复旦大学专利技术

复旦大学共有18213项专利

  • 本发明涉及生物技术领域,具体涉及肺腺癌亚型分子分型模型构建方法、分型设备、装置以及试剂盒。通过测定肺腺癌患者肿瘤组织COL11A1和THBS2等基因表达值,基于PAM算法构建肺腺癌患者进行分子分型模型,根据不同分型的预后特点进行,临床个...
  • 本发明公开了一种基于多偏振与混合编码照明模式的自适应照明方法与装置。本发明基于具备四偏振的环形LED线偏振光源实现,每种偏振角度的光束光强实时单独可控;本发明首先确定初始参数配置下的目标区域图像强度,然后获取各通道光束对目标区域图像强度...
  • 本发明属于计算机信息处理技术领域,具体为一种副歌结构检测方法、系统、设备及存储介质。本发明副歌结构检测方法包括:对待检测音乐进行特征提取,得到梅尔声谱图;将所述梅尔声谱图输入至副歌提取模型中,得到概率曲线;采用自适应阈值策略对所述概率曲...
  • 本发明属于薄膜制备技术领域,公开了一种不对称聚酰亚胺复合薄膜及其制备方法与应用。通过根据不同含量的SiO2来调控薄膜不对称的程度,以保证薄膜具有不同的硬度与透明度。该方法简便,环境友好,具有普适性。本发明开发的聚酰亚胺不对称膜在光学器件...
  • 本发明属于光学检测技术领域,具体为一种基于暗场散射飞行时间的表面细微缺陷检测装置和方法。该装置包括两台激光器,每台激光器前设置一个电光调制器以控制激光的时域波形,经过时域调制的光束照明于待测表面并被细微缺陷散射,再经过单路光学显微系统进...
  • 本发明提供了一种增强型氮化镓功率器件,在p
  • 本发明提供了一种基于GaN衬底的pGaN增强型HEMT器件结构及其制备方法,该器件结构包括:衬底结构,所述衬底结构包括第一衬底以及沿远离所述第一衬底的方向上依次形成于所述第一衬底上的缓冲层、GaN层;肖特基势垒二极管,所述肖特基势垒二极...
  • 本发明涉及鸭跖草糖蛋白及其制备方法与应用,本发明从鸭跖草中分离得到8个鸭跖草糖蛋白CCW
  • 本发明涉及一种基于γ
  • 本发明属于柔性铁电纳米薄膜极化技术领域,具体为一种基于平板电容器模型的柔性铁电纳米薄膜极化方法。本发明包括柔性铁电纳米薄膜的制备与剪裁;平板电容器模型的极化装置的构建;柔性铁电纳米薄膜极化处理与剥离。本发明采用静电纺丝仪的内仓作为恒温恒...
  • 本发明属于癫痫性脑病辅助诊断技术领域,具体为睡眠中癫痫性电持续状态棘慢波指数自动量化方法。本发明首先获取ESES患者脑电图EEG记录数据,然后将原始的EEG数据处理为多个短窗口样本,用多个预设时间长度的缺省窗口对样本进行分割,随后通过卷...
  • 本法发明提供了一种具有防破坏性击穿功能的GaNHEMT器件结构,包括:衬底,且所述衬底上沿远离衬底的方向上依次形成有第一成核层、GaN缓冲层;pN二极管,所述pN二极管包括分别形成于所述GaN缓冲层表层第一区域与第二区域的p+掺杂区与N...
  • 本发明提供了一种基于transformer的全景图像特征表示学习方法,包括:将第一全景图像划分为若干方格,用多层深度卷积神经网络提取各方格的特征,得到各方格的第一特征向量;基于方格划分若干第一窗口,对各第一窗口内的所有方格进行自注意力操...
  • 本发明涉及一种新型Arf1抑制剂的使用;使用这些化合物治疗难治性、复发性或转移性癌症的方法;研究利用该化合物和特定给药方案选择性杀伤癌症干细胞和癌细胞的方法;研究通过抑制Arf1通路,特别是COPI/Arf1
  • 本发明涉及传感器设计技术领域,尤其涉及一种增强型激励线圈及电感式角度传感器,增强型激励线圈包括PCB板及至少一个排布在PCB板上的激励线圈,激励线圈包括内螺旋线圈、外螺旋线圈及连接部,内螺旋线圈与外螺旋线圈同心设置且通过连接部连接;其中...
  • 本发明属于生物检测技术领域,具体为一种基于微流控平台的光电联合病原体检测装置及方法。本发明检测装置包括点样区微通道、光电联合检测模块、废液池,点样区微通道为S形;光电联合检测模块是由检测单元组成的阵列,每个检测单元包括电化学发光单元和晶...
  • 本发明提供一种防倾倒装置、防倾倒护理机器人、防倾倒检测系统及方法,防倾倒装置包括安装底盘、转动配重单元和转动支撑单元,当将要发生倾倒时,转动配重单元转向与倾斜方向相对的方向,且支撑单元将支撑腿撑开,为其提供额外的支撑力,有效的防止护理机...
  • 本发明属于生物工程技术领域,具体为胺还原酶、突变体及其在四氢
  • 本发明属于通信技术领域,具体为一种基于多种人工智能算法的图像传输方法。本发明将图像字幕算法、目标检测算法和图像生成算法等人工智能算法与通信相结合,实现语义的传输;具体步骤包括:基于现有的数据集训练目标检测、图像字幕、图像生成的数据的深度...
  • 本发明提供了一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法及系统;其中,所述方法包括:S1,导入医学CT图像,对所述医学CT图像进行预处理;S2,使用粗分割模型,预测获得粗分割结果,根据粗分割结果取单个器官的小块;S3,使用精细分割模型对裁剪...