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公开(公告)号：CN119940577A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510203796.9
申请日：2025-02-24
Applicant: 中国科学技术大学苏州高等研究院 , 中国科学技术大学
IPC: G06N20/00 , G06F40/166 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种针对CLIP模型的剪枝方法及系统。该针对CLIP模型的剪枝方法包括获取目标数据集；预设滑动窗口，所述滑动窗口包括剪枝单元、更新单元，所述剪枝单元与所述目标CLIP模型的第i层相对应，所述更新单元与所述目标CLIP模型的第i+1层相对应，所述目标CLIP模型为n层，1≤i＜n；将所述目标数据集输入至目标CLIP模型中，按照所述滑动窗口，依次对第i层进行剪枝，对第i+1层进行更新，直至第n层完成剪枝后，得到剪枝后的CLIP模型。本申请在进行剪枝操作的同时，对下一层进行实时的更新和补偿处理，确保在剪枝过程中精度损失保持在最小水平，提高准确度。
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公开(公告)号：CN119903967A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510087674.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国科学技术大学 , 中国科学技术大学国际金融研究院 , 合肥维天运通信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/08 , G06Q10/083 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00 , G06N5/01
Abstract: 本发明提出的基于可解释性机器学习的网络货运平台运费保障产品出险行为预测方法，包括以下步骤：S1、从网络货运平台获取原始样本数据，以及对应的历史出险结果；S2、原始样本数据预处理及数据集划分；S3、基于预处理完成的数据进行欠采样处理；S4、基于处理完成的预测样本数据进行特征选择；S5、多种机器学习预测模型的构建、训练及测试；S6、多种机器学习预测模型的对比评估，确定最优预测模型；S7、由优预测模型处理预测请求，并返回预测结果。本发明公开的基于可解释性机器学习的网络货运平台运费保障产品出险行为预测系统，包括：数据接收模块和预测模块，预测模模块中含有上述步骤S6所获得最优的预测模型。
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公开(公告)号：CN119896447A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410693235.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 中国科学技术大学苏州高等研究院 , 中国科学技术大学
Inventor： 梁文轩
Abstract: 本发明公开了一种小型化扫描显微体积成像探头及成像系统。小型化扫描显微体积成像探头包括：微型光片产生单元或者微型光针产生单元，微型光片产生单元用于将照明光束转换为二维的光片形态，微型光针产生单元用于将照明光束转换为光针形态；成像光路，用于将源自光源的照明光束传输至成像样本，收集成像样本发出的背向信号光束并将背向信号光束重建形成中间图像；扫描引擎，用于控制和改变照明光束在成像样本中的位置、驱动照明光束、背向信号光束进行扫描运动；中间图像采集器，用于接收中间图像并对中间图像进行像素化处理。本发明避免了成像光路在振镜处呈直角弯折的弊端，极大提升了前端镜筒部分的紧凑化与纤细化程度。
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公开(公告)号：CN119753150A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510066899.5
申请日：2025-01-16
Applicant: 中国科学技术大学 , 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了辅助诊断肝细胞癌的miRNA标志物，本发明提供了来源于血浆外泌体中的miRNA作为生物标志物可以提高肝细胞癌的预测准确性的可能，此外，血浆来源的外泌体中的hsa‑miR‑486‑5p可作为肝细胞癌的预测因子，从而有助于治疗方式的选择。并且还实验探究了hsa‑miR‑486‑5p在肝细胞癌细胞中发挥作用的机制。
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公开(公告)号：CN119700925A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411894520.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 中国科学技术大学 , 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
Abstract: 本发明公开了一种巯基化合物GSHEE在增强NK细胞杀伤活性中的应用，本发明首次揭示了GSHEE通过代谢恢复机制增强NK细胞功能的作用路径，经过GSHEE处理的NK细胞中谷胱甘肽(GSH)水平显著提高，可降低活性氧(ROS)积累，从而提高NK细胞内功能分子(如CD107a和IFN‑γ)的表达，增强NK细胞对肿瘤细胞的杀伤活性，为肿瘤的NK细胞免疫治疗提供了新的思路和方案。
