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公开(公告)号：CN119746166A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411914314.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 武汉大学中南医院
Abstract: 本发明公开了一种应用于尿路修复重建的双层纳米纤维补片材料及其制备方法，属于医用材料领域。本发明的双层纳米纤维补片材料，其第一层为负载抗菌肽的聚左旋乳酸纳米纤维，第二层为负载Ti3C2‑MXene改性二氧化铈纳米酶的丝素蛋白纳米纤维，其制备方法包括：以含聚左旋乳酸、抗菌肽的共混液进行静电纺丝制得第一层纳米纤维，以含丝素蛋白Ti3C2‑MXene改性二氧化铈纳米酶的共混液进行静电纺丝制得第二层纳米纤维，再使用甲醇改性第二层纳米纤维，经干燥、消毒灭菌得到所述双层纳米纤维补片材料。本发明的双层纳米纤维补片材料通过双层结构发挥抗菌、抗炎、抗氧化的功能，能够用于尿道缺损部位的修复，促进尿道修复通畅。
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公开(公告)号：CN119564298A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510145154.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 武汉大学中南医院
Abstract: 本发明涉及输尿管冷刀领域，具体涉及一种腹腔镜下输尿管精密切割装置，包括轴杆、切刀操作杆和抓手操作杆，切刀操作杆另一端连接刀头，抓手操作杆的另一端连接有对称地设置在刀头的两侧的两个抓手；两个抓手在抓手操作杆轴向动作下伸出或部分回缩至轴向通道，以使得两个抓手在伸出时张开，在回缩时闭合以抓持输尿管；两个抓手各设置一光束发射装置，两个光束发射装置各发射一个光束。本发明通过将光束发射装置与抓手和切刀集成为一体，用光束发射装置来标识抓手抓持时的目标位置，再基于该标识来引导视野，标识输尿管的目标位置，以准确判定待抓持和切割的目标位置，从而提高了标识的精确度，降低了切刀切割时的偏差。
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公开(公告)号：CN119548215A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510124445.9
申请日：2025-01-26
Applicant: 武汉大学中南医院
IPC: A61B17/3201 , A61B17/94
Abstract: 本发明涉及手术剪刀领域，具体涉及一种腔镜下用精确操控的手术剪刀，包括顺序连接的剪刀头、剪刀杆和剪刀柄；其中，剪刀杆包括：刚性链、刚性套筒和顶杆，刚性链通过贯通自身并且通过弹性牵拉器绷紧的拉绳使自身保持绷直姿态，刚性套筒可沿着刚性链的长度方向滑动，顶杆能够在刚性套筒的前端推出一个顶弯器，顶弯器用于顶弯刚性链。医生可以将活动套筒推入至目标深度，然后操纵顶杆使顶弯器在目标位置伸出预定的长度，使刚性链在目标链节的关节处弯曲预定的角度，从而方便地调整剪刀杆的弯曲位置和弯曲角度，提升了手术的灵活性和精确性。
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公开(公告)号：CN117952272A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410174757.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06Q10/0633 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 一种面向数字服务网络的流程预测模型训练方法、装置及设备，面向数字服务网络的流程预测模型训练方法包括：获取活动执行的业务日志；根据业务日志建立轨迹集合；根据轨迹集合中的每个轨迹建立头序列，得到头序列集合；针对头序列集合中的每个头序列，以每个活动为节点，以相邻两个活动之间执行顺序的关系为有向边，构建得到序列图；以头序列集合和序列图作为训练数据，训练流程预测模型。通过本申请，序列图能够完整的保留活动执行过程中的时序信息，并且能够很好的提供活动之间的相互协作和关联关系，从而以头序列集合和序列图为训练数据训练得到的流程预测模型，能够实现对下一个活动更准确的预测。
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公开(公告)号：CN115022189B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210615946.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L41/14 , H04L67/1001
Abstract: 本申请涉及一种边缘用户分配模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及边缘服务计算领域，包括获取边缘服务器数据集和边缘用户数据集；构建包括用户信息编码器、服务器信息编码器和边缘用户分配解码器的边缘用户分配网络，用户信息编码器对用户信息进行编码得到用户向量编码数据，服务器信息编码器对服务器信息进行编码得到服务器向量编码数据，边缘用户分配解码器根据两个向量编码数据的相似度确定边缘用户与边缘服务器之间的匹配概率，根据匹配概率将边缘用户分配至对应的边缘服务器；基于边缘服务器数据集和边缘用户数据集对边缘用户分配网络进行训练得到边缘用户分配模型，可提高边缘用户的分配效果、分配率及边缘服务器的资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113361232B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110530055.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/30 , G06Q40/08 , G06Q50/12
