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公开(公告)号：CN102488693B
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201110389551.8
申请日：2011-11-30
IPC: A61K31/546 , A61K31/545 , A61K31/43 , A61P31/04
Abstract: 本发明公开了一种广谱高效复合抗菌药物及其制备方法，是以头孢哌酮或其生理上可以接受的盐、头孢拉定或其生理上可以接受的盐和舒巴坦或其生理上可以接受的盐为活性成分，再配入可接受的载体或辅料，采用一定的制剂技术制成临床上适用的各种剂型。该抗菌药物与其它大多数抗菌药物相比，其抗G+菌的抗菌活性是传统头孢类抗菌药物的2倍-8倍，抗G-菌的抗菌活性是传统头孢类抗菌药物的2-4倍，是其它传统抗菌药物的2.5-10倍。该抗菌药物可克服因临床抗菌药物不合理应用而使细菌产生的耐药性，在用于病原菌及敏感情况不明的感染，尤其夹杂由真菌引起的严重感染或混合感染的治疗时，其广泛的抗菌谱可表现出明显的优势。本发明制备成本经济、操作简便，且制备技术对环境无害。
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公开(公告)号：CN102488693A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110389551.8
申请日：2011-11-30
IPC: A61K31/546 , A61K31/545 , A61K31/43 , A61P31/04
Abstract: 本发明公开了一种广谱高效复合抗菌药物及其制备方法，是以头孢哌酮或其生理上可以接受的盐、头孢拉定或其生理上可以接受的盐和舒巴坦或其生理上可以接受的盐为活性成分，再配入可接受的载体或辅料，采用一定的制剂技术制成临床上适用的各种剂型。该抗菌药物与其它大多数抗菌药物相比，其抗G+菌的抗菌活性是传统头孢类抗菌药物的2倍-8倍，抗G-菌的抗菌活性是传统头孢类抗菌药物的2-4倍，是其它传统抗菌药物的2.5-10倍。该抗菌药物可克服因临床抗菌药物不合理应用而使细菌产生的耐药性，在用于病原菌及敏感情况不明的感染，尤其夹杂由真菌引起的严重感染或混合感染的治疗时，其广泛的抗菌谱可表现出明显的优势。本发明制备成本经济、操作简便，且制备技术对环境无害。
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公开(公告)号：CN119424679A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411566421.0
申请日：2024-11-05
Applicant: 河南工业大学
IPC: A61K47/69 , A61K47/34 , A61K47/64 , A61K33/26 , A61K31/704 , A61K31/203 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种诱发铁死亡的靶向型mPDA/MSNs纳米药物递送载体及其制备方法与应用，涉及靶向型纳米递送载体制备技术领域；先在MSNs表面连接修饰‑NH2，得到氨基修饰型MSNs‑NH2；以mPDA进行包覆，得到mPDA/MSNs‑NH2，与乳酸亚铁反应，得到Fe2+‑mPDA/MSNs‑NH2；然后偶联RGD靶向肽制得最终载体RGD‑Fe2+‑mPDA/MSNs‑NH2，颗粒大小均一、理化性质稳定，对ATRA与DOX的包封率、载药量高，能在模拟肿瘤微环境中响应性释药，载药样品RFP/MN@D/A能靶向递送药物进入肿瘤细胞，快速诱导铁死亡，协同化疗有效杀伤肿瘤细胞。
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公开(公告)号：CN118887976A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411169805.9
申请日：2024-08-25
Applicant: 河南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维张量结构信息的跨库语音情感识别方法，包括：（1）获取两个不同的语音情感数据库，选择包含若干语音样本和对应情感标签的数据库作为源域，选择仅包含若干语音样本的数据库作为目标域；（2）对源域和目标域的各语音样本进行预处理，提取其声学特征；（3）将步骤（2）源域和目标域提取的声学特征归一化后输入自编码网络去除特征中的冗余信息，得到低维编码特征，并将得到的编码特征扩展为三维张量形式的特征；（4）将三维张量特征通过张量奇异值分解得到核心张量和不同维度的因子矩阵；（5）利用多尺度径向基函数将不同维度的因子矩阵分别在三个维度进行对齐；（6）构建总体损失函数，通过调整损失参数，进行网络优化，确保模型在目标域上的识别精度和泛化能力。实验表明本发明取得了更好的识别性能。
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公开(公告)号：CN115168024A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210605002.8
申请日：2022-05-30
Inventor： 李鹏
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘计算的预警方法、装置及设备，涉及移动互联网智慧城市与建筑技术领域，可以解决风险预警实时性低的问题。包括：获取边缘计算节点采集的第一图像监控数据，其中，边缘计算节点包括多个计算服务器，利用计算服务器提供处理第一图像监控数据的算力资源；将训练完成的神经网络模型部署在边缘计算节点中，将第一图像监控数据输入到训练完成的神经网络模型中，输出识别结果；根据识别结果输出预警信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103169319B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201310118306.2
