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公开(公告)号：CN118649189A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410160568.3
申请日：2024-02-05
申请人： 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC分类号： A61K36/284 , A61P35/00 , A61P35/04 , A61K31/365
摘要： 本申请涉及医药技术领域，尤其涉及一种白术提取物在肾细胞癌中的应用及逆转药剂，所述应用包括将白术提取物用于治疗肾细胞癌的药物中；所述逆转药剂包括白术内酯I；本申请通过大量的实验发现，白术提取物中白术内酯I能够抑制肾细胞癌(尤其是肾透明细胞癌)增殖、血管形成并影响肾细胞癌的侵袭和迁移能力，同时该白术提取物可以逆转舒尼替尼耐药性，并且通过体内外实验证明白术内酯I可抑制肾细胞癌增殖、血管形成，同时实验还证明白术内酯I可以逆转肾细胞癌对舒尼替尼的耐药性，为治疗肾细胞癌(尤其是肾透明细胞癌)及逆转舒尼替尼耐药性的逆转药剂提供了一种新的思路，具有广泛的实用价值。
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公开(公告)号：CN118036680A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410157741.4
申请日：2024-02-04
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了部署于RRAM的深度学习模型的重训练及权重写入校验方法，属于基于忆阻器的神经网络架构容错优化领域。本发明通过在模型重训练中提取关键参数权重，根据关键参数对应的时序性动态掩码，对交叉阵列中的阻值漂移型的故障单元进行精确写操作，有效减少系统减错阶段的写入‑校验次数，降低减错写入的能耗；同时有效减少云边参数通信规模，提升系统性能。所构建的云‑边协同容错框架可以显著提升边缘设备计算系统可靠性，同时扩展到推理阶段对精度产生影响的阻值漂移型故障进行容错推理。
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公开(公告)号：CN117669151A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311493789.4
申请日：2023-11-09
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 华中科技大学 , 武汉朕泰智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种电缆接地箱的故障确定方法、装置和可读存储介质。该方法包括：基于电缆互联仿真模型，模拟仿真电缆接地箱的多种故障，其中，电缆互联仿真模型为利用电缆工况参数构建得到，多种故障的故障类型至少为开路故障和短路故障中的一种；分别获取多种故障下，与仿真电缆接地箱连接的仿真电缆的护层电流数据；基于护层电流数据，确定仿真电缆接地箱的故障特征向量，其中，故障特征向量用于指示仿真电缆接地箱的故障位置和故障等级；基于仿真电缆接地箱的故障特征向量与实际电缆接地箱的特征向量之间的相似度，确定实际电缆接地箱的故障。本发明解决了无法确定电缆接地箱故障的技术问题。
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公开(公告)号：CN109635945B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811389548.4
申请日：2018-11-21
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种用于图像分类的深度神经网络的训练方法，在神经网络的训练过程中，对隐藏层的类型进行划分，根据特征图迁移成本和计算成本的大小关系，将神经网络中的隐藏层分为计算敏感型层和迁移敏感型层，由于计算敏感型层的特征图的计算成本较高，故对其使用迁移方式处理，在降低内存成本的同时保持较小的性能开销，同理，对迁移敏感型层使用重新计算方式处理特征图。对于后向计算过程中的梯度图，使用引用计数方式跟踪每个梯度图的依赖关系，当其引用计数为0时，将其使用的内存空间回收并留给其他梯度图复用。通过对特征图和梯度图的优化，与标准的反向传播算法相比，能够显著降低神经网络训练时的内存成本，同时保持较小的性能开销。
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公开(公告)号：CN110942138B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201911111873.9
申请日：2019-11-13
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种混合内存环境下深度神经网络的训练方法和系统，属于深度学习技术领域。本发明基于NVRAM的读特性，将大量的训练数据缓存在NVRAM中，提高神经网络获取数据的速度。本发明通过将原本由GPU计算的训练数据分成两部分，分别由CPU和GPU并行计算，利用GPU和CPU的计算能力，采用两个神经网络进行训练，在利用CPU的算力的同时减少了拷贝到GPU内存的数据量，通过提高计算的并行度来提高神经网络的训练速度。本发明加权平均后的网络参数快照保存在NVRAM中，采用异步备份的方式，在数据写入NVRAM的过程中，不影响神经网络训练数据的速度，减少了NVRAM写速度对训练的影响。
