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公开(公告)号：CN108509978A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810166908.8
申请日：2018-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的多级特征融合的多类目标检测方法及模型，主要步骤包括：准备相关图像数据集，并对数据进行预处理；构建基础卷积神经网络(BaseNet)和特征融合网络(Feature-fusedNet)模型；对上一步骤中构建的网络模型进行训练，得到相应的权重等参数的模型；用特定数据集微调已训练过的检测模型；输出目标检测模型，进行目标分类及识别，并给出检测的目标框及相应精度。另外，本发明还提供了一种基于CNN的多级特融合的多类目标检测结构模型，在提高整体检测准确度的同时，优化了模型参数量，使得模型结构更加合理。
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公开(公告)号：CN118773047B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410766387.5
申请日：2024-06-14
Applicant: 中南大学湘雅医院 , 哈尔滨美华生物技术股份有限公司
IPC: C12N1/20 , A61K8/99 , A61K8/98 , A61Q19/00 , A61K35/747 , A61K35/38 , A61P17/10 , C12R1/01 , C12R1/225
Abstract: 本发明公开了一种益生菌组合及其干预玫瑰痤疮的产品，涉及微生物技术领域。本发明提供了一种副干酪乳酪杆菌(Lacticaseibacillus paracasei)，所述的副干酪乳酪杆菌的保藏编号为CGMCC No.27056。本发明还提供了一种唾液联合乳杆菌(Ligilactobacillus salivarius)，所述的唾液联合乳杆菌的保藏编号为CGMCC No.27886。本发明进一步提供了包含副干酪乳酪杆菌和唾液联合乳杆菌的益生菌组合物，所述的益生菌组合物对玫瑰痤疮具有较好的治疗效果，在制备改善玫瑰痤疮的产品中具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108509978B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810166908.8
申请日：2018-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的多级特征融合的多类目标检测方法及模型，主要步骤包括：准备相关图像数据集，并对数据进行预处理；构建基础卷积神经网络(BaseNet)和特征融合网络(Feature‑fusedNet)模型；对上一步骤中构建的网络模型进行训练，得到相应的权重等参数的模型；用特定数据集微调已训练过的检测模型；输出目标检测模型，进行目标分类及识别，并给出检测的目标框及相应精度。另外，本发明还提供了一种基于CNN的多级特融合的多类目标检测结构模型，在提高整体检测准确度的同时，优化了模型参数量，使得模型结构更加合理。
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公开(公告)号：CN118773047A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410766387.5
申请日：2024-06-14
Applicant: 中南大学湘雅医院 , 哈尔滨美华生物技术股份有限公司
IPC: C12N1/20 , A61K8/99 , A61K8/98 , A61Q19/00 , A61K35/747 , A61K35/38 , A61P17/10 , C12R1/01 , C12R1/225
Abstract: 本发明公开了一种益生菌组合及其干预玫瑰痤疮的产品，涉及微生物技术领域。本发明提供了一种副干酪乳酪杆菌(Lacticaseibacillus paracasei)，所述的副干酪乳酪杆菌的保藏编号为CGMCC No.27056。本发明还提供了一种唾液联合乳杆菌(Ligilactobacillus salivarius)，所述的唾液联合乳杆菌的保藏编号为CGMCC No.27886。本发明进一步提供了包含副干酪乳酪杆菌和唾液联合乳杆菌的益生菌组合物，所述的益生菌组合物对玫瑰痤疮具有较好的治疗效果，在制备改善玫瑰痤疮的产品中具有广泛的应用前景。
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