申请日：2013-04-08
Applicant: 河南工业大学
IPC: A47G19/02
Abstract: 本发明涉及餐具领域，提供一种带包装盒分格保护的组合容器，包括容器本体（1）和包装盒（4），容器本体（1）分格成若干格区，一部分格区设置成盛物格区（2），另一部分格区设置成容器盒套（3），所述包装盒（4）放置在容器盒套（3）内，所述容器盒套（3）与包装盒（4）均采用圆锥形或梯形结构，所述容器盒套（3）与包装盒（4）二者结合面造型一致，紧密配合，安全可靠，所述盛物小格区（2）与包装盒（4）分格一致，同时盛物，对包装盒内的物料进行封盖保护，该容器用于餐具时避免菜品交叉污染，保证吃余菜品干净卫生，该产品结构简单、操作方便、直接打包、安全卫生、节能环保、利于推广。
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公开(公告)号：CN119622521A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411826532.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 河南工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及西洋参质量评估技术领域，公开了一种基于高光谱图像的西洋参分类方法。该方法包括采集各西洋参样本的高光谱数据以及测定各西洋参样本的人参皂苷含量，得到各西洋参样本的特征组；利用西洋参样本的特征组，构建并训练西洋参品质评估模型，建立高光谱数据与人参皂苷含量、产区之间的联系；根据所构建的西洋参品质评估模型以及待检测的西洋参的高光谱数据，预测待检测的西洋参的产区和人参皂苷含量。本发明提供的西洋参分类方法，只需采集西洋参的高光谱数据，检测过程中不会损害西洋参样本结构，通过使用了基于深度学习的预测模型，较之传统的品质评估方式，评估时间更短和评估精度更高。
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公开(公告)号：CN119622520A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411826516.1
申请日：2024-12-12
Applicant: 河南工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/22 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及西洋参质量评估技术领域，公开了一种基于多任务深度学习的西洋参质量评估方法、计算机可读存储介质及计算机程序产品。该方法包括采集每个西洋参样本的近红外光谱数据；测定每个西洋参样本的人参皂苷含量，得到每个西洋参样本的标签数据；根据所采集的近红外光谱数据以及所得到的标签数据，构建并训练西洋参品质检测模型；根据所构建的西洋参品质检测模型，对待评估的西洋参进行产地溯源与人参皂苷含量的预测。本发明通过构建改进的多任务深度神经网络，提升了特征提取能力，能够同时实现西洋参的无损产地溯源和总人参皂苷含量预测，提高了检测的准确性和效率，解决了传统方法在实时性和无损检测方面的不足。
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公开(公告)号：CN119279497A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411167544.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 河南工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/398 , A61B5/145 , A61B5/318 , A61B5/08 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 一种基于S变换和MDSNet的自动睡眠呼吸暂停检测方法，包括以下步骤：S1，采集待检测患者的多种生理信号，并采用有监督主成分分析进行降维，得到三种主要成分；S2，基于S变换分别对三种主要成分进行处理得到三个S‑动态谐谱矩阵，三个S‑动态谐谱矩阵与三种主要成分一一对应；S3，对S‑动态谐谱矩阵进行单通道映射得到单通道S‑动态谐谱图，基于三个单通道S‑动态谐谱图构建混合RGB图；S4，利用训练好的改进MDRNet网络模型识别混合RGB图，输出识别结果，本发明，提高了睡眠呼吸暂停检测结果的准确性，同时，能够区分不同类型的睡眠呼吸暂停，即适用范围广。
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公开(公告)号：CN118887977A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411169806.3
申请日：2024-08-25
Applicant: 河南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合不确定性的对抗强泛化语音情感识别方法，包括以下步骤:(1)获取包含多种情感的语音数据库,按个体划分为源域和目标域数据,提取源域及目标域的对数梅尔谱图特征;(2)对源域数据进行时移、速度增强等扩充，提取扩充数据的对数梅尔谱图特征;(3)搭建特征提取器、分类器和判别器网络，原始语音样本进行对抗训练;(4)设计不确定性样本筛选机制，利用经对抗训练后的识别网络模型计算样本的预测熵和标准差,通过不确定性筛选条件对预测向量进行筛选，并对满足筛选条件的向量打伪标签;(5)将筛选后的增强样本加入训练集；重复步骤(3)‑(5)，直至预设轮次结束。在IEMOCAP上的仿真结果表明，该方法有效提高了模型的识别性能。
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