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公开(公告)号：CN111125285B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911353088.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于物种空间分布关系的动物地理区划方法，实现了依据空间分布范围重叠面积占比建立物种关系网络，以此识别相似物种群并形成物种地理区划图。该方法根据任意两个物种的分布范围及其重叠范围，采用叠置分析确定重叠面积占比，建立反映空间分布相似度的指标，并以此建立物种相关性矩阵。在图模型上根据物种相关性矩阵生成物种关系网络图，并在关系网络图上应用社团检测方法，检测得若干联系紧密的物种聚类社团。最后根据出图精度统计图像像元所属社团，得到物种地理区划图。该方法将物种空间分布范围量化为物种关系并以此得到物种区划图，与以往主要依靠专家知识经验的区划方法相比存在合理性，同时能较好地识别出小范围聚集的物种群。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102924732A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210434044.6
申请日：2012-11-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种热压交联制备高储能密度的PVDF-HFP改性膜的方法，采用溶剂溶解交联剂BPO和PVDF-HFP并配制成透明均一的溶液，于常温条件下浇注成分散均一的BPO/PVDF-HFP二元复合材料，经真空干燥去除残留溶液，将BPO/PVDF-HFP的二元复合材料放置于压片机内在一定温度和一定压力条件下，经热压交联制得PVDF-HFP交联改性膜。本发明所述方法不仅工艺简单，免用采用价格昂贵的紫外光交联法或电子辐照法，而且制得的交联改性膜的储能密度提高、介电损耗降低。
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公开(公告)号：CN104317773B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410589530.4
申请日：2014-10-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明提出了一种递归最大执行频度与最大执行深度的静态估计方法，该方法通过静态扫描程序源代码以定位递归作用域并收集递归中函数调用与返回的执行条件，然后引入可满足性模求解器来求解这些收集到的符号条件约束，并最终直接获得估计结果。由于避免了反复执行程序，相比于传统的动态估计方法，本发明的方法具有更为高效、准确等优点。所分析的结果可以帮助程序设计、开发、维护人员用于性能优化、能耗估计、实时性分析等计算机应用技术领域。
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公开(公告)号：CN102924732B
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210434044.6
申请日：2012-11-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种热压交联制备高储能密度的PVDF-HFP改性膜的方法，采用溶剂溶解交联剂BPO和PVDF-HFP并配制成透明均一的溶液，于常温条件下浇注成分散均一的BPO/PVDF-HFP二元复合材料，经真空干燥去除残留溶液，将BPO/PVDF-HFP的二元复合材料放置于压片机内在一定温度和一定压力条件下，经热压交联制得PVDF-HFP交联改性膜。本发明所述方法不仅工艺简单，免用采用价格昂贵的紫外光交联法或电子辐照法，而且制得的交联改性膜的储能密度提高、介电损耗降低。
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公开(公告)号：CN111125285A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911353088.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于物种空间分布关系的动物地理区划方法，实现了依据空间分布范围重叠面积占比建立物种关系网络，以此识别相似物种群并形成物种地理区划图。该方法根据任意两个物种的分布范围及其重叠范围，采用叠置分析确定重叠面积占比，建立反映空间分布相似度的指标，并以此建立物种相关性矩阵。在图模型上根据物种相关性矩阵生成物种关系网络图，并在关系网络图上应用社团检测方法，检测得若干联系紧密的物种聚类社团。最后根据出图精度统计图像像元所属社团，得到物种地理区划图。该方法将物种空间分布范围量化为物种关系并以此得到物种区划图，与以往主要依靠专家知识经验的区划方法相比存在合理性，同时能较好地识别出小范围聚集的物种群。
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公开(公告)号：CN104317773A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410589530.4
申请日：2014-10-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明提出了一种递归最大执行频度与最大执行深度的静态估计方法，该方法通过静态扫描程序源代码以定位递归作用域并收集递归中函数调用与返回的执行条件，然后引入可满足性模求解器来求解这些收集到的符号条件约束，并最终直接获得估计结果。由于避免了反复执行程序，相比于传统的动态估计方法，本发明的方法具有更为高效、准确等优点。所分析的结果可以帮助程序设计、开发、维护人员用于性能优化、能耗估计、实时性分析等计算机应用技术领域。
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