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公开(公告)号：CN108471321B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201810223187.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种构建通信数据与雷达性能参数同时同频传输的雷达‑通信一体化系统方法。本发明提出了准对偶伪码序列的构造，利用伪码‑准对偶伪码序列对将雷达性能参数加在通信数据信号上；该系统模型不增加系统时宽积，在相同频带和时间资源条件下，实现通信数据和雷达性能参数的同时同频传输；该系统模型中雷达‑通信一体化系统接收端解调系统复杂度低；本发明的雷达‑通信一体化系统可在低信噪比条件下实现低误码率传输；本发明所提出的雷达‑通信一体化系统中通信数据与雷达性能参数同时同频传输方法，具有传输效率高，解调方式简单等优点，为高效传输通信数据与雷达性能参数奠定了理论基础。
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公开(公告)号：CN108471321A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810223187.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种构建通信数据与雷达性能参数同时同频传输的雷达-通信一体化系统方法。本发明提出了准对偶伪码序列的构造，利用伪码-准对偶伪码序列对将雷达性能参数加在通信数据信号上；该系统模型不增加系统时宽积，在相同频带和时间资源条件下，实现通信数据和雷达性能参数的同时同频传输；该系统模型中雷达-通信一体化系统接收端解调系统复杂度低；本发明的雷达-通信一体化系统可在低信噪比条件下实现低误码率传输；本发明所提出的雷达-通信一体化系统中通信数据与雷达性能参数同时同频传输方法，具有传输效率高，解调方式简单等优点，为高效传输通信数据与雷达性能参数奠定了理论基础。
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公开(公告)号：CN107833180A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711022011.X
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出了利用复数域多模块串联神经网络结构，实现针对非线性电磁逆散射问题快速高精度求解；在现有神经网络框架下，将现有求解范围从实数域扩展到复数域；本发明的非线性电磁逆散射求解方法适用于常用的各种雷达系统；本发明的复数域神经网络适用于目前所有的网络训练算法；本发明的复数域神经网络适用于任意复数域电磁场景。本发明通过样本学习可以对介电常数较大目标实现超分辨成像。本发明所提出的一种利用复数域神经网络求解非线性电磁逆散射问题具有计算效率高，时延低、结构简单、泛化能力强等特性，为实现非线性电磁逆散射问题的快速、高精度求解奠定了基础。
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公开(公告)号：CN1390846A
公开(公告)日：2003-01-15
申请号：CN02120842.5
申请日：2002-06-05
Applicant: 北京大学
IPC: C07H15/26 , A61K31/706 , A61P31/12 , A61P35/00
Abstract: 采用化学合成方法得到的如图所示的化合物：其中：R1、R2代表氢原子或COR3，R3代表氢原子、烃基、烷氧基、芳基、环烷烃基、杂环基、胍基烃基、氨基烃基等的一种或几种基团，R1、R2代表的基团可以相同也可以不同，但至少有一个为COR3(当R＝(CH2)3NHR1，R2＝H时，R3≠CH3)。以及这些化合物所形成的在药学上可接受的酸的盐，这些酸包括盐酸、硫酸、氢溴酸、磷酸、碳酸等无机酸和甲酸、乙酸、柠檬酸、乳酸、富马酸、酒石酸以及葡萄糖酸等有机酸等。这些化合物对病毒及肿瘤细胞具有优良的抑制及治疗效果，并且具有低的毒副作用。
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公开(公告)号：CN109033135A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810575729.X
申请日：2018-06-06
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向软件项目知识图谱的自然语言查询方法及系统。本方法为：1)抽取软件项目知识图谱的元模型；2)将自然语言查询语句转换成知识图谱元模型上的一系列子图，称为推理子图，并对推理子图进行了度量；3)基于所述推理子图构造Cypher查询语句，并在软件项目知识图谱上执行，返回查询结果。本发明能够自动提取软件项目知识图谱的元模型，准确理解用户的自然语言问题并构造查询，具有通用性强、扩展性强的特点，提高了软件知识图谱的查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102750731B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201210231834.4