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公开(公告)号：CN119672035A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510204723.1
申请日：2025-02-24
Applicant: 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) , 中国科学技术大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/422 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种肝癌转化治疗疗效评估的实现方法，包括：在肝癌病人的计算机断层扫描CT图像中，以预先选择的差异显著的影像特征作为亚分类中判断欧氏距离的依据，采用无监督系统聚类的方式将所述CT图像作为无标签样本划分到各个亚类簇中，并为每个亚类簇定义一个标签；将所述无标签样本包含的各个样本及标签作为训练集，采用监督学习的方式训练获得随机森林模型。本发明的实现将无监督与有监督学习结合，先利用无监督系统聚类为无标签样本标注，再使用监督学习训练随机森林模型，从而有效提高了疗效评估预测的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN119669601A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411841715.X
申请日：2024-12-13
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 中国科学技术大学
Abstract: 本申请公开了一种基于神经流体场的VOCs流体三维重建方法和装置，属于计算机技术领域。所述基于神经流体场的VOCs流体三维重建方法包括：将获取的目标空间中石化气体在样本时段内对应的样本流体图像和样本流体图像对应的样本标签输入至神经流体场模型，得到神经流体场模型输出的石化气体对应的第一流体图像；基于第一流体图像、样本流体图像和样本标签中至少一种，构建目标损失函数；基于目标损失函数训练神经流体场模型。本申请的基于神经流体场的VOCs流体三维重建方法可以从多视角的视频数据中恢复出VOCs流体的速度场和密度场，适用于处理缺乏稳定视觉特征的VOCs流体，能更好地支持实时监测和三维重建等应用，检测精度较高。
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公开(公告)号：CN119583816A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411787829.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 合肥涌现智能科技有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/91 , H04N19/136 , H04N19/184
Abstract: 本发明提供一种基于生成式人工智能的多路径嵌入视频编码方法和系统，首先对输入的提示词及需求参数进行编码并输出成提示词向量及需求参数码流；然后对提示词向量及需求参数码流其进行解码，输出特征向量和特征图；提取所述特征向量和特征图和表征指导向量获得多嵌入特征信息；将得到的多嵌入特征信息通过生成式AI重构画面并获得待迭代的视频；对待迭代的视频进行视频质量评价；通过当前提示词向量及需求参数码流和多嵌入特征信息输入生成用于传输的二进制码流。本发明高度抽象化传输重要信息特征，并在接收端重构出高清视频，大幅度降低视频编码所需存储空间及传输信息流大小，实现在更窄带宽下的更高清传输或让极低带宽下的视频编码成为可能。
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公开(公告)号：CN119502508A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411510283.4
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 中国科学技术大学 , 荆州市与时塑业有限公司
Abstract: 本发明提供了一种交叉膜及其制备方法和应用，属于高分子薄膜技术领域。该交叉膜由至少两层片膜交叉复合而成；其中，片膜由基膜经46°~47°旋切收卷制得，基膜的取向度为0.70~0.85。通过控制基膜的取向度以及旋切角度，可有效改善交叉膜翘曲、卷边的问题。
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公开(公告)号：CN119327491A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411458860.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国科学技术大学苏州高等研究院 , 中国科学技术大学
IPC: B01J27/138 , B01J23/31 , B01J37/00 , B01J35/39 , C07C253/28 , C07C255/50
Abstract: 本发明公开了一种Cs2AgBiBr6/Bi2WO6复合材料的制备方法，分别制备Cs2AgBiBr6粉末和Bi2WO6粉末，再将两者机械研磨而成。还公开了相应的复合材料和其在在选择性光催化甲基芳烃氨氧化中的应用。该复合材料表面粗糙，可以提供大量的活性位点，增强反应物在催化剂表面的吸附，更利于光化学反应的进行，并且负载结构促进了晶体间的电子分离和转移，可在可见光下高效光催化液相甲苯氨氧化为苯甲腈。
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