南京大学专利技术

南京大学共有17274项专利

  • 本发明公开了一种面向多用户的分布式大型多场景多源三维重建方法,包括如下步骤:一、子场景重建:选择分数最高的计算节点将用户发送的多源的RGBD图像和对应的位姿信息进行子场景重建得到子场景三维模型;二、子场景重定位:利用基于打分的子场景多级...
  • 本发明提供了一种用于治疗肌萎缩侧索硬化症的RNA递送系统,该系统包括有递送载体,以及递送载体上所携带的能够治疗肌萎缩侧索硬化症的RNA片段,递送载体能够在宿主的器官组织中富集,并在宿主器官组织中内源性地自发形成含有能够治疗肌萎缩侧索硬化...
  • 本发明公开了扣囊复膜孢酵母(Saccharomycopsis fibuligera)在制备治疗和/或改善非酒精性脂肪肝药物中的应用。本发明还公开了所述扣囊复膜孢酵母在制备治疗和/或改善肠炎、肝脏脂质积累的药物中的应用。本发明还公开了所述...
  • 本发明公开了一种银硅纳米复合材料及其制备方法与应用。该纳米材料是由溶胶凝胶法制备得到,所述纳米材料为球形和类球形,包括以下步骤:S1:将淀粉溶于水,使用氢氧化钠调节pH值至11,在加热搅拌过程中加入硝酸银溶液,得到纳米银溶液;S2:将含...
  • 本发明公开了一种含多金属
  • 本发明涉及自动化运输系统技术领域。本一种基于机器人的智慧园区自动化运输系统发明涉及。其包括地形处理系统、商品配送系统和反馈处理模块;地形处理系统根据线上的地图对园区的地形进行分析,并对每一户的地形和所处位置进行分析。本发明针对中老年用户...
  • 本发明公开了一种用于高选择性分离硫化氢的深共熔溶剂膜及其制备方法,属于绿色化工中的气体分离与净化技术领域。该膜材料由聚合物基质和深共熔溶剂共混构成,通过溶液浇铸法制备,结构形态包括均质膜和薄层复合膜。具体地,深共熔溶剂由咪唑卤盐作为氢键...
  • 本发明公开了一种融合个性化上下文和时域动态特征的时序预测方法,包含如下步骤:步骤1,对数据集中的时间序列数据进行归一化以及无重叠的窗口化;步骤2,搭建一种多任务联合训练的神经网络模型,使其能够同时捕获个性化上下文和时域动态特征,利用训练...
  • 本发明公开了一种宽通道单向波导,包括介质柱阵列、平行板波导和金属畴壁,所述介质柱阵列为由圆形介质柱按三角点阵排列组成的半无限准二维结构,介质柱阵列的上下两面为金属畴壁,第一行和最后一行介质柱由沿中轴线对半切分的半圆介质柱构成,并在切割平...
  • 本发明公开一种生成多硫化物实现深度脱氮的生物复合填料的制备方法,属于污水生物处理技术领域,所述填料以硫磺和石灰石为基体,加入半胱氨酸混合均匀,同时补充微量元素,经过黏合,发泡处理,最终定型得到可生成多硫化物实现深度脱氮的生物复合填料。硫...
  • 本发明公开了一种反序列化代码生成方法及装置,适用于Python语言。具体方案为:获取被序列化对象,抽取其上下文信息;根据上下文信息对被序列化对象进行依赖分析,获取所有依赖对象和依赖关系;分析所述依赖对象的对象类型和所属模块,生成创建对应...
  • 本发明公开了一种基于图像复杂度评价的超大尺寸图像快速去噪方法。包括如下步骤:(1)提取图像颜色、纹理和内容维度的复杂度特征,构建多特征信息融合的图像复杂度分类模型;(2)构建多尺度残差密集去噪网络;(3)构建数据集,设置多尺度残差密集去...
  • 本发明提供了一种用于大语言模型中Softmax函数训练的装置,所述装置的上半部分是前向传播路径,下半部分是反向传播路径;所述前向传播路径包含e
  • 本发明公开了一种基于两阶段主动学习的图像识别分类方法,包含如下步骤:使用常规主动学习方法进行第一阶段主动采样;对各视图中的样本进行聚类;计算两个视图间的一致度;使用表达度和稳定度进行第二阶段主动采样;对神经网络进行训练;对模型进行迭代优...
  • 本发明公开一种基于半监督不平衡学习技术的道路路面图像标注方法,针对无人驾驶领域中道路路面数据标注数量少、难度大的问题,对存在不平衡类别分布的数据设计半监督分类模型,具有易实现、高效的特点,可以基于少量的有标注样本,实现模型的快速性能提升...
  • 本发明公开了一种超亮的等离激元荧光纳米探针的制备方法及应用。其中,所述表面等离激元荧光纳米探针由以下几部分组成:等离激元纳米颗粒内核、荧光分子标签、功能化壳层及识别配基。所述制备方法以等离激元纳米银立方体为内核,经过表面二氧化硅包覆后修...
  • 本发明涉及一种适用于大型复杂场景的单目三维场景重建系统,属于大型复杂场景下满足用户不同重建需求的系统实现技术领域。本专利所述系统包含了三项关键技术:分块的稀疏数据管理、由粗到细的动态范围重建、多层分辨率TSDF下的网格生成。从流程上来说...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的架构恢复方法和架构恢复装置,该方法步骤S1:输入软件系统每个文件中的语义信息;S2:输入软件系统文件之间的依赖关系;S3:将S1和S2获取的软件的信息整合为图的数据结构;S4:使用无监督图神经网络算法将S...
  • 本发明属于离子注入领域,具体涉及一种多层石墨烯中离子注入深度精确标定方法,具体为将某厚度的石墨烯纳米片均匀分散在电镜载网上;使用特定参数的团簇注入方法,对电镜载网上的石墨烯纳米片进行团簇注入;对电镜载网上注入团簇的石墨烯纳米片进行厚度标...
  • 本发明涉及基于MLP