一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法

    公开(公告)号:CN115757845A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202210839198.7

    申请日:2022-07-18

    发明人: 汪洋 张逸星

    摘要: 本发明公开了一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法,该方法针对带有运动模糊(with blur)的图像/视频中进行实例搜索(Instance Search),具体包括:查询模糊混合、基于图像特征(Image Feature)的排序和基于实例特征(Object Feature)的重排序。本发明将增强实例搜索在以运动模糊图片数据为对象的搜索效果,在有相似背景和包含同一实体图像的图像搜索中能获得较好的搜索效果。为自动驾驶和运动机器人处理视觉相关的检索任务,如目标跟踪,物体重识别等,提供更好的检索支持。

    一种Exendin-4衍生物及其固相化学合成

    公开(公告)号:CN101463078A

    公开(公告)日:2009-06-24

    申请号:CN200910045187.6

    申请日:2009-01-12

    摘要: 一种具有Exendin-4活性的Exendin-4衍生物及其制备和应用,属于生物工程技术领域。该衍生物的分子结构式为以下任何一种结构:Exendin-4(1-39)-Xaa40(Seq ID No.2),Exendin-4(1-39)-Xaa40-Xaa41(Seq ID No.3),Exendin-4(1-39)-Xaa40-Xaa41-Xaa42(Seq ID No.4),Exendin-4(1-30)-Xaa31(SeqID No.6),Exendin-4(1-30)-Xaa31-Xaa32(Seq ID No.7),和/或Exendin-4(1-30)-Xaa31-Xaa32-Xaa33(Seq ID No.8),其中Xaa40,Xaa41,Xaa42,Xaa31,Xaa32和Xaa33分别是Cys,Ala,Gly,His,Ser和Thr中的任何一个氨基酸。本发明Exendin-4衍生物具有长于Exendin-4体内药效时间的优点。本发明采用固相化学合成制备Exendin-4衍生物,生产步骤少,生产成本低。本发明Exendin-4衍生物特别适合于作为制备治疗糖尿病的药物中的活性成分。

    γ-聚谷氨酸-铬复合物、制备和用途

    公开(公告)号:CN101250261A

    公开(公告)日:2008-08-27

    申请号:CN200810035194.3

    申请日:2008-03-26

    摘要: 本发明涉及一种γ-聚谷氨酸-铬复合物,并提供该复合物的制备方法,以及该复合物在制备治疗糖尿病的药物中的应用,属于生物技术领域。本发明提供的γ-聚谷氨酸-铬复合物,其通式可表示为:Cr3+m-(γ-PGA),将γ-聚谷氨酸与六水氯化铬溶液混合搅拌,经透析、冷冻、干燥,即得产物γ-聚谷氨酸-铬复合物。由于分子量比目前常用配体大,与现有铬复合物相比,毒性小、降血糖作用时间长、药效高、成本低廉。

    一种Exendin-4衍生物及其固相化学合成

    公开(公告)号:CN101463078B

    公开(公告)日:2011-07-27

    申请号:CN200910045187.6

    申请日:2009-01-12

    摘要: 一种具有Exendin-4活性的Exendin-4衍生物及其制备和应用,属于生物工程技术领域。该衍生物的分子结构式为以下任何一种结构:Exendin-4(1-39)-Xaa40(Seq ID No.2),Exendin-4(1-39)-Xaa40-Xaa41(Seq ID No.3),Exendin-4(1-39)-Xaa40-Xaa41-Xaa42(Seq ID No.4),Exendin-4(1-30)-Xaa31(SeqID No.6),Exendin-4(1-30)-Xaa31-Xaa32(Seq ID No.7),和/或Exendin-4(1-30)-Xaa31-Xaa32-Xaa33(Seq ID No.8),其中Xaa40,Xaa41,Xaa42,Xaa31,Xaa32和Xaa33分别是Cys,Ala,Gly,His,Ser和Thr中的任何一个氨基酸。本发明Exendin-4衍生物具有长于Exendin-4体内药效时间的优点。本发明采用固相化学合成制备Exendin-4衍生物,生产步骤少,生产成本低。本发明Exendin-4衍生物特别适合于作为制备治疗糖尿病的药物中的活性成分。

