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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116041740A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211720891.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: C08J3/09 , A61B5/259 , C08F220/38 , C08F220/34 , C08F230/02 , C08F222/38 , C08L33/14
Abstract: 本发明公开了一种抗干粘性低共熔溶剂凝胶电极的制备方法及其应用，属于可穿戴电极材料技术领域，该电极由甲基丙烯酰乙基化甜菜碱、低共熔溶剂、交联剂、及热引发剂进行一定比例的混合后倒入模具中后放入烘箱中进行一定时间的加热聚合成凝胶后与金属集流体粘合组成，其具有稳定的粘附性和较高的电导率，与传统水凝胶电极相比具有在干燥环境下长期使用的优点，且其安全无毒，具有很好的生物相容性，在可穿戴医学检测与人机交互领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115525543A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211120182.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于使用状态机的安卓应用程序测试方法，该测试方法利用模型驱动测试用例生成，通过将非形式化的软件代码及规格说明建模为有限状态自动机，再转成正则表达式模型，然后根据预定义的测试覆盖准则自动生成测试用例，能够以最少的测试用例得到最佳测试覆盖效果；包含：①对软件进行确定性有限状态自动机建模；②依据建模结果，生成正则表达式；③依据自定义测试覆盖准则产生测试用例，包括测试输入和预期输出；④将抽象测试输入实例化为可执行测试用例，再在被测试系统中输入测试用例，观察被测试系统运行是否与预期输出一致。本发明能够以最少的测试用例得到最佳测试覆盖效果；可以进一步降低测试成本，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN114741603B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210437699.2
申请日：2022-04-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/2455 , G06F18/23213 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于用户聚类和商品聚类的混合协同过滤推荐算法，针对互联网电商平台，设计属性偏好矩阵实现系统推荐冷启动；再对聚类结果进行降噪处理，并引入融合因子α，获取Top‑n推荐集。最后，根据购买记录分析商品间的关联规则和用户对商品属性的偏好权值，获得关联规则推荐集与用户个性化推荐集，结合Top‑n推荐集共同得到用户推荐列表，完成对多维度精准推荐。本发明能够在冷启动阶段没有实际购买数据的情况下，对用户进行较为精准的推荐；并且在聚类中利用双重聚类算法与聚类降噪处理，使推荐算法较传统推荐算法在推荐精准度方面有较大幅度提升，此外本发明利用关联规则分析，结合ID3进行赋权实现对商品间关联规则和用户个性的推荐，推荐结果更加科学、全面。
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公开(公告)号：CN116041740B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211720891.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: C08J3/09 , A61B5/259 , C08F220/38 , C08F220/34 , C08F230/02 , C08F222/38 , C08L33/14
Abstract: 本发明公开了一种抗干粘性低共熔溶剂凝胶电极的制备方法及其应用，属于可穿戴电极材料技术领域，该电极由甲基丙烯酰乙基化甜菜碱、低共熔溶剂、交联剂、及热引发剂进行一定比例的混合后倒入模具中后放入烘箱中进行一定时间的加热聚合成凝胶后与金属集流体粘合组成，其具有稳定的粘附性和较高的电导率，与传统水凝胶电极相比具有在干燥环境下长期使用的优点，且其安全无毒，具有很好的生物相容性，在可穿戴医学检测与人机交互领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114741603A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210437699.2
申请日：2022-04-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/2455 , G06K9/62 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于用户聚类和商品聚类的混合协同过滤推荐算法，针对互联网电商平台，设计属性偏好矩阵实现系统推荐冷启动；再对聚类结果进行降噪处理，并引入融合因子α，获取Top‑n推荐集。最后，根据购买记录分析商品间的关联规则和用户对商品属性的偏好权值，获得关联规则推荐集与用户个性化推荐集，结合Top‑n推荐集共同得到用户推荐列表，完成对多维度精准推荐。本发明能够在冷启动阶段没有实际购买数据的情况下，对用户进行较为精准的推荐；并且在聚类中利用双重聚类算法与聚类降噪处理，使推荐算法较传统推荐算法在推荐精准度方面有较大幅度提升，此外本发明利用关联规则分析，结合ID3进行赋权实现对商品间关联规则和用户个性的推荐，推荐结果更加科学、全面。
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