|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
小燈座
膠木底座
江蘇省靖江市生中無線電器材廠
2021-08-23
科研進展 | 西湖大學李小波團隊發現巖藻黃素合成酶與合成機制
西湖大學生命科學學院李小波團隊在The Plant Cell在線發表了題為An unexpected hydratase synthesizes the green light-absorbing pigment fucoxanthin的最新研究論文，報道了"海洋雜色藻巖藻黃素(Fucoxanthin)生物合成途徑中末端酶，其催化了巖藻黃素中特征的酮基(keto)的產生"。
西湖大學
2023-05-04
基于卷積神經網絡和小波灰度圖的旋轉機械故障診斷方法
本發明公開了一種基于卷積神經網絡和小波灰度圖的旋轉機械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動位移傳感器及振動速度傳感器設置在旋轉機械上，利用所述振動位移傳感器及所述振動速度傳感器采集所述旋轉機械的振動信號；(2)對采集到的所述振動信號進行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預先訓練過的卷積神經網絡的輸入形式，對所述小波灰度圖進行預處理；(4)將預處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經網絡，所述卷積神經網絡對接收到的所述小波灰度圖進行分析診斷，以得到所述旋轉機械的故障診斷結果。
華中科技大學
2021-04-13
一種基于自適應半軟閾值小波變換的多路徑誤差提取方法
本發明提出了一種基于自適應半軟閾值小波變換的多路徑誤差提取方法，應用于全球衛星導航系統中多路徑誤差的消除。首先利用衛星觀測值得到雙差偽距的殘差值，作為待處理信號；利用小波變換對待處理信號進行多尺度分析，從中提取出待處理的多路徑信號；然后使用FIR濾波器對待處理的多路徑信號進行過濾，得到最終的多路徑誤差信號。其中，小波變換中的閾值函數采用自定義的半軟閾值函數，并且采用自適應法搜索閾值點。本發明方法計算量小，計算速度快，可實施性強。還可根據不同實驗環境自適應調節，以達到最好的抑制多路徑誤差的效果。
東南大學
2021-04-11
一種基于小波變換與混合注意力機制的軸承故障診斷方法
本發明涉及一種基于小波變換與混合注意力機制的軸承故障診斷方法，具體包括：利用傳感器獲取軸承振動信號，得到原始故障數據；對原始故障數據依次進行小波變換、加入高斯噪聲、分塊采樣；并為采樣后的數據生成類別標簽和位置標簽；基于混合注意力機制、殘差結構、可學習卷積構建故障診斷模型；將采樣后的故障數據劃分為訓練集和測試集，作為模型的輸入數據進行訓練，實時監控訓練結果進行參數優化，同時將故障診斷結果可視化；在多種噪聲條件下與現有模型進行對比實驗，檢驗模型性能。本發明所提出方法解決了傳統軸承故障診斷方法在多變噪聲條件下故障識別率較低的問題。
南京工業大學
2021-01-12
一種低噪除雜型塑料粉碎裝置
本實用新型公開了一種低噪除雜型塑料粉碎裝置，包括箱體，所述箱體的右側安裝有機箱，所述機箱的頂部安裝有電機，所述電機的底部安裝有轉軸，所述轉軸的外壁套接有第一轉輪，所述第一轉輪的外壁套接有皮帶，所述皮帶的左側設有第二轉輪，所述第二轉輪與皮帶套接相連，所述第一轉輪通過皮帶與第二轉輪活動相連，所述箱體的內壁安裝有轉桿。該低噪除雜型塑料粉碎裝置，通過電機、轉軸、第一轉輪、第二轉輪和轉桿之間的配合，在第一切刀、第二切刀和第三切刀的作用下，電機為交流伺服電機，通過調節電流通過電機所產生功率的大小進而調節電機的轉
安徽建筑大學
2021-01-12
人體姿態估計算法
北京體育大學沈燕飛科研團隊使用人體姿態估計算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環節和關節的運動進行的智能識別。工手動標記數據等方法，更為高效，可應用于海量體育視頻數據的分析和未來的體育大數據的構建。
北京體育大學
2021-04-10
抗體藥物設計平臺算法
簡介：
抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。
我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。
優勢：
1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍
2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率
3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。
圖1：深度學習算法預測蛋白質相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1%
圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證
中國人民大學
2021-05-15
抗體藥物設計平臺算法
抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。 優勢：1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。
中國人民大學
2021-04-10
抗體藥物設計算法
技術分析(創新性、先進性、獨占性)挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征，開發了新穎的優化設計算法，準確識別結合位點，準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構，可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。已經在國際競賽中取得第一名的好成績，也應用在生物和醫學實驗中，算法和程序代碼完整。
中國人民大學
2021-04-10