疗领域的应用。
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公开(公告)号：CN105462142B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201610023383.3
申请日：2016-01-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: C08L33/24 , C08L71/02 , C08K9/02 , C08K3/04 , C08F220/54 , C08F222/38 , C08J3/075 , A61L24/04 , A61L24/06 , A61L24/02 , A61K49/04 , A61K47/32
Abstract: 本发明设计制备一种具有温度敏感性质的无机有机杂化的三维互穿网络结构水凝胶材料，并运用其良好的机械性能和生物相容性，达到临床注射型栓塞剂机械性能良好、能够完全栓塞、X光吸收能力好、手术易操作等方面的需求，实现其在临床栓塞治疗领域的应用。
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公开(公告)号：CN104815357A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510201687.X
申请日：2015-04-27
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明属于水凝胶材料应用领域以及新型医疗材料技术领域，具体涉及一种无机有机杂化的三维互穿网络水凝胶材料及其制备方法和应用。本发明所述互穿网络水凝胶包括无机材料增强的第一重超分子水凝胶和室温下原位聚合的第二重高分子水凝胶。所述互穿网络水凝胶由于在无机材料与枝状聚合物形成的第一重网络中由高分子单体经过原位聚合形成了第二重的高分子水凝胶网络而成，使其具有较高的机械性能。所述互穿网络水凝胶由于第二重高分子水凝胶网络原位聚合，所以在聚合过程中存在溶胶态向凝胶态的转变，使其具有较好的注射性能。所述互穿网络水凝胶由于多孔状的微观结构，使其具有良好的吸附能力或负载能力，可以负载X光显影剂或小分子药物。
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公开(公告)号：CN113345574B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110577264.3
申请日：2021-05-26
Applicant: 复旦大学 , 浙江智树网络科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于BERT语言模型与CNN模型的中医胃痛养生方案获取装置，其特征在于，包括：BERT模型，用于对患者胃痛症状进行处理，从而得到该患者胃痛症状对应的句向量；CNN模型，用于基于句向量进行养生方案的概率预测，得到每个养生方案的概率值，将最大的概率值对应的养生方案作为患者养生方案。其中，BERT模型以及CNN模型的训练过程包括如下步骤：从中医养生知识书籍中获取养生数据集；从中医问诊数据集中获取训练集；将养生数据集输入预先搭建好的BERT模型进行训练，从而得到训练好的BERT模型；利用训练好的BERT模型从训练集中提取到词嵌入表示；将词嵌入表示输入到预先搭建好的CNN模型进行训练，从而得到训练好的CNN模型。
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公开(公告)号：CN113821268B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010561627.X
申请日：2020-06-18
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于云计算技术领域，具体涉及一种与OpenStack Neutron融合的Kubernetes网络插件方法。本发明包括：设计一种基于Neutron的容器网络插件，从Kubernetes的CNI容器网络模型出发，为Neutron实现CNI模型接口，在Kubernetes中使用所述插件，将容器网络建立在Neutron的虚拟网络中，实现Kubernetes与OpenStack的网络融合。本发明在网络插件的基础上，提供了基于Load Balancer实例实现Kubernetes中service服务的解决方案，以OpenStack的Octavia项目为基础，将Kubernetes中的service服务转化为Load Balance实例，为后端容器提供了对外稳定的访问入口，实现了前后端解耦，提高了系统的可靠性。本发明能解决在虚拟机与容器资源融合的应用场景下网络资源的融合问题，并保障高并发情况下云平台的资源吞吐量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113590783B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110858167.1
申请日：2021-07-28
Applicant: 复旦大学 , 浙江智树网络科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/30 , G16H20/90
Abstract: 本发明提供一种基于NLP自然语言处理的中医养生智能问答系统，包括：用户终端和管理服务器，其中，管理服务器包括中医养生文字分词模块、词性标注模块、命名实体识别与分类模块、依存关系分析模块、语义相似度计算模块以及答案检索模块，中医养生文字分词模块根据预定分词词库对临床表现文本进行分词处理，命名实体识别与分类模块对分词进行命名实体识别并分类，依存关系分析模块对临床表现文本各个成分之间的关系进行分析，得到临床表现文本语义，语义相似度计算模块基于临床表现文本语义计算用户问题与入库问题之间的语义相似度值，答案检索模块根据语义相似度值采用预定的检索机制从问答库中检索到与用户问题对应的答案，作为养生建议。
