-
公开(公告)号：CN119476206A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411294832.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 北京大学邯郸创新研究院 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于混合对比学习的关系抽取方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，通过获取待抽取文本；将所述待抽取文本输入混合对比学习关系抽取模型，输出关系抽取结果，其中，所述混合对比学习关系抽取模型基于正样本以及混合负样本训练得到，所述混合负样本根据实体向量表示和上下文词向量表示构造。本发明通过引入混合对比学习策略，生成更具挑战性的负样本实例，从而提升关系抽取模型的关系抽取性能，不仅拓宽了负样本的选择范围，还提高了模型的泛化能力，可以实现各种复杂情况的文本关系抽取。
-
公开(公告)号：CN118350462B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410767684.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 北京大学
Abstract: 本说明书涉及司法关系要素抽取技术领域，提供了一种基于标签向量正交约束的司法关系要素抽取方法及装置，该方法包括：对司法文本集合内每个司法文本中的实体对进行标注；在标注后的每个司法文本中增加针对所述实体对的关系提示语句；所述关系提示语句中的每个司法关系类型均由多个不同的掩码组成；将加入关系提示语句后的司法文本转换为向量化司法文本；以所述向量化司法文本为输入，以任务损失和正交损失共同作为优化参数，训练深度学习模型，以获得司法关系要素抽取模型；利用所述司法关系要素抽取模型，从待处理司法文本中抽取实体对的司法关系要素。本说明书实施例可以提高司法领域关系抽取要素的抽取精度。
-
公开(公告)号：CN118420468A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410463943.1
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京大学
IPC: C07C69/593 , C07C67/48 , C07C67/56 , C12P7/62 , A61K31/225 , A61P35/00 , C12R1/885
Abstract: 本发明公开了一种EGFR抑制剂及其制备方法与应用，属于药物化学技术领域。本发明通过从微生物哈茨木霉(Trichoderma harzianum)中分离得到4种化合物，上述化合物对野生型EGFR及其致病性突变体具有显著的抑制作用，以及对致病性突变体具有更高的广谱抑制活性，同时，上述化合物能显著抑制乳腺癌细胞MCF‑7的增殖，因此，上述化合物可以作为新的EGFR抑制剂在制备预防和/或治疗癌症的药物中具有较好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN1935133A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200510103525.9
申请日：2005-09-19
Applicant: 北京大学
IPC: A61K31/216 , A61K31/496 , A61K31/4184 , A61K31/426 , A61P29/00 , A61P19/02 , A61P35/00 , A61P1/16 , A61P31/20
Abstract: 本发明公开了人白细胞抗原DR4亚型蛋白(HLA－DR4)的拮抗剂。本发明人通过实验证实，式I化合物能内源性抗原肽对HLA－DR4限制性T细胞的活化，可以作为HLA－DR4拮抗剂的应用；式I中Ar选自苯基，乙酰苯基，C1－C8烷基取代苯基，C1－C8烷基取代－1H－苯并咪唑，杂环基或烷基取代杂环基；Q1，Q2选自0，S或NH；n1，n2为0－6的整数，m为0－3的整数；R选自C1－C8烷基或烷氧基。本发明所选用的化合物不仅在理论上能拮抗HLA－DR4，而且，通过实验证实，这些化合物的拮抗活性优于目前研究较多的变构肽型抑制剂，并且，由于小分子抑制剂具有不易被降解和较大的改造空间等优点，应用前景十分广阔。
-
公开(公告)号：CN118490900A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410435925.2
申请日：2024-04-11
