华东师范大学专利技术

华东师范大学共有7995项专利

  • 本发明公开了一种轻量级多用户多数据的全同态数据加密封装方法,其特点是采用多用户多密钥的同态构型,以及任意的单向陷门置换和任意哈希函数的外包计算方法,实现多用户且每个用户具有多个输入数据与独立加密密钥的隐私保护,外包计算及解密具体包括:系...
  • 本发明公开了一种分层组装纳米电极改善二氧化锰超容性能的方法。本发明是为了解决二氧化锰作为超级电容器性能不好的问题。本发明的二氧化锰是生长在已经诱导生长了氮化钛的石墨毡材料上。该发明中分层组装纳米电极的制备方法如下:一、按比例称量、混合原...
  • 本发明公开了一种无线电能传输系统的PCB线圈装置设计方法,其特点是采用PCB印刷电路将激励‑负载线圈和发射‑接收线圈线圈设计在一层或多层的电路板上,印制成两线圈系统、四线圈系统或中继线圈系统的PCB线圈装置。本发明与现有技术相比具有设备...
  • 本发明公开了一种超声或CT医学影像三维重建方法,本发明的特点是无监督学习,根据输入的超声或者CT影像序列,能够得到三维重建结果,其中设计三个卷积神经网络A、B和C,通过训练得到网络参数,进一步得到超声或者CT影像的三维结构。利用本发明能...
  • 本发明公开了一种基于知识蒸馏的超声或CT医学影像的三维重建方法,本发明的特点是采用无监督学习,根据超声或CT影像采集的特点,利用视觉方法,采用基于知识蒸馏的迁移学习策略,实现超声影像的三维重建。利用本发明能够有效地实现超声或CT影像的三...
  • 本发明公开了一种基于极坐标的超声或者磁共振影像分割方法,特点是采用极坐标方法,对目标实现快速分割,设计多任务输出的卷积神经网络,对单边界及多边界目标均能实现有效分割,在超声和磁共振影像数据集中的测试证明了本发明的有效性,利用本发明能够有...
  • 本发明提供一种基于自步学习双流多尺度密集连接网络的高光谱图像分类方法,包括以下步骤:步骤1:读入高光谱图像进行预处理,包括非监督波段选择降维和图像分块,划分训练集和测试集;步骤2:搭建局部空谱特征提取支路和全局空间特征提取支路,两支路特...
  • 本发明公开了一种面向RoboSim模型实时系统的模型检测方法,其特点是通过预先定义转换规则,将RoboSim模型转换为UPPAAL能识别的时间自动机网络模型,自动生成相应的TCTL性质,使用模型检测工具UPPAAL对机器人仿真模型进行模...
  • 本发明公开了一种大数据可视化方法及系统,首先处理原始数据得到包含原始字段的目标数据文件,继而基于原始字段创建统计字段,再基于原始字段和/或统计字段确定目标字段,以目标字段的类型、个数和约束条件为参数制作数据查询接口,数据查询接口从数据库...
  • 本发明公开了一种时空轨迹数据驱动的自动驾驶安全场景元建模方法,其特点是基于MOF元建模体系构建时空轨迹数据的元建模方法,通过时空轨迹数据的采集、时空轨迹元数据的构建、时空轨迹数据的预处理以及数据质量评价得到高质量自动驾驶汽车时空轨迹数据...
  • 本发明公开了一种三维电化学降解聚对苯二甲酸乙二醇酯的方法,其特点是将固态PET塑料通过有机溶剂转变为熔融态PET而包裹于粒子电极,制成的PET复合粒子电极置于填充在三维电化学装置的阴阳极板间,对粒子电极表面的PET塑料进行电化学降解,所...
  • 本发明公开了一种枯草芽孢杆菌BacillussubtilisGX10
  • 本发明提出了一种利用自然低温环境对植物材料进行碳封存的方法。对植物材料进行干燥之后,对植物材料进行杀菌消毒;再对植物材料进行加工改造;通过开展预实验,取得在贮存植物材料的容器内,长期、稳定、安全贮存植物材料所需的相关环境指标数据范围;通...
  • 本发明涉及一种雷达微动目标识别的数据集扩充方法。所述方法包括:获取目标雷达的回波数据;由回波数据确定回波距离
  • 本发明公开了一种具有特长型支撑根系的观赏性树木的培育方法,包括如下步骤,1:选择具有深根性、可塑性较强的目标树木,充分了解其根系生长特性,2:选目标树木的健康幼苗,在目标地点分层培土筑起高台,用以培育目标树木,高台的土壤分层堆积,目标树...
  • 本发明公开了一种快速筛选高产细菌纤维素菌株的方法。该方法通过使用细菌纤维素来吸附刚果红的原理来筛选高产细菌纤维素菌株,属于微生物技术领域。所述方法包括以下步骤:产纤维素菌株经亚硝基胍NTG诱变后,用NaBr
  • 本发明公开了一类含多炔基的α,β
  • 本发明公开了一种基于离散变换和稀疏采样的区块链压缩感知存储方法,包括以下步骤。步骤一:将原始文件转换为数字编码;步骤二:将所述数字编码变换到频率域,并将所述数字编码作为信息的稀疏表示;步骤三:进行更为稀疏的二次采样;步骤四:上传采样信息...
  • 本发明公开了一种面向智能医疗辅助诊断的超声影像三维重建方法,本发明的特点是无监督学习和训练,根据输入的超声影像序列,能够得到其三维结构,其中设计三个卷积神经网络A、B和C,通过训练得到网络参数,进一步得到超声影像的三维结构。利用本发明能...
  • 本发明公开了一种基于特征迁移的超声或CT医学影像三维重建方法,本发明的特点是采用无监督学习,根据医学影像采集的特点,利用视觉方法,采用特征迁移原理,共享网络参数的机制,实现一种从超声影像到CT影像的特征迁移,可以实现超声影像及CT影像的...