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公开(公告)号：CN114090789B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202111369070.0
申请日：2021-11-12
Applicant: 复旦大学 , 浙江智树网络科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/338 , G06F16/335 , G06F16/332 , G06F16/33
Abstract: 本发明属于人工智能知识图谱领域，提供了一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，因为具备记忆能力可以主动关联与用户交互的内容，用户向系统输入临床表现后，系统会根据用户输入的临床表现的特征，主动向用户提问相关主诉表现，用户根据系统提问的问题输入反馈内容，智能交互系统使用这样的方式，经过与用户多轮交互后，最终给予用户有较高准确率的中医养生建议。本发明的交互系统采用多轮对话的交互形式，在终端用户的体验上和中医养生咨询问答的结论准确度上均高于普通单轮交互的问答系统。本发明针对前后文中识别到的实体进行实体链接，结合前后文的文本信息基于记忆序列的实体链接模型来解决多轮会话中语句的实体省略和指代消解。
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公开(公告)号：CN114090789A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111369070.0
申请日：2021-11-12
Applicant: 复旦大学 , 浙江智树网络科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/338 , G06F16/335 , G06F16/332 , G06F16/33
Abstract: 本发明属于人工智能知识图谱领域，提供了一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，因为具备记忆能力可以主动关联与用户交互的内容，用户向系统输入临床表现后，系统会根据用户输入的临床表现的特征，主动向用户提问相关主诉表现，用户根据系统提问的问题输入反馈内容，智能交互系统使用这样的方式，经过与用户多轮交互后，最终给予用户有较高准确率的中医养生建议。本发明的交互系统采用多轮对话的交互形式，在终端用户的体验上和中医养生咨询问答的结论准确度上均高于普通单轮交互的问答系统。本发明针对前后文中识别到的实体进行实体链接，结合前后文的文本信息基于记忆序列的实体链接模型来解决多轮会话中语句的实体省略和指代消解。
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公开(公告)号：CN113821268A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010561627.X
申请日：2020-06-18
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于云计算技术领域，具体涉及一种与OpenStack Neutron融合的Kubernetes网络插件方法。本发明包括：设计一种基于Neutron的容器网络插件，从Kubernetes的CNI容器网络模型出发，为Neutron实现CNI模型接口，在Kubernetes中使用所述插件，将容器网络建立在Neutron的虚拟网络中，实现Kubernetes与OpenStack的网络融合。本发明在网络插件的基础上，提供了基于Load Balancer实例实现Kubernetes中service服务的解决方案，以OpenStack的Octavia项目为基础，将Kubernetes中的service服务转化为Load Balance实例，为后端容器提供了对外稳定的访问入口，实现了前后端解耦，提高了系统的可靠性。本发明能解决在虚拟机与容器资源融合的应用场景下网络资源的融合问题，并保障高并发情况下云平台的资源吞吐量。
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公开(公告)号：CN113345574A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110577264.3
申请日：2021-05-26
Applicant: 复旦大学 , 浙江智树网络科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于BERT语言模型与CNN模型的中医胃痛养生方案获取装置，其特征在于，包括：BERT模型，用于对患者胃痛症状进行处理，从而得到该患者胃痛症状对应的句向量；CNN模型，用于基于句向量进行养生方案的概率预测，得到每个养生方案的概率值，将最大的概率值对应的养生方案作为患者养生方案。其中，BERT模型以及CNN模型的训练过程包括如下步骤：从中医养生知识书籍中获取养生数据集；从中医问诊数据集中获取训练集；将养生数据集输入预先搭建好的BERT模型进行训练，从而得到训练好的BERT模型；利用训练好的BERT模型从训练集中提取到词嵌入表示；将词嵌入表示输入到预先搭建好的CNN模型进行训练，从而得到训练好的CNN模型。
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