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公开(公告)号：CN116339112A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310411117.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G04F10/00
Abstract: 本发明公开基于FPGA的多回波及低资源消耗的时间数字转换方法，包括：获取开始信号和停止信号；基于所述开始信号和停止信号，获取单路回波信号；将FPGA板载的系统时钟进行倍频和相移，获取多路子时钟信号；基于所述单路回波信号和多路所述子时钟信号，获取多路同步信号；基于多路所述子时钟信号和多路所述同步信号，获取首个子时钟编号；利用多路所述子时钟信号中的任意一路子时钟信号进行粗计时驱动，获取各个回波的粗时间值；基于所述首个子时钟编号、进行粗计时驱动的任意一路子时钟信号和剩余子时钟信号，获取细时间校准值；利用各个所述回波的粗时间值和细时间校准值，获取各个回波的计时数据。
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公开(公告)号：CN102917372A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210396220.1
申请日：2012-10-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多场景数据交换的车联网层次化模型设计方法，属于无线网络通信技术领域。本发明方法以数据传输目的为依据将应用分为安全性应用和非安全性应用，以网络传输特性为依据将网络分为主干子网和移动子网，以节点密度为依据将路由协议分为稀疏模式下和密集模式下的路由协议。根据上层应用传输数据的优先级别、车辆节点同路边节点的分布密度及数据通信所在网络的等级，将车联网系统层次化为多个有区分的数据交换场景，根据不同的场景及应用选择相应的传输协议进行数据进行有区分的转发。该系统实现了安全相关数据高效的、优先的、低延迟的转发，非安全相关数据尽最大努力的交付。
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公开(公告)号：CN119667483A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311220737.X
申请日：2023-09-20
Applicant: 北京车和家信息技术有限公司 , 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明提供了一种电极材料动力学评估方法，属于二次电池技术领域。所述评估方法经过对称电池组装、EIS测试、EIS拟合处理、DRT处理、动力学特征峰辨识、峰值积分和计算、峰面积比较，最终输出不同动力学过程的判定结果，可以帮助鉴别分析不同动力学过程的变化，解决了目前动力学测试中各个动力学过程特征峰重叠难以分析的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117156298A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311110209.9
申请日：2023-08-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N23/951 , H04N23/698 , H04N1/387 , H04N5/265
Abstract: 本发明公开了一种基于人虫复合仿生的低慢小目标感知方法及系统，包括：通过7路摄像头获取全景高分辨图像，并通过降采样和灰度转换算法处理得到低分辨率单通道图像，输入仿人眼感兴趣目标获取算法获得感兴趣区域，根据获取的感兴趣坐标实现局部高分辨拼接效果，利用仿人眼“低慢小”识别算法识别图片中“低慢小”目标，7路高分辨摄像头形成一个覆盖360度×180度的大视场感知效果。本发明通过人虫复合仿生结构设计的空间成像方式，实现了在全景大视场条件下，局部高分辨、整体高效性的感知效果，有效压缩了非感兴趣区域的数据量，具有兼顾大视场、高分辨、实时性的特性，可以实时、准确的对低慢小目标进行全面感知识别。
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公开(公告)号：CN116621914A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310008055.6
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种一步式蛋白体外泛素化反应盒，应用于人源蛋白体外泛素化修饰验证的一步式蛋白体外泛素化反应盒。本发明包括泛素化E1酶PET‑21a‑Ube1，E2酶PGEX‑5X‑1‑UbcH5c和泛素分子PET‑21a‑HA‑Ubiquitin混合蛋白，泛素化E3，缓冲液A，缓冲液B，底物蛋白，反应管和可移动加热制冷板。在本发明所包含的缓冲液、时间、温度和蛋白浓度配比下，可以验证泛素化E3酶的体外泛素化能力。该反应盒可以方便、准确、高效地鉴定泛素E3连接酶是否具有泛素化底物蛋白的能力，能被广范围应用于泛素化验证实验。
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公开(公告)号：CN111062326A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911301729.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于几何驱动的自监督人体3D姿态估计网络训练方法，属于人工智能计算机视觉领域，能够有效解决当前基于深度学习的人体3D姿态网络训练需要大量的人体3D关节点标注数据的技术问题。本发明方法，不依赖人体3D关节点标注数据，完全依靠几何先验知识，可以避免繁琐的人体3D关节点的标注过程，所提出的变换重投影损失可以探索多视角一致性以训练人体3D姿态估计网络，可以在训练过程中获得更加准确的人体3D姿态预测结果，所提出的根节点位置估计网络在3D姿态估计网络训练过程中保留重投影的2D姿态的尺度信息，可以在训练过程中获得更加准确的人体3D姿态预测结果，所提出的网络预训练方法可以帮助网络训练有效地收敛。
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公开(公告)号：CN102916956A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210390649.X
申请日：2012-10-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明中公开了一种基于Hash函数的RFID双向认证方法，属于无线网络通信技术领域。本发明采用Hash函数，利用其单向不可逆运算的特性，防止信息泄露，并且有效降低成本；用映射数组技术，保护标签位置隐私；经过读写器和标签之间多次信息交互进行密钥的验证，确保只有合法读写器与合法标签才能够实现数据读取，完成RFID标签与读写器的双向认证。本发明提出的方法不但可以保护标签的隐私数据不被非法用户盗取，而且还能够有效的抵御系统内外的恶意用户攻击。
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公开(公告)号：CN116083370A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211560190.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: C12N5/10 , C12N15/867 , C12N15/65 , C12N15/55 , C12N9/16
Abstract: 本发明公开了一种稳定构建表达突变型SHP2重组细胞株的方法，该重组细胞株表达突变型SHP2蛋白，所述突变型SHP2蛋白的氨基酸序列如SEQ ID No.14所示。构建方法包括如下步骤：(1)将SEQ ID No.1所示的SHP2(T507K)基因克隆到慢病毒载体上；(2)将步骤(1)得到的慢病毒载体转染293T细胞包装成病毒；(3)将步骤(2)得到的病毒感染细胞，筛选阳性后传代，建立稳定表达突变型SHP2蛋白的细胞株。本发明的构建方法得到的细胞株稳定性强，为下游白血病的治疗及药物筛选提供了很好的工具。
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