一株哈尔滨乳杆菌P1-1及其应用
    62.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116622568A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310570352.X

    申请日:2023-05-19

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一株哈尔滨乳杆菌P1‑1及其应用,该菌的保藏编号为CGMCC23921,本发明属于微生物技术领域。本发明的哈尔滨乳杆菌为具有较强抑菌能力的乳酸菌,在排除有机酸和过氧化氢干扰,并经过蛋白酶处理后,确定该乳酸菌所产生的抑菌物质为细菌素,且该菌株对人工胃肠液和胆盐具有良好的耐受能力。采用共培养方法考察本发明的哈尔滨乳杆菌的益生特性,该菌可显著抑制大肠杆菌、表皮葡萄球菌、金黄色葡萄球菌、变异链球菌、白色念珠菌、沙门氏菌、志贺菌等致病菌的生长,对益生菌植物乳杆菌和大肠杆菌等的生长无抑制,表明本发明的哈尔滨乳杆菌具有良好的肠道益生活性,具有进一步性能挖掘和应用拓展的潜力。

    一种基于帧差时序运动信息的多目标跟踪检测方法

    公开(公告)号:CN114419102B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202210086065.7

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 江南大学

    Inventor: 孔军 莫恩森 蒋敏

    Abstract: 本发明涉及一种基于帧差时序运动信息的多目标跟踪检测方法、装置及计算机存储介质。探索了对连续视频帧间差的利用,利用帧间差带来的运动信息,实现弥补单帧输入的模型缺乏时序运动信息的缺点,本发明将骨干网络生成的多尺度特征图分为两类:浅层和深层特征图,并针对这两类特征图,提出了SADP和CADP这两种互补的相邻帧差处理方法,SADP通过从空间角度处理浅层特征图,实现对目标运动区域的信息提取,将运动信息补充在像素级别的特征图上,CADP通过从通道的角度处理深层特征图,实现对运动敏感通道信息的增强。最终本发明通过将这两个模块进行结合,共同处理相邻帧差,实现时序运动信息在空间与通道上的相互补充,增强模型对运动信息的感知与捕获。

    一种基于孪生神经网络及平行注意力模块的目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN111354017B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202010142418.1

    申请日:2020-03-04

    Abstract: 一种基于孪生神经网络及平行注意力模块的目标跟踪方法,属于机器视觉领域。包括如下步骤:1、根据视频序列图片中目标的位置及尺寸,裁剪出模板图像和搜索区域图像,构成训练数据集;2、构建孪生网络,孪生网络的基本骨架采用微调后的残差网络;3、在孪生网络的模板分支嵌入平行注意力模块,包括两个平行的通道注意力模块和空间注意力模块;4、基于训练集,构建自适应焦点损失函数,训练带有平行注意力模块的孪生网络,获得训练收敛的网络模型;5、使用训练好的网络模型进行在线跟踪。本发明在跟踪过程中,可以有效应对目标外观变化等问题,提高了跟踪的精度。

    一种羊毛废弃物的高效综合回收再利用方法

    公开(公告)号:CN111514860B

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202010388464.X

    申请日:2020-05-09

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种羊毛废弃物的高效综合回收再利用方法,本发明采用谷胱甘肽处理废弃羊毛,使其暴露出多种活性基团,能够有效吸附印染废水中的阳离子染料;采用本发明方法制备得到的羊毛海绵吸附剂对羊毛印染废水中阳离子染料去除率最高可达99%,吸附量可达263.16mg/g,是一种优良的生物吸附剂;采用本发明方法制备得到的羊毛吸附剂可重复吸附、解吸循环8‑10次。本发明实现了羊毛纺织工业废弃物的充分回收再利用,将羊毛废弃物转化成印染废水吸附剂。操作条件温和,绿色环保,步骤简洁,能耗低,易于扩大化生产;本发明获得的羊毛残渣海绵具有疏松多孔的结构,表面富含多种活性基团,是一种性质优良、效果显著的生物吸附剂。

    一种pH敏感型淀粉基微胶囊及其制备方法

    公开(公告)号:CN109452621B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN201811294700.0

    申请日:2018-11-01

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种包埋脂溶性功能因子的pH敏感型淀粉基微胶囊及其制备方法,属于淀粉基水凝胶微胶囊制备领域。本发明方法将淀粉经酸解得到酸解‑羧甲基淀粉,然后与黄原胶混合得到淀粉与胶体的复配溶液,再加入乳化剂、脂溶性功能因子,乳化制备得到乳化液,干燥后得到微胶囊。本发明方法制备得到的微胶囊能够抵御胃液中胃酸和酶的水解,提高芯材脂溶性功能因子的生物利用率,在模拟胃液中的释放率仅为20~40%,在人体上消化道(模拟胃液和模拟肠液)累积释放率可达80~95%,解决了脂溶性功能因子水溶性差、易被氧化以及口服利用率低等问题,可作为营养强化剂或者食品添加剂添加在饮料等产品中,应用前景广阔。

    基于多级残差卷积与注意力机制的中文命名实体识别方法

    公开(公告)号:CN112926323A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110102206.5

    申请日:2021-01-26

    Applicant: 江南大学

    Inventor: 孔军 张磊鑫 蒋敏

    Abstract: 基于多级残差卷积与注意力机制的中文命名实体识别方法,属于自然语言处理领域。该方法采用联合注意力机制的多级残差卷积网络。针对传统循环神经网络处理序列信息时模型效率低下的问题,本发明引入多级残差卷积,以获得不同范围内的局部上下文信息,并充分利用硬件的计算能力,显著提高模型效率。此外,循环神经网络由于梯度消失和梯度爆炸问题,无法有效地获取全局上下文信息,极大地影响网络的性能。本发明在网络中引入注意力机制,通过构建每个字符与句子之间的关系,计算出每个字符的重要性权重,从而学习全局信息。最终本发明利用条件随机场对字符标签的转移概率进行计算以获得合理的预测结果,进一步提高了命名实体识别模型的鲁棒性。

    基于时空显著性行为注意力的双流网络行为识别方法

    公开(公告)号:CN110569773B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201910814557.1

    申请日:2019-08-30

    Applicant: 江南大学

    Inventor: 蒋敏 潘娜 孔军

    Abstract: 基于时空显著性行为注意力的双流网络行为识别方法,属于机器视觉领域。该方法采用了一种基于时空双流网络的网络架构,称作时空显著性行为注意力网络ST‑SAMANet。针对传统双流网络直接输入RGB帧和光流帧导致内存消耗大、冗余信息过多的问题,本发明引入关键帧机制,以获得帧间的最大差异性,显著减少时间网络的内存消耗。此外,在网络中,帧上存在大量的特征冗余以及背景扰乱,极大地影响网络的性能。本发明在网络中引入Mask R‑CNN技术,高度关注每个行为类别中的人体和物体,对每个帧上的显著性区域进行特征提取。最终利用双向LSTM和C3D网络分别对时空进行编码以获得完善的时空信息,提高了行为识别模型的鲁棒性。

Patent Agency Ranking