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公开(公告)号：CN118956925A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411242106.2
申请日：2024-09-05
申请人： 天津科技大学 , 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要： 本发明涉及生物技术领域，公开了一种基于mCherry的筛选系统及其构建方法与应用。所述筛选系统包括：表达载体A和表达载体B；表达载体A的编码框中包含mCherry‑Nsplit‑linker1片段，mCherry‑Nsplit‑linker1片段的序列如SEQ ID NO.1所示；表达载体B的编码框中包含linker2‑Csplit‑mCherry片段，linker2‑Csplit‑mCherry片段的序列如SEQ ID NO.2所示。将表达载体A和表达载体B分别转入不同的宿主细胞中，当宿主细胞发生杂交时，表达载体A和表达载体B能够通过linker1和linker2重组表达mCherry荧光蛋白，进而可以通过检测荧光信号筛选出发生杂交的宿主细胞。该筛选系统具有高度特异性且可视化，能够与高通量筛选技术结合使用，使得同时处理大量样本变得更加容易。此外，该筛选系统应用时操作简便且成本低廉，适用于各类实验室和生产场景。
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公开(公告)号：CN108108763B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201711417656.3
申请日：2017-12-25
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请提供了一种脑电分类模型生成方法、脑电分类模型生成装置、电子设备及计算机可读存储介质，该脑电分类模型生成方法包括：获取K个受试对象的样本数据，其中，所述样本数据包含：已分类的脑电信息以及相应脑电信息的分类结果，所述K大于或等于2；基于K个受试对象的样本数据和预设的第一目标函数，计算使第一目标函数取最小值的正交变换矩阵，其中，第一目标函数为与正交变换矩阵和K个受试对象的脑电信息相关的函数，正交变换矩阵用以将K个受试对象各自的脑电信息变换为K个受试对象之间的相关性信息；基于所述正交变换矩阵生成脑电分类模型。本申请技术方案用以生成可应用于多个受试对象的脑电分类模型，节省脑电分类模型的维护成本。
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公开(公告)号：CN108108763A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711417656.3
申请日：2017-12-25
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请提供了一种脑电分类模型生成方法、脑电分类模型生成装置、电子设备及计算机可读存储介质，该脑电分类模型生成方法包括：获取K个受试对象的样本数据，其中，所述样本数据包含：已分类的脑电信息以及相应脑电信息的分类结果，所述K大于或等于2；基于K个受试对象的样本数据和预设的第一目标函数，计算使第一目标函数取最小值的正交变换矩阵，其中，第一目标函数为与正交变换矩阵和K个受试对象的脑电信息相关的函数，正交变换矩阵用以将K个受试对象各自的脑电信息变换为K个受试对象之间的相关性信息；基于所述正交变换矩阵生成脑电分类模型。本申请技术方案用以生成可应用于多个受试对象的脑电分类模型，节省脑电分类模型的维护成本。
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公开(公告)号：CN107870952A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610861831.7
申请日：2016-09-28
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/285 , G06F2216/03
摘要： 本发明适用于数据挖掘领域，提供了数据聚类方法及装置，包括：获取历史数据与所述历史数据聚类中心；结合获取到的历史数据与所述历史数据聚类中心构建目标数据与所述目标数据潜在聚类中心的距离关系 对落在所述历史数据聚类中心近邻的所述目标数据潜在聚类中心点构建惩罚项Δk(c)；根据所述 和所述Δk(c)构建目标函数max S(c)；通过所述目标函数将历史数据迁移至目标数据，得到聚类结果。本发明中，综合考虑历史数据和目标数据的特性，利用历史数据辅助目标数据学习，在无需任何先验知识的情况下，实现目标数据匮乏情况下数据聚类分析。
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公开(公告)号：CN107818327A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201610827322.2
申请日：2016-09-14
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6256
