一种拉曼传感器及其制备方法

    公开(公告)号:CN109490276B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201811183185.9

    申请日:2018-10-11

    Abstract: 本发明涉及一种拉曼传感器及其制备方法,该拉曼传感器基底包括石墨烯载体以及原位生长在石墨烯载体上的纳米金颗粒。制备时,将氧化石墨烯溶液和HAuCl4溶液混合均匀,并在剧烈搅拌的条件下,调节pH至碱性环境,然后进行水热反应,分离即得该拉曼传感器基底,然后将合成好的拉曼传感器基底,滴加在约为200nm厚度的金膜上,干燥得到拉曼传感器。与现有技术相比,本发明不使用外加的还原剂和稳定剂,直接在石墨烯的表面原位生成大小均一的金纳米颗粒,有效的结合碳纳米材料的吸附性和金纳米颗粒的热点效应,构建出优良的干净的拉曼传感器基底,背景干扰信号小,从而显著的提高了传感器的灵敏性。

    基于协同笔画优化的个性化手写体迁移方法和系统

    公开(公告)号:CN110033054A

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201910195271.X

    申请日:2019-03-14

    Abstract: 本发明提供了一种基于协同笔画优化的个性化手写体迁移方法和系统,该方法,包括:根据目标汉字的平均区域占比和平均长宽比,对待输入的汉字进行尺寸和比例的形变处理,以使得所述待输入的汉字与所述目标汉字的骨架对齐;将形变处理之后的汉字输入目标神经网络,通过所述目标神经网络输出对应的目标汉字;其中,所述目标神经网络是指经过训练的对抗生成网络,用于将输入的汉字转换为目标字体汉字。从而实现依靠少量数据集将任一印刷体汉字迁移成另一印刷体或手写体汉字,甚至能够做到个性化手写字体定制,能够快速、准确、逼真地生成目标字体。

    基于介孔纳米碳球掺杂金纳米颗粒材料的探针及其制备

    公开(公告)号:CN109453394B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN201811269142.2

    申请日:2018-10-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于介孔纳米碳球掺杂金纳米颗粒材料的探针及其制备方法,探针包括介孔碳纳米球、生长在介孔碳纳米球内部孔道壁上的金纳米颗粒、负载在介孔碳纳米球孔道中的有机荧光物以及通过化学键连接在介孔碳纳米球表面的靶向分子。与现有技术相比,本发明既可以实现诊断监测,又可以作为治疗探针,具有良好的靶向性和基于PTT、PDT实现的优异的治疗效果。最终,合成的探针成功的消融了肿瘤(MGC‑803细胞的荷瘤小鼠的肿瘤),而且进行了体内和体外的荧光成像。另外,位于介孔碳纳米球内部的金颗粒,不仅仅很好的被保护起来,而且充分发挥了纳米酶的催化的作用。

    基于对抗网络的汉字字体迁移系统

    公开(公告)号:CN107577651A

    公开(公告)日:2018-01-12

    申请号:CN201710741335.2

    申请日:2017-08-25

    Abstract: 本发明提供一种基于对抗网络的汉字字体迁移系统,所述系统包括:汉字迁移模块:将源字体通过全卷积神经网络映射成与源字体内容一致、字体不同的生成目标字体;判别器模块:利用基于深度神经网络的判别器网络对生成目标字体和与之对应的真实目标字体,即金标准进行真假字体判别,借助对抗网络训练的思想,不断优化汉字迁移网络,使之能输出更逼真的生成目标字体。本发明能够基于对抗网络将任一印刷体的汉字迁移成另一印刷体,甚至对应某一人的手写体。

    基于协同笔画优化的个性化手写体迁移方法和系统

    公开(公告)号:CN110033054B

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN201910195271.X

    申请日:2019-03-14

    Abstract: 本发明提供了一种基于协同笔画优化的个性化手写体迁移方法和系统,该方法,包括:根据目标汉字的平均区域占比和平均长宽比,对待输入的汉字进行尺寸和比例的形变处理,以使得所述待输入的汉字与所述目标汉字的骨架对齐;将形变处理之后的汉字输入目标神经网络,通过所述目标神经网络输出对应的目标汉字;其中,所述目标神经网络是指经过训练的对抗生成网络,用于将输入的汉字转换为目标字体汉字。从而实现依靠少量数据集将任一印刷体汉字迁移成另一印刷体或手写体汉字,甚至能够做到个性化手写字体定制,能够快速、准确、逼真地生成目标字体。

    一种拉曼传感器及其制备方法

    公开(公告)号:CN109490276A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201811183185.9

    申请日:2018-10-11

    CPC classification number: G01N21/65

    Abstract: 本发明涉及一种拉曼传感器及其制备方法,该拉曼传感器基底包括石墨烯载体以及原位生长在石墨烯载体上的纳米金颗粒。制备时,将氧化石墨烯溶液和HAuCl4溶液混合均匀,并在剧烈搅拌的条件下,调节pH至碱性环境,然后进行水热反应,分离即得该拉曼传感器基底,然后将合成好的拉曼传感器基底,滴加在约为200nm厚度的金膜上,干燥得到拉曼传感器。与现有技术相比,本发明不使用外加的还原剂和稳定剂,直接在石墨烯的表面原位生成大小均一的金纳米颗粒,有效的结合碳纳米材料的吸附性和金纳米颗粒的热点效应,构建出优良的干净的拉曼传感器基底,背景干扰信号小,从而显著的提高了传感器的灵敏性。

    一种多媒体页面视觉显著性预测方法及系统

    公开(公告)号:CN108664967A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810343404.9

    申请日:2018-04-17

    Inventor: 张娅 常杰 王延峰

    Abstract: 本发明提供一种多媒体页面显著性预测方法和系统,所述系统包括:元素特征网络:提取多媒体页面不同元素的表征;先验学习网络:用来对人眼视觉偏好导致的位置先验信息进行建模;预测网络:用来生成最终的显著性图。上述所述的元素特征网络包含三个分支,一个整体的特征提取分支,一个多决定性区域检测分支和一个文本区域检测分支。上述先验学习网络利用基于变分自编码器的位置先验学习算法来自动学习人类视觉行为中的位置偏好信息。整个系统是一个可以端到端训练的深度生成模型。本发明能预测更为准确的针对任意多媒体页面的人眼视觉显著性图。

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