Abstract: 本发明属于生物医学材料领域，涉及一种可吸收双层抗菌成骨引导骨再生膜及其制备方法与应用。所述再生膜包括疏松多孔的(VPGKG)72‑Atsttrin蛋白膜层和致密的(VPGRG)72蛋白膜层，所述(VPGKG)72‑Atsttrin蛋白膜层包括(VPGKG)72‑Atsttrin蛋白，所述(VPGRG)72蛋白膜层包括交联的(VPGRG)72蛋白和壳聚糖；其中，所述(VPGKG)72‑Atsttrin蛋白的氨基酸序列为SEQ ID NO：1所示，所述(VPGRG)72蛋白的氨基酸序列为SEQ ID NO：2所示。本发明的再生膜具备良好的生物相容性和优异的机械性能，其为双层结构，外层发挥屏障作用及抗菌作用，内层发挥引导骨组织再生作用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104182953B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410415258.8
申请日：2014-08-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种像元解混逆过程：规格化多端元分解的高光谱重构方法，其特征在于：包括多光谱图像的反射率图像进行规格化多端元分解获得高光谱数据，多光谱影像中提取的地物光谱可分解为光谱形状和像元DN值两本分的线性组合，规格化多端元分解的高光谱重构方法就是根据光谱库中纯端元进行不同性质的混合来获取混合场景中最优的端元组分，从而避免端元过多带来的噪声放大和端元过少造成的精度下降现象，并在精确解混的基础上考虑端元的时空变化，在减少计算量同时准确重构高光谱数据。通过对多光谱数据光谱重构获得连续的高光谱数据，在保留多光谱图像的高空间分辨率、高信噪比的同时，提高了多光谱数据的光谱分辨率。
-
公开(公告)号：CN119886322A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411637369.3
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于混合模型的任务规划方法、装置、设备、介质和产品，该方法包括：将用户请求输入至混合模型中的第一大语言模型中，得到多个子任务；多个子任务是以有向文本图的形式被输出的；将有向文本图输入至文本嵌入模块，将有向文本图中的每个节点的文本特征转换为嵌入向量；将嵌入向量输入图神经网络，得到每个节点对应的聚合特征；将每个节点对应的聚合特征输入第二大语言模型中，得到针对用户请求的答案；其中，答案包括针对每个子任务的子答案。本申请结合了图神经网络和大语言模型各自的优势，使得用户请求显式地被拆解成多个子任务，实现准确、高可靠性和可解释的任务规划。
-
公开(公告)号：CN118350462A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410767684.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 北京大学
Abstract: 本说明书涉及司法关系要素抽取技术领域，提供了一种基于标签向量正交约束的司法关系要素抽取方法及装置，该方法包括：对司法文本集合内每个司法文本中的实体对进行标注；在标注后的每个司法文本中增加针对所述实体对的关系提示语句；所述关系提示语句中的每个司法关系类型均由多个不同的掩码组成；将加入关系提示语句后的司法文本转换为向量化司法文本；以所述向量化司法文本为输入，以任务损失和正交损失共同作为优化参数，训练深度学习模型，以获得司法关系要素抽取模型；利用所述司法关系要素抽取模型，从待处理司法文本中抽取实体对的司法关系要素。本说明书实施例可以提高司法领域关系抽取要素的抽取精度。
-
公开(公告)号：CN109574828B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201811588057.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京大学 , 中国大洋矿产资源研究开发协会
Abstract: 本发明公开了一类倍半萜类化合物及其抗丙肝用途。这类化合物是从海洋来源真菌哈茨木霉(Trichoderma harzianum)的发酵提取物中发现的具有新颖化学骨架的倍半萜化合物，本发明首次发现了这类倍半萜化合物具有抗HCV活性。体外活性研究数据表明，该类化合物能同时作用于HCV病毒感染的入侵和转录复制阶段，具有多靶点抗病毒功效，是一类极具抗HCV新物研究开发潜力的药物模式分子。
-
公开(公告)号：CN109574828A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811588057.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京大学 , 中国大洋矿产资源研究开发协会
Abstract: 本发明公开了一类倍半萜类化合物及其抗丙肝用途。这类化合物是从海洋来源真菌哈茨木霉(Trichoderma harzianum)的发酵提取物中发现的具有新颖化学骨架的倍半萜化合物，本发明首次发现了这类倍半萜化合物具有抗HCV活性。体外活性研究数据表明，该类化合物能同时作用于HCV病毒感染的入侵和转录复制阶段，具有多靶点抗病毒功效，是一类极具抗HCV新物研究开发潜力的药物模式分子。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.036 seconds)
