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公开(公告)号：CN112111552B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202010776586.6
申请日：2020-08-05
申请人： 重庆博视知识产权服务有限公司
摘要： 一种肿瘤细胞的荧光成像方法。透明质酸酶HAase与许多恶性肿瘤密切相关。研究表明，HAase的表达水平在癌细胞中大大增加。本发明提出了一种HAase的肿瘤细胞荧光成像方法，该方法采用空心金纳米材料构建基于HAase‑HA生物识别作用的纳米复合材料进行自催化循环放大反应用于肿瘤细胞内HAase的荧光成像。该方法不但使细胞成像体系得到优化和改进，而且，最大程度地提高了灵敏度、简化了成像过程、降低了成本、拓宽了应用领域，解决了活体、细胞成像技术复杂、价格居高、灵敏度不足等难题，尤为重要的是，本发明无需采用任何工具酶就能获得信号的循环放大效果，为体内外检测、活体及细胞成像等领域提供新的技术和方法。
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公开(公告)号：CN111123206B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201911311114.7
申请日：2019-12-18
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G01S7/02 , G01S13/931
摘要： 本发明公开了一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.将数字化的中频信号进行平均分段并计算各段极值数据；S2.对步骤S1的分段点进行检查并调整；S3.检查各段中频信号的极值数据，判断各段内是否有变点。若是，则执行步骤S4若否，执行步骤S5；S4.根据总变点数C的大小来决定下一帧信号调制波斜率值的更改幅度，并确定下一帧信号的调制波斜率值；S5.下一帧信号的调制波斜率保持不变；S6:确定信号调制波频率的斜率值并发射调制波。本发明提供的方法，在拥塞路况下可以快速调整雷达调制波频率的斜率值，以此减少复杂路况对本车雷达的干扰，提高雷达的识别精度和降低检测的漏检率。
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公开(公告)号：CN112085123B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011020289.5
申请日：2020-09-25
申请人： 北方民族大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于显著点采样的点云数据分类和分割方法，提出基于显著点采样的点云数据分类和分割网络，两个网络主干部分由新的显著点采样算法(SPS)和多尺度局部显著特征提取网络(MS‑LSFE)构成，SPS和MS‑LSFE都可以灵活地插入到其它网络中，以辅助采样或特征提取。为了方便调用，本方法将SPS和MS‑LSFE进行封装，形成多尺度显著特征提取模块(MS‑SFE)，实现了性能和参数量的平衡。本发明在标准公开数据集ModelNet40上进行分类试验，确保参数数量只有0.3×106的同时分类精度达到92.42％；在标准公开数据集ShapeNet、S3DIS和Semantic3D上进行分割实验，分别可以达到85.1％、61.8％、65.8％的分割精度。上述分类分割结果在同类工作中处于领先或相当的水平，验证了本方法可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN110720889B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910798201.3
申请日：2019-08-27
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于自适应交叉重构的生命信号降噪提取方法，首先对生命信号进行初次分离，得到心跳信号和呼吸信号，计算出心跳信号最大信噪比和呼吸信号最大信噪比，然后对心跳信号和呼吸信号分别做自适应分离处理，得到心跳信号分量和呼吸信号分量，并计算出心跳信号分量最大信噪比和呼吸信号分量最大信噪比，最后比较两次分离得到的心跳信号最大信噪比之差是否小于阈值或呼吸信号最大信噪比之差是否小于阈值，若满足条件，则输出低噪生命信号，否则对生命信号进行交叉重构；本发明通过信噪比比较，对生命信号进行交叉重构，不仅可以实现生命信号的多次分解，还可以自适应降低噪声对生命信号的干扰，提高生命信号提取的准确度。
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公开(公告)号：CN111100810B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201911330269.5
申请日：2019-12-20
申请人： 华南农业大学
摘要： 本发明公开了一株植物乳杆菌DNB1及其胞外多糖和应用。该植物乳杆菌DNB1是从柚子皮自然发酵液中分离筛选获得，并于2019年7月15日保藏于中国广东省微生物菌种保藏中心，保藏编号为GDMCC No.60728。该菌株对酸和胆盐均有较好的耐受性能，对胃肠液的环境具有较好的适应性，其发酵液具有显著的抑菌作用；该菌株产生的胞外多糖具有显著的体外抗氧化能力，显著提高血液中的谷胱甘肽氧化物酶活性和总抗氧化能力，能够调节肠道菌群中乳酸杆菌属的相对丰度，降低葡萄球菌属的相对丰度；因此，该植物乳杆菌DNB1胞外多糖在调节肠道菌群或制备肠道菌群调节剂、提高抗氧化能力或制备抗氧化剂方面具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN109213884B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201811414596.4
