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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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消癥飲在制備治療盆腔炎和盆腔淤血綜合征藥物中的應(yīng)用
【發(fā) 明 人】高月平【技術(shù)領(lǐng)域】 本發(fā)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盆腔炎、盆腔瘀血綜合征藥物中的應(yīng)用。【摘要】一種消癥飲在制藥中的新用途，即在制備治療盆腔炎和盆腔瘀血征藥物中的應(yīng)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(jīng)臨床試驗(yàn)結(jié)果表明150例符合慢性盆腔炎診斷患者，分為治療組和對(duì)照組，對(duì)照組用抗婦炎膠囊，治療組用消癥飲湯劑，結(jié)果，治療組和對(duì)照組的總有效率為100%和78%；90例盆腔瘀血綜合征患者，對(duì)照組予血腑逐瘀口服液治療，治療組用消癥飲湯劑，結(jié)果，治療組痊愈34例，有效11例，總有效率100%，而對(duì)照組痊愈10例，有效22例，無效13例，總有效率71. 1%。
南京中醫(yī)藥大學(xué)
2021-04-13
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一種隨機(jī)動(dòng)載荷空間分布及統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種隨機(jī)動(dòng)載荷空間分布及統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１．開展模態(tài)試驗(yàn)，獲取結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，包括固有頻率和模態(tài)振型；Ｓ２．將結(jié)構(gòu)隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng)利用模態(tài)振型展開，獲取結(jié)構(gòu)在模態(tài)空間的動(dòng)響應(yīng)；Ｓ３．利用模態(tài)振型展開，將隨空間分布的隨機(jī)動(dòng)載荷投影到模態(tài)空間；Ｓ４．在模態(tài)空間內(nèi)，由隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本反演隨機(jī)動(dòng)載荷樣本；Ｓ５．由模態(tài)空間內(nèi)隨機(jī)動(dòng)載荷樣本及振型函數(shù)求解結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動(dòng)載荷的空間分布和統(tǒng)計(jì)特征。本發(fā)明能夠解決在時(shí)域內(nèi)利用實(shí)測(cè)結(jié)構(gòu)動(dòng)響應(yīng)樣本識(shí)別結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特性和分布特征問題，為服役于分布式隨機(jī)動(dòng)載荷環(huán)境下的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與安全評(píng)估提供準(zhǔn)確可靠的動(dòng)載荷信息。
東南大學(xué)
2021-04-11
魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識(shí)別的理論和方法研究
成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發(fā)展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫(yī)療、公安等社會(huì)服務(wù)以及公共安全等行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。基于人臉視覺特征的表情、身份以及親屬關(guān)系識(shí)別是當(dāng)前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態(tài)變化等因素對(duì)人臉視覺特征提取與建模的影響則成為當(dāng)前該研究面臨的主要瓶頸。開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識(shí)別研究，突破現(xiàn)有研究的局限性，能顯著推動(dòng)人臉圖像分析的研究進(jìn)展，進(jìn)一步滿足國家在社會(huì)服務(wù)與公共安全等領(lǐng)域中的需求。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)1、 突破局部二值模式編碼的視覺特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺特征描述算子，提出解決場景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯(cuò)誤率估計(jì)的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識(shí)別理論。3、 率先提出基于人類學(xué)和遺傳學(xué)的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別方法，提出以父母年輕時(shí)面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別的子空間遷移學(xué)習(xí)理論和方法。4、 提出人臉視覺特征提取和識(shí)別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計(jì)算瓶頸。市場前景本項(xiàng)目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關(guān)系識(shí)別等科學(xué)問題，深入開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識(shí)別的理論和方法研究，重點(diǎn)解決視覺場景中光照與人臉姿態(tài)變化下的魯棒人臉視覺特征的提取與建模問題
東南大學(xué)
2021-04-11
基于人體組織區(qū)別性特征表示的低劑量CT成像相關(guān)算法
申請(qǐng)人自2002年8月開始在醫(yī)學(xué)低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學(xué)習(xí)和研究工作，從理論探索和應(yīng)用拓展兩個(gè)方面同時(shí)開展科學(xué)研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉(zhuǎn)讓到國內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設(shè)備商上海聯(lián)影醫(yī)療設(shè)備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機(jī)上得到了應(yīng)用。
東南大學(xué)
2021-04-11
大學(xué).jpg){kind=logo}
基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特征估計(jì)方法
（專利號(hào)：ZL 201410345592.0） 簡介：本發(fā)明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特征估計(jì)方法，屬于水聲目標(biāo)特征提取領(lǐng)域。基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特估計(jì)取方法，包括以下步驟：(1)備用網(wǎng)格生成并導(dǎo)入計(jì)算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設(shè)定，(3)數(shù)值計(jì)算參數(shù)設(shè)定，(4)數(shù)值計(jì)算，(5)數(shù)值方法可靠性驗(yàn)證及網(wǎng)格確定，(6)空化尾流壓力脈動(dòng)非定常數(shù)值計(jì)算，(7)壓力脈動(dòng)信號(hào)功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計(jì)及分析。本發(fā)明將現(xiàn)代流體力學(xué)、空泡動(dòng)力學(xué)和信號(hào)處理領(lǐng)域中相關(guān)研究成果引入水下目標(biāo)的噪聲特征分析，體現(xiàn)多學(xué)科和多領(lǐng)域的交叉性。
