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公开(公告)号：CN104198369B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201410462391.9
申请日：2014-09-11
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明为一种滑滚摩擦学性能实验台，包括垂直电主轴、倾斜电主轴、上盖板、气浮轴承、测力结构、传感器等光机电元器件及系统；上盖板水平设置，并通过气浮轴承支撑；上盖板下部与倾斜电主轴连接，倾斜电主轴轴端连接有球形或辊子形的第一测试件；垂直电主轴轴端连接有圆盘形的第二测试件；第一测试件与第二测试件的表面接触；测力结构测量倾斜电主轴传递给上盖板的水平方向力；速度传感器测量垂直电主轴和倾斜电主轴的转速，压力传感器测量第一测试件和第二测试件间压力。本发明旨在为机械、航空、航天等工程领域提供一种能够对装备动力传递与运动变换中关键零部件在滑滚接触状态的摩擦、磨损与润滑等摩擦学性能进行研究的科学方法与技术手段。
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公开(公告)号：CN104198369A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410462391.9
申请日：2014-09-11
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明为一种滑滚摩擦学性能实验台，包括垂直电主轴、倾斜电主轴、上盖板、气浮轴承、测力结构、传感器等光机电元器件及系统；上盖板水平设置，并通过气浮轴承支撑；上盖板下部与倾斜电主轴连接，倾斜电主轴轴端连接有球形或辊子形的第一测试件；垂直电主轴轴端连接有圆盘形的第二测试件；第一测试件与第二测试件的表面接触；测力结构测量倾斜电主轴传递给上盖板的水平方向力；速度传感器测量垂直电主轴和倾斜电主轴的转速，压力传感器测量第一测试件和第二测试件间压力。本发明旨在为机械、航空、航天等工程领域提供一种能够对装备动力传递与运动变换中关键零部件在滑滚接触状态的摩擦、磨损与润滑等摩擦学性能进行研究的科学方法与技术手段。
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公开(公告)号：CN119090900A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411132192.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 四川大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F17/13
Abstract: 本发明公开了基于离散神经记忆常微分方程的皮肤癌病灶分割方法，该方法包括：确定模型中基础微分方程的形式，收集图像数据集；应用泰勒公式推导对神经记忆常微分方程进行离散化，对收集的皮肤病数据集进行初步筛选；应用线性多步法对神经记忆常微分方程进行离散化；根据神经网络结构对应用泰勒公式推导、应用线性多步法离散化的神经记忆常微分方程更改为合适的形式，设计适用于U型网络的二阶泰勒法解码器和线性多步法解码器；将解码器嵌入U型网络形成皮肤癌病灶分割模型，将增广数据集输入模型进行训练。本发明解决现存医疗图像分割模型复杂度高，计算成本高的问题，该方法不损伤模型性能，且兼容性高、可迁移能力强的轻量化方案。
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公开(公告)号：CN113643297B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111207072.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的计算机辅助牙龄分析方法，涉及牙龄图像的数据分析处理技术领域，为了解决现有技术中对牙龄的检测分析存在操作复杂、效果有限，并且耗时耗力，检测效率低的问题，本发明先完成全景片图像数据的收集、统计，以及全景片图像数据的标注，对全景片图像数据的标注包括每个牙齿的目标框和分类标签，标注的包含牙齿的目标框称为标注目标框，通过分支预测模块和融合模块的加入来构建端到端网络，通过新颖的迭代自适应Gamma校正的训练方式来训练端到端网络，利用训练好的端到端网络对全景片图像数据输入直接进行牙齿的定位与牙龄分析，从而使得对牙龄的检测分析操作更容易、效果更好、耗时更短、检测效率更高。
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公开(公告)号：CN113643297A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111207072.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的计算机辅助牙龄分析方法，涉及牙龄图像的数据分析处理技术领域，为了解决现有技术中对牙龄的检测分析存在操作复杂、效果有限，并且耗时耗力，检测效率低的问题，本发明先完成全景片图像数据的收集、统计，以及全景片图像数据的标注，对全景片图像数据的标注包括每个牙齿的目标框和分类标签，标注的包含牙齿的目标框称为标注目标框，通过分支预测模块和融合模块的加入来构建端到端网络，通过新颖的迭代自适应Gama校正的训练方式来训练端到端网络，利用训练好的端到端网络对全景片图像数据输入直接进行牙齿的定位与牙龄分析，从而使得对牙龄的检测分析操作更容易、效果更好、耗时更短、检测效率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110197234B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910509860.0