申请日：2012-07-05
Applicant: 北京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于左右单眼感受野和双目融合的立体视觉显著计算方法，属于计算机视觉技术领域。通过模拟人类立体视觉系统处理过程，首先分别建立左右单眼感受野模型获取对应的特征图，然后融合同特征下左右眼的特征图和不同特征的结果图，并基于中心偏爱和前景偏爱调整像素显著度，最终得到最接近人类立体视觉注意的显著度分布图。本发明创新点在于：加入了“中心偏爱”和“前景偏爱”两种常见现象对人类立体视觉注意的影响，使得整个方法能够更好的符合人类视觉系统处理过程。本发明提供的立体视觉显著计算方法，能够更好的模拟人类立体视觉系统处理过程，并更有效地提取立体图像中感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN102750731A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210231834.4
申请日：2012-07-05
Applicant: 北京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于左右单眼感受野和双目融合的立体视觉显著计算方法，属于计算机视觉技术领域。通过模拟人类立体视觉系统处理过程，首先分别建立左右单眼感受野模型获取对应的特征图，然后融合同特征下左右眼的特征图和不同特征的结果图，并基于中心偏爱和前景偏爱调整像素显著度，最终得到最接近人类立体视觉注意的显著度分布图。本发明创新点在于：加入了“中心偏爱”和“前景偏爱”两种常见现象对人类立体视觉注意的影响，使得整个方法能够更好的符合人类视觉系统处理过程。本发明提供的立体视觉显著计算方法，能够更好的模拟人类立体视觉系统处理过程，并更有效地提取立体图像中感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN117476113A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311501603.5
申请日：2023-11-10
IPC: G16B40/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种预训练模型的模型训练方法和装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取训练掩码序列集，其中，训练掩码序列集中的每个训练掩码序列是对一个抗体序列中的部分序列进行掩码处理得到的序列，在每个训练掩码序列中，重链序列的开始位置插入有重链符号，轻链序列的开始位置插入有轻链符号；依次将每个训练掩码序列作为输入序列对待训练的预训练模型执行多轮训练，得到训练好的预训练模型，其中，预训练模型包括编码器和解码器，编码器用于将输入序列的序列向量编码为对应的特征编码向量，解码器用于基于编码器输出的特征编码向量解码出编码器的输入序列中被掩码的部分序列；能够提高预训练模型的特征表征准确性。
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公开(公告)号：CN1418887A
公开(公告)日：2003-05-21
申请号：CN02153987.1
申请日：2002-12-09
Applicant: 北京大学
IPC: C07H3/06 , A61K31/7008 , A61P31/12
Abstract: 采用化学合成的方法得到的式(I)的化合物：其中：R1、R2代表(C(＝NH)NH2)或COR3，R3代表胍基烃基、氨基烃基和氨基胍基烃基等的一种或几种基团，R1、R2代表的基团可以相同也可以不同，以及这些化合物所形成的在药学上可接受的酸盐，这些酸包括盐酸、硫酸、氢溴酸、磷酸、碳酸等无机酸和甲酸、乙酸、柠檬酸、乳酸、富马酸、酒石酸以及葡萄糖酸等有机酸等。这些化合物对HIV病毒具有优良的抑制及治疗效果，并且具有低的毒副作用。
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公开(公告)号：CN1197869C
公开(公告)日：2005-04-20
申请号：CN02153987.1
申请日：2002-12-09
Applicant: 北京大学
IPC: C07H3/06
Abstract: 采用化学合成的方法得到的式(I)的化合物：其中：R1、R2代表(C(＝NH)NH2)或COR3，R3代表胍基烃基、氨基烃基和氨基胍基烃基等的一种或几种基团，R1、R2代表的基团可以相同也可以不同，以及这些化合物所形成的在药学上可接受的酸盐，这些酸包括盐酸、硫酸、氢溴酸、磷酸、碳酸等无机酸和甲酸、乙酸、柠檬酸、乳酸、富马酸、酒石酸以及葡萄糖酸等有机酸等。这些化合物对HIV病毒具有优良的抑制及治疗效果，并且具有低的毒副作用。
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