一种治疗肌肉萎缩的红景天苷贴剂

    公开(公告)号:CN113694043A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110942703.6

    申请日:2021-08-17

    Abstract: 本发明公开了一种治疗肌肉萎缩的红景天苷透皮吸收贴剂及其制备方法。所述贴剂由红景天苷、骨架材料、增粘剂、保湿剂、交联剂、pH调节剂等制备得到载药水凝胶基质,再经过涂布、切割、静置等步骤而得。实验证明,该红景天苷贴剂能够有效抑制肌萎缩发生过程中肌萎缩特异因子Atrogin‑1以及快肌纤维的表达的作用,从而预防和对抗肌萎缩的发生。与红景天苷口服制剂相比,本发明的贴剂具有靶向治疗作用,将药物活性成分直接输送到病变的肌肉组织,而且能够长时间缓慢释放药物活性成分。贴剂使用方便、舒适,对皮肤无刺激、无过敏。

    一种采用光流及测距传感器的三维运动测量方法

    公开(公告)号:CN113109830A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110333819.X

    申请日:2021-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种采用光流及测距传感器的三维运动测量方法,将多个光流传感器和多个测距传感器进行组合,并将得到的对应的测量模块与载体进行捷联;基于所述载体建立载体坐标系,并基于所述测量模块建立传感器坐标系;利用矩阵运算对所述光流传感器和所述测距传感器获取的光流测量值和物距进行计算,得到所述载体的三维线速度和三维角速度,在不依赖于卫星信号,不受外界磁干扰,且不存在累积误差的条件下,能够精确的得到载体的线运动和角运动信息。

    基于带离群点去除的车辆轨迹聚类方法

    公开(公告)号:CN112906812A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110252754.6

    申请日:2021-03-09

    Abstract: 本发明公开一种基于带离群点去除的车辆轨迹聚类方法,主要解决现有技术聚类时间复杂度高和聚类质量差的问题。其实现方案为:通过GPS采集车辆轨迹数据;整理轨迹数据格式并对数据清洗形成轨迹数据集;使用A‑MDL算法对轨迹数据进行轨迹段划分;采用带有离群因子LOF的DBSCAN算法对轨迹段数据集聚簇;使用引入了中心轨迹子轨迹段最大置信长度Z的扫描线方法确定轨迹簇的中心轨迹;通过坐标系旋转得到中心轨迹的实际坐标,各个轨迹簇的中心轨迹即为最终的车辆轨迹聚类的结果。本发明降低了轨迹聚类的时间复杂度,消除了离群轨迹的影响,提高了轨迹聚类的质量和聚类结果的平滑度,可用于城市交通管理和道路养护。

    基于高阶多尺度CRF半监督的SAR图像分割方法

    公开(公告)号:CN109345537B

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN201810943115.2

    申请日:2018-08-17

    Abstract: 一种高阶多尺度条件随机场CRF半监督的合成孔径雷达SAR图像分割方法。其实现步骤为:(1)输入合成孔径雷达SAR图像;(2)对图像进行小波变换;(3)获得高阶多尺度条件随机场CRF的特征向量;(4)获得高阶多尺度条件随机场CRF的局部类条件概率;(5)初始分割合成孔径雷达SAR图像;(6)计算每个像素点的边缘概率;(7)计算每个像素点的联合后验边缘概率;(8)计算每个像素点的后验边缘概率;(9)分割合成孔径雷达SAR图像;(10)结束分割。本发明通过在计算后验边缘概率时考虑到了每个像素点的高阶势能和尺度间势能,充分利用了空间上下文结构信息,提高了分割结果的精确度。

    基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法

    公开(公告)号:CN106855947B

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201611237215.0

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 本发明公开了基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法,主要解决现有差值核函数不能充分挖掘及利用图像多种特征之间的相关性而导致检测精度低下的问题。其实现过程是:1)将两时刻三通道光谱图像变换至HIS空间,得到两时刻图像的色调、饱和度、强度信息;2)根据1)的结果提取两时刻图像颜色特征和强度纹理特征;3)利用所提特征求取颜色差值核函数矩阵和强度纹理差值核函数矩阵;4)对3)获得的两个矩阵加权融合,构造合成核函数矩阵,并自适应选取最优的加权系数;5)将合成核函数矩阵输入支持向量机SVM进行检测,得到变化检测结果。本发明检测精度高,结果稳定,运算量低,可用于多光谱图像变化检测。

    一种新型半导体栅极的制作方法

    公开(公告)号:CN110571144A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910677866.9