申请日：2019-06-13
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的加密流量分类方法，基于网络数据包包头属性和基于时间分段的低阶统计特征两个维度对网络流进行表示，然后通过双通道卷积神经网络，同时从两种网络流表示中学习加密流量特征，实现对加密流量上承载的应用类型进行分类。本发明在不需要专家知识介入的情况下，充分利用数据包头属性和流量统计特征在局部和整体上的优势，自动从两个维度学习流量特征，提高加密网络流量分类精度；且仅利用数据包头部中的字段信息，泛化能力强，不会违背数据的机密性和隐私保护策略。
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公开(公告)号：CN106204642B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610511744.9
申请日：2016-06-29
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的细胞追踪方法，涉及图像处理技术领域，解决连续的显微镜细胞图片序列中细胞追踪的问题。本发明包括收集细胞图片数据，裁出细胞数据，使用卷积神经网络提取细胞特征，获得一个初始化的多任务观测模型；给定显微镜图片序列的第一张图片和细胞位置，在下一帧图片中获取第一张图片中细胞位置附近的候选细胞位置；在第一张图片上采样正样本和负样本，训练初始化的多任务观测模型，并对候选细胞位置进行预测，得到细胞的预测相似度概率值；预测相似度概率值最大的候选细胞位置作为下一帧图片的细胞位置，将最大预测相似度概率值和对应的细胞位置保存到一个模型更新策略中，进行阈值进行比较。本发明用于细胞的追踪。
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公开(公告)号：CN109694484A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811224649.6
申请日：2018-10-19
Applicant: 四川大学华西医院
Abstract: 本发明公开了一种免疫佐剂及其制备方法。本发明羧甲基壳聚糖-多醛基甘露聚糖水凝胶，是通过高碘酸钠氧化法合成了多醛基甘露聚糖，其能与羧甲基壳聚糖通过Schiff碱反应交联形成水凝胶OX-M/NOCC。OX-M/NOCC水凝胶作为佐剂用于体内抗原递送具有可注射、低毒性的优点，同时，OX-M/NOCC水凝胶具有“抗原储存库”效应，可促进DC对抗原的摄取。与铝佐剂相比，OX-M/NOCC水凝胶联合蛋白疫苗增加了抗原在淋巴结中的聚集，延长作用时间，并在免疫小鼠后引发强烈的抗原特异性体液免疫应答。结果表明OX-M/NOCC水凝胶是一种潜在的新型疫苗佐剂。
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公开(公告)号：CN108682453A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810468405.6
申请日：2018-05-16
Applicant: 四川大学
Inventor： 李为民 , 章毅 , 王成弟 , 郭际香 , 白红利 , 徐修远 , 刘伦旭 , 郭泉 , 杨澜 , 王建勇 , 陈楠 , 何涛 , 王子淮 , 陈思行 , 张瑞 , 周凯 , 邵俊
IPC: G16H30/40 , G06F3/0484 , G06F3/0487 , G06F17/30
CPC classification number: G16H30/40 , G06F3/04842 , G06F3/0487
Abstract: 本发明公开一种肺结节标注系统，包括：导入模块，用于导入CT图像；标注模块，用于对CT图像进行标注，获取第一CT图像；标注模块包括：图像显示单元，绘图单元，数据生成单元，标注填写单元；图像显示单元用于显示CT图像的每一张切片图像；绘图单元用于在切片图像上绘制肺结节边框；数据生成单元用于生成肺结节边框的尺寸数据，并生成边框编号；标注填写单元用于显示边框编号，并供标注者根据边框编号填写肺结节信息；数据库，用于保存第一CT图像对应的数据标签；导出模块，用于导出第一CT图像和其对应的数据标签。本发明提供的技术方案，能够对CT图像上的肺结节进行精确、有效的标注，从而为肺结节检测系统提供准确的训练样本。
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公开(公告)号：CN119721005A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510227482.2
申请日：2025-02-27
Applicant: 交通运输部科学研究院 , 四川大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种数据安全制度的合规性评估方法及相关装置。该方法包括：提取每个制度条款的词向量序列以构建特征向量，得到该制度条款的语义特征向量VRi和全部的制度条款语义特征向量集合｛VRi｝；提取每个规定条款的词向量序列构建特征向量VSj，得到规定条款的语义特征向量集合｛VSj｝；利用缩放点积注意力机制，计算制度条款语义特征向量VRi与规定条款的特征向量集合｛VSj｝中每个特征向量VSj之间的相似度。设定相似度阈值，以判定制度的合规性和全面性。
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