申请日：2018-11-26
申请人： 北方民族大学
摘要： 本发明公开了一种基于草图检索三维模型的跨模态检索方法，包括步骤：1)数据集选取；2)对数据集中的三维模型数据进行渲染，一个三维模型得到多个二维视图，这些二维视图用来表示三维模型，草图数据统一尺寸成256×256；3)训练草图分类器和视图分类器；4)构建深度度量学习空间：以原始数据集中的草图和视图作为网络的输入，将草图和视图分类器得到的参数作为网络的参数，通过训练达到检索目标。本发明以视图作为中介，尽可能缩小三维模型与草图的语义差距，构建了一个新颖的草图检索三维模型的网络结构，在SHREC2013和SHREC2014上取得了非常好的分类准确率，实验结果充分表明，我们的网络框架完全可以通过草图检索到对应的三维模型。
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公开(公告)号：CN107875115B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201711012832.5
申请日：2017-10-26
申请人： 浙江理工大学
IPC分类号： A61K9/00 , A61K47/32 , A61K47/42 , A61K47/38 , A61K47/34 , A61K31/704 , A61K31/155 , A61K31/616
摘要： 本发明涉及一种分段式可分离微针及其制备方法，属于经皮给药技术领域。该微针包括基底与附着在基底的药物针头，药物针头由药物因子与针头材料混合并固化而成。具体制备方法主要包括以下步骤：a.将针头材料和药物因子组成的混合物，经离心及烘干处理后形成药物针头留存于阴模模腔内部；b.然后加入高分子水凝胶，通过离心、干燥获得分段式可分离微针。本发明的分段式可分离微针中，药物针头段用于实现目标药物可控释放，基底则用于支撑药物针头，并辅助其留存于体内，不仅具备无痛、微创和方便等优点，还达到了对目标药物的精准可控释放，相对于传统的微针透皮给药体系，具有更好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112085123A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011020289.5
申请日：2020-09-25
申请人： 北方民族大学
摘要： 本发明公开了一种基于显著点采样的点云数据分类和分割方法，提出基于显著点采样的点云数据分类和分割网络，两个网络主干部分由新的显著点采样算法(SPS)和多尺度局部显著特征提取网络(MS‑LSFE)构成，SPS和MS‑LSFE都可以灵活地插入到其它网络中，以辅助采样或特征提取。为了方便调用，本方法将SPS和MS‑LSFE进行封装，形成多尺度显著特征提取模块(MS‑SFE)，实现了性能和参数量的平衡。本发明在标准公开数据集ModelNet40上进行分类试验，确保参数数量只有0.3×106的同时分类精度达到92.42％；在标准公开数据集ShapeNet、S3DIS和Semantic3D上进行分割实验，分别可以达到85.1％、61.8％、65.8％的分割精度。上述分类分割结果在同类工作中处于领先或相当的水平，验证了本方法可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN112085072A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010854244.1
申请日：2020-08-24
申请人： 北方民族大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/583 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于时空特征信息的草图检索三维模型的跨模态检索方法，该方法是先进行数据选取，然后构建草图‑三维模型图像序列和时空特征信息提取网络，使用时空特征信息提取网络提取草图和三维模型的时空特征信息，再使用深度度量学习实现草图和三维模型的时空特征信息联合，最后根据时空特征信息联合中草图和三维模型的时空特征信息的欧式距离进行相似度计算。本发明检索性能突出，可有效完成草图检索三维模型的跨模态检索，有着更好的准确度，操作简单，实用性强。
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公开(公告)号：CN110163796A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910454914.8
申请日：2019-05-29
申请人： 北方民族大学
IPC分类号： G06T3/00
摘要： 本发明公开了一种无监督多模态对抗自编码的图像生成方法及框架，包括步骤：S1、输入一组共n个同域的图像数据，它们来自于相同的数据分布，彼此共享部分公有属性，且各自拥有一些差异属性；S2、将输入的图像数据分别传入到可变属性编码器和固有属性编码器中，解耦出数据的固有属性编码和可变属性编码；S3、在无监督条件下，将可变属性编码及其相应的对抗网络进行对抗学习，以求解出可变属性编码的先验分布空间；S4、在无监督条件下，随机从可变属性编码的先验分布空间中采样，并联合固有属性编码通过解码器，完成单一域数据的多模态翻译，实现多属性的变换并生成对应的图像。本发明可有效解耦域内数据的公共属性和可变属性，并生成其多模态变换。
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