Abstract: 本申请公开了一种跨界服务目标融合冲突检测方法及装置，涉及服务计算技术领域，其包括：对主体领域目标模型的待融合目标进行标注，并从客体领域目标模型中找到与待融合目标相似度最高的目标，作为融合点；以融合点为初始目标节点，从客体领域目标模型中抽取目标分解路径；将目标分解路径中的所有目标节点均融合到主体领域目标模型，得到融合目标模型；将融合目标模型中的可操作性目标作为原子命题，根据主体领域的至少一个领域属性和目标分解路径中的目标节点，构建CTL判断公式，分别判断每个领域属性与目标分解路径中的各目标节点是否存在冲突。本申请，可支持不同领域的目标模型的深度融合，准确地检测出不同领域的目标在融合以后出现的冲突。
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公开(公告)号：CN116737436A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310569212.0
申请日：2023-05-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/07 , G06F11/30 , G06F8/60 , G06F16/2458 , G06F16/901 , G06F18/23 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向混合部署场景的微服务系统根因定位方法及系统，其中的方法包括如下步骤：首先进行数据收集操作，对混合部署系统进行前导混沌工程实验收集故障数据集；其次，收集混合部署场景的不同微服务系统的容器级指标和业务级指标；随后，利用无监督学习算法得出混合部署场景下不同微服务系统的调用关系并给每个微服务系统构建单系统的异常服务依赖图；然后，根据频繁项集挖掘算法和因果推断算法得出混合部署场景的不同微服务之间的联系并构造多系统的异常服务依赖图；更新多系统的异常服务依赖图中的异常权重；最后，采取个性化随机游走算法对多系统的异常服务排序实现根因定位。
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公开(公告)号：CN112882723B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110209666.8
申请日：2021-02-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向并行微服务组合的边缘服务部署方法，包括：构建边缘环境下终端和边缘服务器之间的连接拓扑以及边缘服务器的容量限制；构建边缘环境下终端与边缘服务器之间的微服务请求‑响应系统；形成以最小化终端的服务响应时间作为主目标、最小化终端访问云服务器的次数作为辅助目标的多目标组合；编码微服务部署方案得到主目标和辅助目标对应的适应值；构建种群，基于带精英策略的非支配排序的遗传算法并融合粒子群算法对种群进行迭代优化以求解Pareto最优解，得到主目标最优的个体对应的微服务部署方案。本发明通过引入辅助目标防止了主目标过早收敛而陷入局部最优解；通过引入粒子群算法改进非支配排序的遗传算法，提高了算法的准确性。
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公开(公告)号：CN115981902A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211637116.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种细粒度分布式微服务系统异常根因定位方法及装置，涉及软件技术领域，该方法包括进行微服务系统的多维度指标数据和服务调用数据的收集，并基于收集的服务调用数据进行服务调用拓扑图构建；基于多维度指标数据进行建模形成指标数据模型，得到多维度指标数据矩阵；将服务调用拓扑图与指标数据模型进行结合，得到异常子图，同时根据指标数据模型构建个性化数组；在异常子图中执行个性化随机游走算法以得出异常根因，并根据异常根因结果进行异常检查和恢复。本发明能够帮助开发和运维人员在分布式系统发生异常时实时快速、准确地定位根因，将根因粒度进一步缩小至容器实例或物理机，以迅速响应防止系统崩溃。
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公开(公告)号：CN115438249A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210992111.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本申请涉及一种QoS预测模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，包括对用户服务交互图进行丢边处理得到多个用户服务交互子图；基于QoS、历史调用以及经纬度信息计算每个用户服务交互子图中各个节点的调用相似度和地理位置相似度；根据各个节点的调用相似度和地理位置相似度构建用户邻接图和服务邻接图；基于ID信息和地理位置信息对用户邻接图和服务邻接图进行信息嵌入得到用户初始嵌入表达和服务初始嵌入表达；基于图注意力网络对用户初始嵌入表达和服务初始嵌入表达进行特征汇聚和学习得到用户最终嵌入表达和服务最终嵌入表达；基于用户和服务的最终嵌入表达对多层感知网络进行训练得到QoS预测模型，进而能够准确预测QoS。
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