    一种基于数据中心网络流量预测与学习的智能节能控制方法

    公开(公告)号:CN112866015B

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN202110018143.5

    申请日:2021-01-07

    发明人: 汪洋 王廷 厉宇桐

    IPC分类号: H04L12/24 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于数据中心网络流量预测与学习的智能节能控制方法,其特点是采用混合叠加的神经网络模型预测数据中心网络中的网络流量,使用DDPG算法的深度强化学习,以优化网络中的带宽分配和路由选择,实现数据中心网络的节能控制和未来网络流量的准确预测。本发明与现有技术相比具有预测结果精确和智能节能控制,大大优化了网络中的带宽分配和路由选择,实现对未来网络流量的有效准确预测,方法简便,优化的网络结构更加节能,较好的解决了数据中心网络的多物网络流问题。

    一种Exendin-4衍生物的重组制备方法和应用

    公开(公告)号:CN101665799A

    公开(公告)日:2010-03-10

    申请号:CN200910054102.0

    申请日:2009-06-29

    摘要: 一种具有Exendin-4活性的Exendin-4衍生物的重组制备方法和应用,属于生物工程技术领域。该衍生物的分子结构式为以下的六种结构式:Exendin-4(1-39)-Xaa40(Seq ID No.2),Exendin-4(1-39)-Xaa40-Xaa41(Seq ID No.3),Exendin-4(1-39)-Xaa40-Xaa41-Xaa42(Seq ID No.4),Exendin-4(1-30)-Xaa31(Seq ID No.6),Exendin-4(1-30)-Xaa31-Xaa32(Seq ID No.7)和Exendin-4(1-30)-Xaa31-Xaa32-Xaa33(Seq ID No.8)之一,其中Xaa40,Xaa41,Xaa42,Xaa31,Xaa32和Xaa33分别是Cys,Ala,Gly,His,Ser和Thr中的任何一个氨基酸。采用DNA重组技术制备该衍生物。该衍生物具有长于Exendin-4的半衰期;通过DNA重组技术制备,易于纯化,成本低,特别适合于在制备治疗糖尿病的药物中作该药物的活性成分。

    一种血小板生成素模拟肽、制备及其应用

    公开(公告)号:CN101362797A

    公开(公告)日:2009-02-11

    申请号:CN200810200739.1

    申请日:2008-09-28

    CPC分类号: Y02P20/55

    摘要: 本发明涉及一种血小板生成素模拟肽及其制备和其在升高外周血血小板数及在制备治疗血小板减少症的药物中的用途,属于生物工程技术领域。本发明提供的血小板生成素模拟肽在AF 12505的氨基酸序列两端添加半胱氨酸,利用两个半胱氨酸残基形成二硫键,将线性肽转变为环肽,在保留AF 12505与受体高亲和性的基础上,利用环肽的稳定性,增强该模拟肽的半衰期,从而提高其生物活性。该新型模拟肽具有明显的升高外周血血小板数目的活性,可以治疗由放化疗引起的血小板减少症,具有良好的临床使用价值。

    γ-聚谷氨酸的制备工艺
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101037701A

    公开(公告)日:2007-09-19

    申请号:CN200710038317.4

    申请日:2007-03-22

    IPC分类号: C12P1/00 C12N1/20 C12R1/125

    摘要: 本发明涉及微生物技术领域,具体的说是一种γ-聚谷氨酸的制备工艺,其工艺步骤为(1)获取高产菌种工艺:菌种获取及分离、菌落的挑选与纯化、高产菌的筛选、菌种鉴定;(2)发酵工艺;(3)分离工艺;(4)纯化工艺。本发明与现有技术相比,采用了固体发酵降低了生产成本,且使用该工艺发酵时间短、提高了γ-PGA的产量、能耗少、操作简便。

    一种基于图卷积神经网络推理的空间关系识别方法

    公开(公告)号:CN116597271A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310456004.X

    申请日:2023-04-25

    发明人: 王廷 彭慧琳 汪洋

    摘要: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络推理的空间关系识别方法,其特点是基于多空间特征提取的方法,构建三种空间特征的空间关系图,对提取的空间特征使用线性层网络来进行增强,提取空间特征构建空间关系图,然后使用图卷积网络对空间关系图的边来更新结点,提取节点间结构关系的特征进行空间关系识别。本发明与现有技术相比具有获取在尺度和方向变化场景下的空间关系,同时实现对象类型间的知识传递,从而对特定类别的空间关系进行学习,以对复杂的空间关系进行更准确、更全面的识别,以满足对空间关系在尺度和方向上的变化,可以泛化到新的场景,不受应用场景的限制,具有良好的应用前景和商业价值。