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種智能視覺監(jiān)控檢索中提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的方法
本發(fā)明公開了一種智能視覺監(jiān)控檢索中提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡特征的方法，包括以下步驟：獲取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，以二維空間坐標(biāo)序列對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行描述；根據(jù)描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的二維空間坐標(biāo)序列，計(jì)算描述每次采樣中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的水平分量和垂直分量；將每次采樣中目標(biāo)的二維空間坐標(biāo)和描述每次采樣中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的縱向斜率和橫向斜率合并組成每次采樣中目標(biāo)的流矢量；以流矢量序列對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行描述；讀取預(yù)先建立的參考矢量集合；計(jì)算描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的流矢量序列到各參考矢量的距離作為該目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的特征向量。本發(fā)明方法使用流矢量序列描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡并提取特征向量，可以在軌跡描述中同時(shí)包含位置和方向信息，避免了測(cè)量誤差。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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基于多源光譜特征融合的食用油種類快速鑒別方法
其他成果/n一種基于多源光譜特征融合的食用油種類快速鑒別方法，包括如下步驟：選取待鑒別的未知種類的食用油樣品；采集拉曼光譜圖和近紅外光譜圖；分別對(duì)采集的拉曼光譜圖和近紅外光譜圖進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理拉曼光譜圖和預(yù)處理近紅外光譜圖；分別對(duì)預(yù)處理拉曼光譜圖和預(yù)處理近紅外光譜圖進(jìn)行特征提取，得到拉曼特征變量和近紅外特征變量；將拉曼特征變量和近紅外特征變量進(jìn)行光譜特征融合，得到特征融合光譜圖；采用優(yōu)化定性模型對(duì)所述未知種類的食用油樣品進(jìn)行種類鑒別。本發(fā)明提供的基于多源光譜特征融合的食用油種類快速鑒別方法，安全快速、檢測(cè)便捷，鑒別準(zhǔn)確率高，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和推廣價(jià)值。
武漢輕工大學(xué)
2021-04-11
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基于直方圖特征點(diǎn)配準(zhǔn)的影像勻色與融合方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于直方圖特征點(diǎn)配準(zhǔn)的影像勻色與融合方法及系統(tǒng)，該方法根據(jù)影像亮度直方 圖特征提取直方圖極值點(diǎn)，并采用一維高斯平滑抑制亮度直方圖局部噪聲點(diǎn);同時(shí)，使用匹配代價(jià)函數(shù) 對(duì)匹配矩陣消元的方式構(gòu)建直方圖極值點(diǎn)間的匹配關(guān)系，并以匹配的直方圖極值點(diǎn)作為直方圖特征點(diǎn)。 利用直方圖特征點(diǎn)，采用影像重疊區(qū)的直方圖特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)亮度值修正影像亮度。本發(fā)明能對(duì)大視角、近 距離色差較大的影像進(jìn)行色調(diào)差異處理，能自動(dòng)消除多張影像重疊區(qū)域內(nèi)以及非重疊區(qū)的色調(diào)差異，達(dá) 到影像局部區(qū)域色調(diào)均衡與拼接后街景的全景影像整體色調(diào)均衡的效果。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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重大環(huán)境污染事件特征污染物現(xiàn)場 快速檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)
近年來，我國突發(fā)性重大環(huán)境污染事件頻繁發(fā)生，對(duì)國民健康、生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。從我國當(dāng)前重大環(huán)境污染事件發(fā)生的實(shí)際狀況出發(fā)，研究開發(fā)重大環(huán)境污染事件特征污染物現(xiàn)場快速檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，是提升我國環(huán)境保護(hù)技術(shù)水平，推進(jìn)環(huán)境友好型社會(huì)建設(shè)的迫切要求。特征污染物現(xiàn)場快速檢測(cè)作為應(yīng)對(duì)突發(fā)性環(huán)境污染事件的前提，首先要求判斷污染物的種類，利用快速檢測(cè)手段給出定性、半定量和定量的檢測(cè)結(jié)果，確認(rèn)污染事件的危害程度和污染范圍等。開發(fā)一套功能完善、便攜、快速的特征污染物現(xiàn)場檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，對(duì)于現(xiàn)場決策、減少污染危害程度等具有極其重要的意義。本課題采用納米生物技術(shù)、電化學(xué)或光化學(xué)傳感技術(shù)和信息技術(shù)，并將其有機(jī)組合，建立環(huán)境污染事件的現(xiàn)場快速檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，最終形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的環(huán)境污染物現(xiàn)場快速檢測(cè)技術(shù)和儀器裝備，為國家環(huán)境安全和人民健康提供保障。
華東理工大學(xué)
2021-04-13
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基于內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征調(diào)控藥物釋放的三維打印藥片
三維打印技術(shù)是一種依據(jù)“逐層打印，層層疊加”的概念，通過CAD模型及計(jì)算機(jī)控制直接制備具有特殊外型或復(fù)雜內(nèi)部結(jié)構(gòu)物體的快速成形技術(shù)。該技術(shù)加工過程靈活、成形速度快、運(yùn)行費(fèi)用低且可靠性高。由于突破了傳統(tǒng)制劑技術(shù)的一些局限性，三維打印能夠?yàn)樾滦涂诜蒯尳o藥系統(tǒng)的研究提供新的策略與途徑，這使得其在藥學(xué)中的應(yīng)用引起了越來越多的關(guān)注。根據(jù)“安全、有效、方便”的給藥治療原則，可以從給藥系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、局部成分與組成的差異、特殊幾何外型、獨(dú)特表面特征、控釋材料（或藥物）的梯度或離散分布、多藥在同一系統(tǒng)中的準(zhǔn)確定位與分布等方面出發(fā)，設(shè)計(jì)并制備多種新型口服控釋給藥系統(tǒng)。 可以根據(jù)用戶需要進(jìn)行新型藥物緩控釋給藥系統(tǒng)的研制和開發(fā)。
上海理工大學(xué)
2021-04-13