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公开(公告)号：CN119530089A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411827147.8
申请日：2024-12-12
Applicant: 江南大学
IPC: C12N1/20 , A61K35/744 , A61P1/02 , A61P19/00 , A61P31/04 , A61K8/99 , A61Q11/00 , A23L33/135 , C12N5/077 , C07K14/705 , C12R1/01
Abstract: 本发明公开了一株提高成骨细胞活性缓解骨吸收与牙周组织损伤的唾液联合乳杆菌CCFM1397及其后生元，属于微生物技术领域。本发明提供的唾液联合乳杆菌CCFM1397分离自健康青少年口腔牙菌斑中，其具有缓解骨吸收及抗炎的效果，具体体现在：体外提高MC3T3‑E1细胞骨保护素(OPG)蛋白和基因水平的表达；降低正畸骨吸收大鼠牙槽骨骨吸收量、降低牙槽骨破骨细胞数量、提高大鼠血清OPG的水平；降低正畸骨吸收大鼠炎症因子IL‑1β、IL‑6、TNF‑α及髓过氧化物酶MPO的分泌；改善正畸骨吸收大鼠牙槽骨组织病理状况。因此，该唾液联合乳杆菌在缓解骨吸收、辅助抑制牙周组织炎症效果的产品中，具有巨大的应用前景。
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公开(公告)号：CN108717586A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810466338.4
申请日：2018-05-10
Applicant: 江南大学 , 江苏中农物联网科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于长短时记忆网络的水产养殖环境溶解氧预测方法，属于水产养殖领域。该方法将历史采集的数据作为数据集，对数据进行预处理后建立样本集；将样本集分为训练集和测试集，采用长短时记忆网络LSTM防止过拟合，使用训练集训练LSTM，使用测试集测试后，得到LSTM模型；采集实时溶解氧、pH、浊度，并根据历史数据用LSTM模型预测用户设定时间的溶解氧；根据后续实时采集的溶解氧值和LSTM网络预测的溶解氧值，反向传播调节网络参数，用于下时刻预测。本发明考虑当前养殖环境参数同历史养殖环境参数时间序列上的相关性，建立LSTM模型，用于预测用户设定时间范围内的溶解氧数值，提高养殖效率，节约成本。
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公开(公告)号：CN108647783A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810440821.5
申请日：2018-05-10
Applicant: 江南大学 , 江苏中农物联网科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种水产养殖水质溶解氧检测方法，属于水产养殖领域。该方法将历史采集的数据作为数据集，基于BP神经网络建立检测溶解氧数值的人工智能模型，神经网络训练好后，在不使用溶解氧传感器测定溶解氧的情况下，根据温度、浊度、pH值和数据采集的时刻计算溶解氧数值。因为溶解氧检测传感器的价格昂贵，维护周期短，在水体中杂物吸附等会造成读数偏差较大，本发明根据多变量的相关性和数据融合，使用神经网络模型，在实际溶解氧的检测中不依赖于溶解氧传感器，节约了成本，同时能够解决杂物吸附造成的溶解氧读数不准确问题。
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公开(公告)号：CN119625448A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411498524.8
申请日：2024-10-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/88 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及时空图像序列预测技术领域，尤其是指面向时空图像序列的预测方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取过去时间段的图像序列数据集，将图像序列数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建时空图像序列预测模型，以及通过差分散度正则项改进时空图像序列预测模型在训练过程中所使用的损失函数，将训练集作为输入，以最小化损失函数值为目标，对时空图像序列预测模型进行迭代训练，得到迭代训练参数；将迭代训练参数加载时空图像序列预测模型中，针对待预测的过去时间段的图像序列，运行时空图像序列预测模型，得到未来时间段的图像序列。本发明能够处理更多样化的视频或图像数据，有效捕捉图像序列之间的细微变化，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN119592475A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411830132.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 江南大学
IPC: C12N1/20 , A61K35/744 , A61P1/02 , A61P19/00 , A61P29/00 , A61K8/99 , A61Q11/00 , C12N5/077 , C07K14/51 , C12R1/01
Abstract: 本发明公开了一株缓解骨吸收同时具有抗炎效果的副干酪乳酪杆菌及其后生元，属于微生物技术领域。本发明提供了一种新的利用副干酪乳酪杆菌(Lacticaseibacillus paracasei)CCFM1396并在治疗正畸诱导的过度骨吸收中的应用。本发明的副干酪乳酪杆菌能够调控成骨细胞分泌骨保护素(OPG)，并提高骨形态形成蛋白(BMP)、骨保护素(OPG)和骨桥蛋白(OPN)的基因表达。在大鼠口腔正畸模型中，本发明的菌株能够有效缓解骨吸收、抑制牙龈组织炎症因子水平，并保护牙周组织稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119570677A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411830135.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 江南大学
IPC: C12N1/20 , A61K35/744 , A61P1/02 , A61P19/00 , A61K8/99 , A61Q11/00 , C07K14/47 , C12N5/077 , C12R1/01
Abstract: 本发明公开了一株缓解骨吸收同时具有抗炎效果的副干酪乳酪杆菌及其后生元，属于微生物技术领域。本发明提供的副干酪乳酪杆菌CCFM1394分离自健康青少年口腔牙菌斑中，其具有缓解骨吸收及抗炎的效果，具体体现在：体外提高MC3T3‑E1细胞骨保护素(OPG)的表达，同时促进MC3T3‑E1的RUNX基因表达；因此，该副干酪乳酪杆菌在缓解骨吸收、辅助抑制牙周组织炎症效果的产品中，具有巨大的应用前景。
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公开(公告)号：CN119494013A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411498523.3
申请日：2024-10-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/091
Abstract: 本发明涉及一种基于提示调优的集成式主动学习科学文本分类方法及系统，该方法包括：获取有标签的第一文本数据集、未标记的第二文本数据集和有标签的第三文本数据集，使用第一文本数据集对提前构建的文本分类模型进行预训练；基于预训练后的文本分类模型，对第二文本数据集进行预测，根据每个样本数据的预测标签的置信度，得到从第二文本数据集中筛选出置信度具有训练价值的样本数据，并对其进行标记；利用标记后的第四文本数据集更新第一文本数据集；在每一次利用更新后的第一文本数据集训练下一轮的文本分类模型中，若满足停止迭代条件，得到训练好的文本分类模型。本发明在数据利用效率、模型性能提升以及自动化程度方面都表现出了显著的优势。
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公开(公告)号：CN208109699U
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201820725366.9
申请日：2018-05-10
Applicant: 江南大学 , 江苏中农物联网科技有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种介质光学参数估计装置，属于光学参数识别领域。该装置包括单色光发生器、电机驱动器、PLC控制器、单色光反光镜、CMOS相机、手动升降台、手动平移轴、驱动电机以及主控计算机。该装置能够通检测采集离样品表面不同高度、不同反射角度下的多幅光谱图像信息，并通过手动升降台来调整检测样品的位置以获取最佳光谱图像。主控计算机中的参数识别模块对光谱仪得到的大量不同距离下的光子强度分布图像进行深度学习，从而得到样品材料的光学特性参数，如吸收系数、散射系数、异向性系数和同向性系数等。本实用新型为各种样品的材料的光学特性、污损的检测提供了全面准确的数据，在样品的检测研究中具备更可靠的功能。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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