    申请日:2019-07-25

    Abstract: 本发明公开了一种新型半导体栅极的制作方法,包括:在势垒层上形成第一光刻胶层;在第一光刻胶层上形成第二光刻胶层;在第二光刻胶层上沉积第一金属层;对第一金属层、第二光刻胶层和第一光刻胶层进行电子束光刻并显影,形成台阶状第一区域;进行干法刻蚀形成势垒凹槽,在第一光刻胶层上形成Y型斜边;在势垒凹槽内进行栅金属沉积形成第一结构,所述第一结构包括Y型栅;采用剥离工艺得到凹槽型浮空Y型栅。本发明通过较为简单的工艺方法能够制作出形状规整的凹槽型浮空Y型栅金属,能够更好的减小寄生电容从而提高饱和电流截止频率fT,同时减小了势垒层厚度,避免了短沟道效应对器件的影响。

    基于高效时频分解的海面慢速微弱目标检测方法

    公开(公告)号:CN110346785A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910619464.3

    申请日:2019-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于高效时频分解的海面慢速微弱目标检测方法。其实现方案为:雷达接收机接收海面微弱目标的回波信号为f(n),分别计算其维格纳分布WD和遮隔维格纳分布MWD;对f(n)进行快速信号合成FSSM,并将FSSM应用到MWD中,得到f(n)中的最大分量fk(n);计算fk(n)的WD,并用WD最大值的平方与它的均值之比表示时频聚集性C;将C与时频聚集性门限P和回波信号持续时间门限T0及分解分量的持续时间T进行比较:若C>P,且T>T0,则判定fk(n)为目标信号;否则判定fk(n)是海杂波信号,并滤除掉,依次循环迭代,直到检测到目标或迭代次数达到3次为止。本发明能在信号分量之间能量差异大且在时频域接近时将目标信号和海杂波分离出来,可用于对海面慢速微弱目标的检测。

    一种基于属性加密的政务云访问控制方法

    公开(公告)号:CN105592100B

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201610052066.4

    申请日:2016-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于属性加密的政务云访问控制方法,由中心权威确定系统的全部属性,授权或撤销属性权威管理权限,认证行政人员;由属性权威接受本辖区内行政人员的注册并为其颁发私钥,同时负责行政人员属性的撤销;由云服务器存储数据,并在用户发出数据请求时对密文半解密;由数据上传者根据文件的密级,制定访问控制策略,签名后将文件加密上传;由访问用户发出数据访问请求,最终解密密文。本发明提出的属性加密方案减轻了在以往属性加密中用户属性撤销及密文更新的负担,通过控制用户对陷门信息的获取,在不改变密文的情况下对用户进行属性撤销;本发明利用基于身份的签名及属性加密方案,实现对用户的安全认证及细粒度访问控制。

    一种可实现密钥共享和差错控制的压缩感知加密方法

    公开(公告)号:CN108881186A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810549669.4

    申请日:2018-05-31

    Abstract: 一种可实现密钥共享和差错控制的压缩感知加密方法,其实现步骤为:1.云服务器注册向半诚实注册中心RC注册;2.用户向半诚实注册中心RC注册;3.预处理待加密数据;4.利用压缩感知方法对待加密数据进行加密;5.密文差错控制处理;6.对用户间匿名身份认证;7会话密钥分发;8.会话密钥分发;9.云服务器认证订阅用户;10.差错控制恢复密文数据;11.对密文进行解密;12.撤销用户和云服务器;13.恢复撤消用户和云服务器;14.增加新用户和云服务器。本发明保证信号数据能量的不可区分性和用户间密钥的安全共享,解决了丢失密文数据包超过一半时无法正确解密的问题。

    基于自回归模型的雷达信号自适应检测方法

    公开(公告)号:CN106019256B

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201610616198.5

    申请日:2016-07-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于自回归模型的雷达信号自适应检测方法,其思路为:雷达接收N个脉冲的相参脉冲序列,并将所述N个脉冲的相参脉冲序列作为目标的待检测单元回波z0,然后将雷达对目标的检测问题用二元假设检验表示;其中,H0表示z0中只有干扰的假设,H1表示z0中存在目标和干扰的假设,进而分别计算z0和ZK的联合概率密度函数f(z0,ZK|θ)对目标幅度的二维列向量θr的一阶偏导以及待估计参量θ的Fisher信息矩阵J(θ)逆的左上分块矩阵以及复白高斯噪声的方差σ2的最大似然估计和M阶自回归模型复的自回归参数向量a的最大似然估计设定基于Rao检测方法的自回归模型的检测门限为ηAR‑Rao,并计算z0中基于自回归模型的目标检测表达式TR;如果TR的值大于ηAR‑Rao,则z0中存在目标;反之,则z0中没有目标。

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