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公开(公告)号：CN102938230B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201210460475.X
申请日：2012-11-15
Applicant: 南京大学
IPC: G09B29/00
Abstract: 本发明涉及电子地图上二维空间标量场的动态分层渲染表达方法，其针对存在复杂的空间嵌套关系的边界多边形集合，利用空心环是由双边界组成的思想，提出根据包含多边形的奇偶性判断嵌套关系，提取矢量面的方法。该方法能够一次性的，以较快的速度完成场数据（栅格数据）的分层矢量面的提取，并返回给电子地图前台程序，进行不同区域面状图层的渲染。与传统方法相比，该方法计算速度较快，可以一次性提取出场数据中不同区间的所有矢量面，解决了传统电子地图或WebGIS中对网格数据的渲染因数据量大、分层转换慢而造成的实时性、动态性差的问题。在与其他地图图层进行叠置显示时，能够较好地展现“透明”或“半透明”设色效果。
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公开(公告)号：CN102496168B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110372235.X
申请日：2011-11-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明用于河道水文数值模拟的复杂河道网格化方法，首先将带有支流出入汇、江心洲等各种复杂河道区域自由分割为简单区域集合，根据河道数值模拟需要设置区域控制曲线网格间距，生成二维网格，归并简单区域网格得到复杂河道剖分后的初始网格。对于河道岸线特定区域，可根据需求灵活增加区域网点密度实现该区域内网格加密划分。通过求解拉普拉斯方程，设定收敛精度，本发明能够实现初始网格正交化，最终得到河道二维正交网格。本发明构思巧妙，适应性强，可对含有江心洲的复杂河道进行网格化处理，且可根据需要实际进行指定网格加密。
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公开(公告)号：CN102496168A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110372235.X
申请日：2011-11-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明用于河道水文数值模拟的复杂河道网格化方法，首先将带有支流出入汇、江心洲等各种复杂河道区域自由分割为简单区域集合，根据河道数值模拟需要设置区域控制曲线网格间距，生成二维网格，归并简单区域网格得到复杂河道剖分后的初始网格。对于河道岸线特定区域，可根据需求灵活增加区域网点密度实现该区域内网格加密划分。通过求解拉普拉斯方程，设定收敛精度，本发明能够实现初始网格正交化，最终得到河道二维正交网格。本发明构思巧妙，适应性强，可对含有江心洲的复杂河道进行网格化处理，且可根据需要实际进行指定网格加密。
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公开(公告)号：CN117422909A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311350654.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H30/20
Abstract: 本发明属于医学图像的分类领域，具体涉及基于先验引导特征增强的小样本结直肠癌分析方法及系统。在高质量医学数据集缺乏的情况下，利用少量样本的方式构建结直肠癌分期算法。本发明采用双编码器结构，分别在公共图像上和目标医学数据上训练，从结直肠癌医学图像中提取一般特征和特定特征。引入先验引导变分自动编码器(VAE)模块，将特征矢量与其在潜在空间中的先验对齐，增强了目标特征的稳健性。对支持和查询集中样本提取的目标特征进行基于最大后验概率(MAP)算法进行匹配，并预测查询样本的所属癌症期数。本发明能够显著提高小样本结直肠癌医学图像分期的准确性，一定程度上解决了小样本医学分类算法的局限性，并减轻了人工标注的代价。
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公开(公告)号：CN111224225B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010017081.1
申请日：2020-01-08
Applicant: 南京大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种紧凑型双偶极子驱动器，涉及通信领域，其包括圆柱介质谐振器、开口谐振环和介质基板，所述介质基板位于圆柱介质谐振器和开口谐振环之间，所述圆柱介质谐振器位于介质基板的上方，所述圆柱介质谐振器和开口谐振环正对设置。本发明还公开了应用该紧凑型双偶极子驱动器的准八木天线，包括圆柱介质谐振器、开口谐振环、介质基板、共面带状线和凹形接地平面，所述共面带状线印刷设置在介质基板的顶面，所述开口谐振环设置在介质基板的底面，所述凹形接地平面设置在介质基板的底面上。本发明的优点在于：由于两个偶极子的工作频率接近，提高了天线带宽。且使得在天线的工作宽频带内获得稳定的高增益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108854034A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810748613.1
