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金融市場監察中借助常識知識的文本分析方法
這項研究以現有證券市場識別可疑交易的方法為基礎，提出利用信息分析技術和常識知識推理能力，進行市場新聞的文本分析，并過濾可疑交易的數量。文中所提出的算法解決了交易線索和信息線索之間的關系識別和深層挖掘的問題。在技術指標測試，數據可靠性測試和用戶體驗測試之下，該原型系統均表現良好。
南方科技大學
2021-04-13
消癥飲在制備治療乳腺增生病藥物中的應用
【發 明 人】高月平【技術領域】本發明涉及消癥飲在制藥中的新用途，具體地說是涉及消癥飲在制備治療乳腺增生病藥物中的應用。【摘要】一種消癥飲在制藥中的新用途，即在制備治療乳腺增生疾病藥物中的應用，消癥飲是由鹿角片、白芥子、桃仁、熟地、淫羊藿、生薏苡仁、三棱、醋柴胡、大血藤、延胡索、按一定重量配比制成，該藥物可制成湯劑、膠囊劑、片劑、沖劑、口服液、糖漿或合劑等，經臨床試驗結果表明150例乳腺增生病患者，分為治療組100例和對照組50例，對照組用乳癖消，治療組用消癥飲湯劑，試驗結果治療組和對照組的總有效率為100％和74％；其中100例治療組中痊愈64例(64％)，顯效21例(21％)，有效15例(15％)，無效0例；總有效率100％，而50例對照組中痊愈19例(38％)，有效8例(16％)，無效13例(26％)，總有效率74％。
南京中醫藥大學
2021-04-13
紅綬曲霉Q-1及其在白蟻防治中的應用
本發明公開了紅綬曲霉(Aspergillus nomius)Q?1，于2017年12月7日保藏于：中國微生物菌種保藏管理委員會普通微生物中心，保藏編號為CGMCC NO.14994，保藏地址為：北京市朝陽區北辰西路1號院3號。中國科學院微生物研究所。本發明提供的紅綬曲霉(Aspergillus nomius)Q?1對白蟻具有致病性，可用于白蟻的防治。紅綬曲霉Q?1的孢
青島農業大學
2021-01-12
一種用于數據去重系統中的碎片重寫方法
本發明公開了一種用于數據去重系統的碎片重寫方法，其在數 據去重中增加一個緩存作為重寫感知緩存，該重寫感知緩存中的數據 項為數據塊所引用的容器標識(Container-ID)，對判定為數據碎片的數 據塊，如果其引用的容器標識(Container-ID)已存儲在該重寫感知緩存 中，則此數據無需重寫，否則重寫該數據碎片。本發明的方法是在數 據去重的過程中增加了一個與數據讀時同樣大小且緩存策略相同的緩 存，避免了不必要的重復
華中科技大學
2021-04-14
芬戈莫德在治療根尖周炎中的用途
本發明公開了芬戈莫德(Fingolimod)在治療根尖周炎中的用途。本發明通過體內實驗發現 Fingolimod 可顯著抑制開髓所導致的根尖周炎病灶局部炎癥細胞的浸潤和骨質破壞;并通過降低 S1P1 和 RANKL 表達水平，動態調節根尖周炎灶局部 RANKL/OPG 比值，達到治療根尖周炎的作用。上述結 果表明&nb
武漢大學
2021-04-14
一種RANSAC計算基本矩陣中內點門限設置算法
為了解決計算機多視幾何中稀疏特征點錯誤匹配導致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時自動設置內點門限的方法。此方法根據RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設置極線距離門限Th的方式改為自動設置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對中的稀疏特征點匹配的個數N、圖像像素多少、初始計算得到的特征點到極線的平均距離Dinit。Th計算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數。門限Th與圖像大小和特征點匹配個數成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對于傳統方法，本方法將固定門限變成了自動設置，可以自適應三維重建不同類型的圖片，更加實用和魯棒。
四川大學
2016-10-08
面向對象遙感影像分析中的尺度分割參數自動選擇方法
本發明兼顧地學空間統計學和模式識別理論方法，基于統計方法提出分割前最優尺度分割參數自動選擇及分割后的尺度效應評價及尺度分割參數的優化調整，提高了面向對象遙感影像信息提取和分析的精度、效率和自動化程度。
中國地質大學（北京）
2021-04-14
一種聚簇圖集合中的子圖檢索方法
本發明公開了一種聚簇圖集合中的子圖檢索方法，包括：索引 建立步驟，根據聚簇圖的結構信息和結點屬性計算聚簇圖集合中各聚 簇圖之間的相似性，根據各聚簇圖之間的相似性采用層次聚類算法將 相近的聚簇圖聚類，直到剩下一個聚簇圖；子圖檢索步驟；根據用戶 發起查詢圖的結構以及頂點屬性，對聚簇圖索引樹采用樹的自頂向下 的方式進行查詢圖的同構匹配。本發明通過在數據集合中建立樹形索 引，盡早過濾不包含查詢圖的數據項，進行加快查詢速度，提
華中科技大學
2021-04-14
圖像自動標注和模型訓練技術在工業視覺中的應用
1. 痛點問題
工業視覺場景下普遍存在缺陷樣本數量少、難采集，已有標注方案無法完全發揮樣本數據效用等問題。在工業視覺應用場景中，產線整體生產良率均已達到相當水平，人工可識別的缺陷樣本數量相對較少，且采集難度較大。制造生產環節對產線效率要求較高，模型訓練難以實現精度與效率上的平衡。
2. 解決方案
本項目將最新的少樣本學習、連續學習、模型壓縮與優化技術，與工業場景中的缺陷檢測需求深入結合，致力于工業視覺自主知識產權軟硬件一體化裝備研發。針對玻璃深加工與半導體晶圓宏觀缺陷檢測，本項目已完成工業視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發平臺、玻璃智能一體檢測設備、晶圓宏觀缺陷檢測設備等智能設備的原理驗證和裝備試制，同時有多項智能設備在研。
本項目在玻璃與半導體缺陷檢測中，基于圖像自動標注方法完成少樣本場景下的數據采集與標注，通過弱監督學習和連續學習方法完成有效模型構建，并針對長尾數據集設計模型訓練和優化方法，實現高效工業視覺感知計算。針對工業視覺場景，本項目集成視覺感知算法能力，研發人工智能算法研發平臺，該平臺秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數據采集與標注、算法訓練與評估、模型壓縮與優化、應用部署與管理的數據閉環。
合作需求
尋求浮法玻璃深加工、半導體加工與制造等行業企業合作。
清華大學
2021-12-23
燃燒過程中氮氧化物減排工藝及裝備
通過燃燒裝置改型、燃燒工藝及燃燒狀態的精確調控，在不降低、甚至提高能量利用效率的基礎上，以燃料發揮脫硝劑的作用，從源頭降低燃燒、特別是燃煤過程中氮氧化物的生成量。該成果對推進節能減排事業具有重要的工程意義，該成果以鍋爐原使用的燃料、 特別是煤粉作為脫硝材料， 相比目前的“煙氣脫硝技術”具有成本低廉的明顯優勢，經濟效益明顯。
揚州大學
2021-04-14