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公开(公告)号：CN111534495A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010406876.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种提高重组N-乙酰葡糖胺转移酶II可溶性表达的方法，其中，一种提高重组N-乙酰葡糖胺转移酶II在大肠杆菌中可溶性表达量的方法，其包括，构建截短型N-乙酰葡糖胺转移酶II，得GnT-II-ΔTM，序列如SEQ ID NO:1所示；构建重组表达质粒；将所述重组表达质粒转化表达宿主菌，构建重组原核表达菌株；培养所述重组原核表达菌株，诱导表达。本发明在大肠杆菌中成功表达并提高重组人源GnT-II的可溶性表达量，且该酶在体外具有催化活性，解决了哺乳动物膜蛋白GnT-II原核表达极易降解、纯化困难的技术问题，可以大量制备重组GnT-II。
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公开(公告)号：CN110317799A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910650553.4
申请日：2019-07-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种岩藻糖转移酶8的原核表达方法及其产品，其中一种岩藻糖转移酶8的原核表达方法，其包括，构建截短型岩藻糖转移酶8，得Fut8ΔTM；构建重组表达质粒；将所述重组表达质粒转化表达宿主菌，表达、纯化；其中，所述Fut8ΔTM的氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示；一种原核表达的岩藻糖转移酶8，其包括岩藻糖转移酶8核心区氨基酸序列，所述藻糖转移酶8核心区氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示。本发明利用大肠杆菌成功表达人源截短型Fut8(Fut8ΔTM)，可以在短时间内大量制备该蛋白并且保持其较高的生物活性，有表达效率高、杂蛋白少、易于纯化、廉价方便等特点。
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公开(公告)号：CN102384920B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110356171.4
申请日：2011-11-11
Applicant: 江南大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明提供了焊缝射线探伤检测数据分析及像片识别系统，该系统可快速判定该焊缝的射线探伤是否合格，其分析省时省力，效率高，且一致性标准度高。其特征在于：其包括检测技术条件模块、检测数据输入模块、标准像片数据库、像片识别分析模块、综合结果输出模块、检测特定条件下的标准数据数据库、数据对比模块，所述标准像片数据库内的每张标准像片均关联所述检测技术条件模块内的检测特定条件；所述检测技术条件模块存储各个焊缝相应的各种检测特定条件；所述检测数据输入模块包括检测条件输入模块、射线探伤像片输入模块，所述检测条件输入模块用于录入焊缝的特定检测条件下的数据，包括：已测得数据、检测环境条件。
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公开(公告)号：CN119363753A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411920485.6
申请日：2024-12-25
Applicant: 江南大学 , 江苏磐智数云科技有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , G06F9/50 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，尤其是指边缘节点调度系统、边缘节点调度方法及边缘节点，所述边缘节点调度系统包括：数据请求模块、管理后端模块、性能收集器、调度器、预测器以及控制器，数据请求模块负责接收端侧设备请求，并分类放入动态队列；管理后端模块则根据资源和任务需求，调用并发推理模型批处理数据，生成网络性能指标；性能收集器持续监测并收集这些指标及资源利用率；调度器据此制定节点资源调度策略；预测器预测资源干扰，辅助调度器决策；控制器依据调度策略切换模型、调整batch size及并发数，实现资源动态优化。本发明通过创新的边缘节点调度框架，实现了数据的本地化高效处理，提升了AI推理任务的执行效率，并显著提高了资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119318526A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411625807.4
申请日：2024-11-14
Applicant: 江南大学
IPC: A61B17/322 , A61B17/03
Abstract: 本发明属医疗器材技术领域，尤其涉及一种外科手术中的植皮打包缝合器，包括新鲜植皮固定片、移植受区定位片、缝合带，所述新鲜植皮固定片上部设置有第一连接件，所述新鲜植皮固定片覆盖固定新鲜植皮，所述移植受区定位片上部设置有第二连接件，所述移植受区定位片的定位于受区附近，所述缝合带通过所述第一连接件和所述第二连接件将所述新鲜植皮缝合固定于所述的受区附近。本申请操作简单、快捷、操作时间短、出血量少且对新鲜的植皮和受区组织创伤和破坏性小、感染率低、安全卫生、皮肤易存活。
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公开(公告)号：CN116309520B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310346339.6
申请日：2023-04-03
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种带钢表面缺陷检测系统，包括：可编程逻辑模块PL：用于部署神经网络模型，同时接收带钢表面图像数据，并通过所述神经网络模型对带钢表面图像数据进行加速运算，得到加速运算结果；处理器模块PS：用于控制所述神经网络模型的执行流程，并根据所述可编程逻辑模块PL的加速运算结果输出带钢表面缺陷类型，其中，所述带钢表面缺陷类型包括夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块。本发明通过软件(即可编程逻辑模块PL)和硬件(处理器模块PS)结合的方式对带钢表面缺陷进行检测的技术，以满足企业对于小尺寸和低功耗应用的需求。
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公开(公告)号：CN117975445B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410377890.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 江南大学
IPC: G06V20/68 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种食品识别方法、系统、设备和介质，其中，方法包括：步骤S1：获取若干食品图像，通过DenseNet网络对所述若干食品图像进行训练；步骤S2：在训练中，根据所述DenseNet网络的输出特征计算分类损失、类中心距离损失和类间距离损失，基于所述分类损失、类中心距离损失和类间距离损失构建总损失；步骤S3：若所述总损失小于预设损失，则完成对所述DenseNet网络的训练；若所述总损失不小于预设损失，则继续对所述DenseNet网络进行训练，直至总损失小于预设损失；步骤S4：通过训练好的DenseNet网络对待识别的食品图像进行识别。本发明能够对食品图像进行有效识别，减少误检。
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公开(公告)号：CN116416602B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310408477.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种基于事件数据与图像数据联合的运动目标检测方法及系统，该方法包括获取稀疏事件数据和标准图像帧；对稀疏事件数据进行重构处理得到事件帧，输入到卷积神经网络中进行训练，并计算得到目标在事件帧上的位置；将标准图像帧从RGB色彩空间转化HSV色彩空间，进行二值化处理得到二值化帧；将得到的目标位置转换到二值化帧中，并统计二值化帧中目标位置区域的白色像素数；判断目标位置区域中的白色像素数对于整个二值化帧中白色像素数的占比是否超过设定的阈值，如果是，则所述目标被正确检测出，否则检测出错误的目标。本发明解决了对图像中特定的目标进行检测时，仅利用事件相机获取的数据，不易区分不同目标的问题。
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公开(公告)号：CN117975445A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410377890.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 江南大学
IPC: G06V20/68 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种食品识别方法、系统、设备和介质，其中，方法包括：步骤S1：获取若干食品图像，通过DenseNet网络对所述若干食品图像进行训练；步骤S2：在训练中，根据所述DenseNet网络的输出特征计算分类损失、类中心距离损失和类间距离损失，基于所述分类损失、类中心距离损失和类间距离损失构建总损失；步骤S3：若所述总损失小于预设损失，则完成对所述DenseNet网络的训练；若所述总损失不小于预设损失，则继续对所述DenseNet网络进行训练，直至总损失小于预设损失；步骤S4：通过训练好的DenseNet网络对待识别的食品图像进行识别。本发明能够对食品图像进行有效识别，减少误检。
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