摘要： 本发明适用于智能计算技术领域，提供了一种分类器训练方法及装置，所述方法包括：将样本对应在原始空间中的原特征以及在隐空间中的隐特征合并到特征增维空间中，所述样本包括已标注样本和未标注样本；获取所述已标注样本在所述特征增维空间的增维特征，以及根据所述样本的原特征和隐特征得出所述特征增维空间中的投影矩阵；根据所述已标注样本的原特征和增维特征对分类器进行训练。所述方法相对现有技术能够减少计算量并降低时间复杂度，而且仅利用已标注数据的原特征和增维特征训练分类器，能够提高分类器的训练速度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104510468A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410844356.3
申请日：2014-12-30
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： A61B5/0476
CPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/04012 , A61B5/72
摘要： 本发明适用于信号处理技术领域，提供了一种脑电信号的特征提取方法及装置，包括：利用n个电极对脑电信号进行采集；采用MEMD算法计算每个所述电极采集到的脑电信号的IMF；采用希尔伯特变换，计算不同所述电极采集到的脑电信号之间的PLV；根据计算得到的所述PLV，生成归一化的PLV矩阵，基于所述PLV矩阵选取P对最为显著的电极对；计算预设时间段内所述P对最为显著的电极对的局部PLV，并对所述局部PLV值求平均，以输出所述脑电信号的PLV特征。本发明可以实现多通道信号同时从宽频到窄频的分解，使得所有通道的信号具备一致模式的IMF，同时，通过结合MEME算法与PLV算法，改进脑电特征的提取效果。
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公开(公告)号：CN106897656A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201510957982.8
申请日：2015-12-17
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明适用于生物医学技术领域，提供了基于运动想象的脑机接口训练方法及装置。该方法包括：基于目标物体生成抓握运动训练场景；采集受试者根据所述抓握运动训练场景产生的原始脑电信号；对所述原始脑电信号进行预处理，并提取运动想象时间段对应的脑电信号；从所述运动想象时间段对应的脑电信号中获取运动想象脑电信号特征；根据提取的所述运动想象脑电信号特征训练分类器。本发明基于目标物体生成抓握运动训练场景，增加了受试者的运动想象能力，使受试者更容易产生运动想象的脑电信号特征，从而能够获得较好的训练效果，能够提高脑机接口的左右手运动想象任务的分类准确率，且操作简单、易于实现。
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公开(公告)号：CN115584506A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110754894.3
申请日：2021-07-05
申请人： 天津科技大学
IPC分类号： C23F11/02
摘要： 本发明公开了一种用于碳钢的绿色高效复配气相缓蚀剂制备方法，包括以下含量的复配缓蚀剂组分：苯甲酸钠11～13g/L、葡萄糖酸钠11～13g/L、植酸13～15g/L、柠檬酸钠3～5g/L。该气相缓蚀剂制备方法主要包括如下步骤：(1)测试苯甲酸钠、葡萄糖酸钠、植酸和柠檬酸钠四种缓蚀剂在烘干条件下的失重率；(2)将四种缓蚀剂用去离子水配制成浓度0～15g/L的单组份缓蚀剂溶液；(3)通过电化学实验确定主缓蚀剂苯甲酸钠并筛选出各单组份缓蚀剂的优选浓度范围；(4)将苯甲酸钠与其余3种缓蚀剂依次进行二元复配、三元复配和四元复配实验；(5)通过电化学实验和湿热实验确定四元复配缓蚀剂的优选配方。本发明缓蚀效果好、安全环保、成本较低、具有较好的产业化应用前景。
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公开(公告)号：CN115584506B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110754894.3
申请日：2021-07-05
申请人： 天津科技大学
IPC分类号： C23F11/02
摘要： 本发明公开了一种用于碳钢的绿色高效复配气相缓蚀剂制备方法，包括以下含量的复配缓蚀剂组分：苯甲酸钠11～13g/L、葡萄糖酸钠11～13g/L、植酸13～15g/L、柠檬酸钠3～5g/L。该气相缓蚀剂制备方法主要包括如下步骤：(1)测试苯甲酸钠、葡萄糖酸钠、植酸和柠檬酸钠四种缓蚀剂在烘干条件下的失重率；(2)将四种缓蚀剂用去离子水配制成浓度0～15g/L的单组份缓蚀剂溶液；(3)通过电化学实验确定主缓蚀剂苯甲酸钠并筛选出各单组份缓蚀剂的优选浓度范围；(4)将苯甲酸钠与其余3种缓蚀剂依次进行二元复配、三元复配和四元复配实验；(5)通过电化学实验和湿热实验确定四元复配缓蚀剂的优选配方。本发明缓蚀效果好、安全环保、成本较低、具有较好的产业化应用前景。
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