-
公开(公告)号：CN115241379A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210629817.X
申请日：2022-06-02
Abstract: 本发明提供了一种硅酞菁J‑聚集薄膜及其制备方法与在红外光电探测器中的应用。所述硅酞菁J‑聚集薄膜，是将式Ⅰ所示的硅酞菁溶解在有机溶剂中配成溶液，经旋涂、真空、高温自组装得到的。本发明还提供了上述硅酞菁J‑聚集薄膜的制备方法。本发明的J‑聚集薄膜在近红外处(800‑900nm)吸收明显增加，并对近红外光有着优异的光电响应，表现为高的灵敏度和开关比。本发明的硅酞菁J‑聚集薄膜具有价格低，工艺简单，稳定性好，是一类新颖的有机J‑聚集薄膜，在有机近红外探测器领域具有极强的潜在应用价值。
-
公开(公告)号：CN118800328B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411273907.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了一种基于异质图的空间多组学技术空间域识别方法及系统，属于生物信息学技术领域。方法包括：获取空间组学数据并进行数据预处理，得到基因表达数据；利用细胞的空间位置信息将预处理后的空间组学数据的组织图像按照细胞个数划分为多个子图像；基于提取的特征表示构建不同视角下的邻接矩阵；对每一个视角构建一组图编码器，得到图编码特征；基于注意力机制构建异质图；构建训练模型；将待识别的空间组学数据输入至训练后的模型获得多组学空间域信息。该方法能够有效整合和分析空间多组学数据，在多个视角探究空间组学数据，提高空间域识别的准确性和效率，为深入理解细胞间的空间功能关系提供了新的工具和视角。
-
公开(公告)号：CN118800328A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273907.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了一种基于异质图的空间多组学技术空间域识别方法及系统，属于生物信息学技术领域。方法包括：获取空间组学数据并进行数据预处理，得到基因表达数据；利用细胞的空间位置信息将预处理后的空间组学数据的组织图像按照细胞个数划分为多个子图像；基于提取的特征表示构建不同视角下的邻接矩阵；对每一个视角构建一组图编码器，得到图编码特征；基于注意力机制构建异质图；构建训练模型；将待识别的空间组学数据输入至训练后的模型获得多组学空间域信息。该方法能够有效整合和分析空间多组学数据，在多个视角探究空间组学数据，提高空间域识别的准确性和效率，为深入理解细胞间的空间功能关系提供了新的工具和视角。
-
公开(公告)号：CN115819446A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211362287.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种酞菁‑荧光素有机光热剂及其制备方法与在有机近红外光热治疗抗肿瘤药物中的应用。所述酞菁‑荧光素有机光热剂具有I所示结构，制备方法包括步骤：将酞菁II、异硫氰酸荧光素III和碱加入有机溶剂中，在氮气保护下进行反应，得到酞菁‑荧光素有机光热剂。本发明的酞菁‑荧光素有机光热剂具有良好的荧光量子产率和水溶性，和优异的近红外吸收和光照下的光热转换率(光毒性)，可作为具有荧光跟踪功能的近红外光热治疗药物。本发明还提供了所述化合物的制备方法，工艺简单，使用范围广。
-
公开(公告)号：CN108830220A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810623212.3
申请日：2018-06-15
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的视觉语义库构建及全局定位方法及系统，包括：视觉语义库构建步骤：获取相机的关键帧及对应的位姿，输入关键帧图像获取关键帧物体语义信息，根据物体语义信息进行物体局部特征的提取，将关键帧对应的位姿、物体语义信息、物体局部特征存入数据库；相机定位步骤：利用物品种类粗筛选和图像特征细筛选两层候选帧检索机制筛选出与当前图像相似的候选图像。本发明通过将深度学习与传统SLAM算法相结合，有效实现对场景中物品的识别与图像分割，并建立相应的视觉语义库。同时，该语义库利用物体的语义信息和物体局部特征两层筛选机制进行全局定位，可提高匹配效率，减少误匹配，提高定位精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118800320A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411287761.X
申请日：2024-09-14
Applicant: 山东大学
IPC: G16B20/00 , G16B40/30 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出了一种基于共识聚类的空间多组学技术空间域识别方法及系统，属于生物信息学技术领域，获取#imgabs0#个细胞的空间组学数据，采用#imgabs1#种空间域识别方法对空间组学数据进行识别，得到初步聚类结果；对于采用的#imgabs2#种空间域识别方法，计算任意两个方法的预测结果之间的修正兰德系数；基于计算的修正兰德系数获得#imgabs3#个相似性矩阵，对于每一个空间域识别方法获得的识别结果，将其转化为一个#imgabs4#的相似性矩阵能够有效结合共识聚类和空间组学特性，不仅可以提高空间域的识别精度，也能优化计算效率，对于推动空间组学以及相关生物医学研究具有重要的科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号：CN115819446B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211362287.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种酞菁‑荧光素有机光热剂及其制备方法与在有机近红外光热治疗抗肿瘤药物中的应用。所述酞菁‑荧光素有机光热剂具有I所示结构，制备方法包括步骤：将酞菁II、异硫氰酸荧光素III和碱加入有机溶剂中，在氮气保护下进行反应，得到酞菁‑荧光素有机光热剂。本发明的酞菁‑荧光素有机光热剂具有良好的荧光量子产率和水溶性，和优异的近红外吸收和光照下的光热转换率(光毒性)，可作为具有荧光跟踪功能的近红外光热治疗药物。本发明还提供了所述化合物的制备方法，工艺简单，使用范围广。#imgabs0#
-
公开(公告)号：CN106780631A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710018162.1
申请日：2017-01-11
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机器人闭环检测方法，包括(1)获取首帧环境的RGB图像和三维数据，将环境的RGB图像和三维数据进行配准获得环境的RGB+DEPTH四通道图像，将所述RGB+DEPTH四通道图像输入到卷积神经网络中，采用卷积神经网络的中间层输出作为首帧的特征提取结果；(2)采用(1)的方法获取连续N帧的特征提取结果；(3)将第N帧与第M帧的特征提取结果进行特征匹配，根据特征匹配结果判断闭环是否发生，其中M+1
-
公开(公告)号：CN106780484A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710018461.5
申请日：2017-01-11
Applicant: 山东大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06N3/08 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络特征描述子的机器人帧间位姿估计方法，首先采用特征点提取算法提取当前帧图像中的特征点，然后裁剪以所述特征点位置为中心的局部区域图像，将该局部区域图像输入到具有中间层的卷积神经网络中，并提取卷积神经网络的中间层输出向量作为该特征点的特征描述子；对相邻两帧图像中的特征描述子进行特征点匹配，根据得到的特征匹配关系采用帧间运动估计算法估计相邻两帧图像之间机器人的位姿变化。
-
公开(公告)号：CN106780631B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201710018162.1
申请日：2017-01-11
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机器人闭环检测方法，包括(1)获取首帧环境的RGB图像和三维数据，将环境的RGB图像和三维数据进行配准获得环境的RGB+DEPTH四通道图像，将所述RGB+DEPTH四通道图像输入到卷积神经网络中，采用卷积神经网络的中间层输出作为首帧的特征提取结果；(2)采用(1)的方法获取连续N帧的特征提取结果；(3)将第N帧与第M帧的特征提取结果进行特征匹配，根据特征匹配结果判断闭环是否发生，其中M+1
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.021 seconds)