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公开(公告)号：CN110942138A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911111873.9
申请日：2019-11-13
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种混合内存环境下深度神经网络的训练方法和系统，属于深度学习技术领域。本发明基于NVRAM的读特性，将大量的训练数据缓存在NVRAM中，提高神经网络获取数据的速度。本发明通过将原本由GPU计算的训练数据分成两部分，分别由CPU和GPU并行计算，利用GPU和CPU的计算能力，采用两个神经网络进行训练，在利用CPU的算力的同时减少了拷贝到GPU内存的数据量，通过提高计算的并行度来提高神经网络的训练速度。本发明加权平均后的网络参数快照保存在NVRAM中，采用异步备份的方式，在数据写入NVRAM的过程中，不影响神经网络训练数据的速度，减少了NVRAM写速度对训练的影响。
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公开(公告)号：CN101757140B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201010130482.4
申请日：2010-03-24
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种具有体外杀精和抑菌作用的药物，其特征在于，它是苦参和白头翁按质量比为1∶3～1∶4的配比混合后采用乙醇加热回流法制取的提取物，本发明揭示，苦参、白头翁配比为1∶3及1∶4时，杀精作用强于单药，以配比为1∶3时最强。苦参、白头翁复方提取液抑菌效果均比单药提取液好。本发明药物兼具体外杀精和抑菌作用，且杀精和抑菌作用均优于单药提取液。
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公开(公告)号：CN118534122A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410432607.0
申请日：2024-04-11
申请人： 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC分类号： G01N33/574 , A61K45/00 , A61P35/00
摘要： 本申请涉及生物技术领域，尤其涉及一种载脂蛋白E在前列腺癌中的应用；所述应用包括将过表达的载脂蛋白E作为前列腺癌的生物标志物；通过大量的实验发现，在前列腺癌组织中载脂蛋白E的表达显著增加，在多个前列腺癌患者中过表达的载脂蛋白E与患者的无进展生存期缩短显著相关，这说明载脂蛋白E可以作为前列腺癌的生物标志物，基于这一原理也揭示了载脂蛋白E可以预测雄激素受体靶向治疗的响应程度，而体外实验证明了过表达的载脂蛋白E增强前列腺癌对于雄激素受体抗雄药物的抵抗，可以将抑制载脂蛋白E的药物作为治疗前列腺癌的药物，填补了载脂蛋白E在前列腺癌中应用的空白。
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公开(公告)号：CN111027671A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911105252.X
申请日：2019-11-12
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于模型结构特性的分布式深度学习通信方法和系统，属于深度学习领域。包括：使用分布式集群预训练深度神经网络模型，对于每台机器，计算各层网络之前所有层的前向计算与后向计算所用时间总和Tij，对于每个server，对在[min{ti′j},min{ti′j+Ti′j})期间收集到的第j层网络梯度，在min{ti′j+Ti′j}时间点进行累加，并用累加梯度更新权值参数。本发明根据网络各层的前向计算与后向计算所需时间及在网络位置，限制server接收梯度的时间，实现多机间的软同步，对每一层采用不同的同步节点个数，消除迭代计算中等待时间。根据梯度的陈旧度对其缩放，减小陈旧梯度的影响，在保证训练精度的前提下，提高分布式深度学习通信效率，加快训练速度。
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公开(公告)号：CN106124621B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610412548.6
申请日：2016-06-13
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于电磁超声领域，其公开了一种适用于电子束熔丝增材制造的电磁超声监测系统，其包括电磁超声聚焦探头、计算机、控制电路、高频脉冲发生电路、功率放大电路、限幅电路、初级放大电路、滤波电路、终极放大电路及A/D转换电路。所述电磁超声聚焦探头设置在送丝管的出口处，自所述送丝管出来的焊丝穿过所述电磁超声聚焦探头的弧形聚焦线圈。所述计算机、所述控制电路、所述高频脉冲发生电路、所述功率放大电路、所述弧形聚焦线圈、所述限幅电路、所述初级放大电路、所述滤波电路、所述终极放大电路及所述A/D转换电路依次相连接以形成一个闭环电路。本发明的电磁超声监测系统的灵敏度较高，监测效率较高，且结构简单。
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