申请日：2018-07-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实和惯性动捕的脑卒中康复训练系统，包括动作捕捉设备、虚拟现实人机交互设备以及反馈设备；所述动作捕捉设备与所述虚拟现实人机交互设备通信连接，所述虚拟现实人机交互设备与所述反馈设备通信连接。本发明基于虚拟现实技术和动作捕捉技术，探索了一种新型的治疗和康复的系统。用技术代替了传统医师的职位，节省了大量人力。利用虚拟现实技术将治疗过程游戏化，使治疗过程不再枯燥乏味。另外，新型技术的加入，节省了大量的治疗成本。
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公开(公告)号：CN102938230A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210460475.X
申请日：2012-11-15
Applicant: 南京大学
IPC: G09B29/00
Abstract: 本发明涉及电子地图上二维空间标量场的动态分层渲染表达方法，其针对存在复杂的空间嵌套关系的边界多边形集合，利用空心环是由双边界组成的思想，提出根据包含多边形的奇偶性判断嵌套关系，提取矢量面的方法。该方法能够一次性的，以较快的速度完成场数据（栅格数据）的分层矢量面的提取，并返回给电子地图前台程序，进行不同区域面状图层的渲染。与传统方法相比，该方法计算速度较快，可以一次性提取出场数据中不同区间的所有矢量面，解决了传统电子地图或WebGIS中对网格数据的渲染因数据量大、分层转换慢而造成的实时性、动态性差的问题。在与其他地图图层进行叠置显示时，能够较好地展现“透明”或“半透明”设色效果。
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公开(公告)号：CN117422916A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311382618.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06T7/00 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于弱监督学习的MR医学影像结直肠癌分期算法及系统，利用目标区域定位和局部特征辅助，缓解MR不同时期的图像所具有的类间差异小、类内方差大的问题。具体步骤为，构建基于对象的注意力激活机制，在分类决策和卷积特征图之间建立联系，精确定位目标对象；构建多尺度注意力定位机制，通过不同尺度的定位框来捕捉每个目标独特的局部特征，提高细粒度分类的准确性。联合优化训练，并对新的结直肠癌MR影像数据进行测试得到预测结果。本发明能够有效获取更细粒度的特征，可应用于结直肠癌MR影像分期领域。
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公开(公告)号：CN117372774A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311418488.5
申请日：2023-10-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G16H30/40 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提出了一种基于自监督学习方式的结直肠癌分期算法及系统，无需利用已标注样本可以进行结直肠癌严重程度的判断。首先对数据集进行图像变换和低级处理，生成不同组新数据集。不同组数据集输入到不同编码器网络中得到特征输出，通过转换条件注意力机制和跨模型混合最大保存图像信息。最后合并计算对比损失和重构损失来对模型进行训练优化。本发明通过学习对医学图像的相似性和差异性进行编码来构建特征，能在无标注训练集的情况下有效对结直肠癌严重程度进行分类，有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN115525245A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211153533.4
申请日：2022-09-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请提供的一种基于karatsuba算法的整数乘装置，用于实现两个被均分成N项的输入数据的相乘运算，包括重排序模块、预计算模块、乘法模块、后处理模块以及加法合并模块。其中重排序模块用于重排N项系数，预计算模块计算交叉核输入系数，乘法模块包括N/2点的karatsuba乘法子模块，并且乘法模块不在递归过程中对输出的结果进行合并，而是利用后处理模块得到第零项输出数据、奇数项输出数据以及偶数项输出数据，再通过加法合并模块对各输出数据进行拆分拼接合并，得到最终的乘法结果，节约硬件资源，缩短时延。
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