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公开(公告)号：CN103873149A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410067917.3
申请日：2014-02-27
Applicant: 北京大学
IPC: H04B10/2507
Abstract: 本发明公布了一种高精度光纤频率传输方法，该方法通过将一个电移相器置于原子钟之后，直接改变作为光源的连续光激光器输出脉冲的相位，来补偿光纤链路中脉冲相位的抖动，以此调整连续光激光器的相位，从而实现在本地A以原子钟作为频率源锁定连续光激光器后，将连续光激光器的重复频率信号通过远距离通信光纤链路传输到远端B。本发明克服了现有技术采用光补偿法无法补偿长距离和快速度的相位抖动的缺点，系统响应速度更快、响应范围更大，适应于长距离、大范围的高精度光纤频率传输。
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公开(公告)号：CN116139169A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111412435.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种微纳碳颗粒在抑制氧化应激反应预防和治疗相关疾病中的应用及药物或制品。本发明涉及与氧化应激反应，炎症反应相关的人体器官老化和疾病，本发明提供的纳米碳和微纳碳颗粒具有抑制氧化应激反应和清除自由基的作用，可以降低炎症反应水平，用于预防和治疗与氧化应激反应相关的人体各类疾病。包括心脑血管老化、阻塞，以及由其引发的各种疾病，各器官的慢性和急性炎症、脂肪肝、糖尿病，阿尔斯海默症等。也可以用于动物乃至植物的抗衰老和防治氧化应激导致的相关的疾病。
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公开(公告)号：CN110210563A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910481420.9
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公布了一种针对图像脉冲序列的时空信息进行联合学习的方法及图像识别方法，基于脉冲神经网络建立脉冲序列单元Spike cube和LIF神经元模型，并采用STDP机制，对脉冲神经网络的各层神经元相互之间连接的突触权重和激发阈值进行学习；再利用训练好的模型进行图像分类识别。本发明为脉冲神经网络的结构设计和学习、图像脉冲序列学习和识别提供了新的技术方案，同时也为DVS等仿生视觉相机输出的脉冲数据提供新的处理方法。
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公开(公告)号：CN103873149B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410067917.3
申请日：2014-02-27
Applicant: 北京大学
IPC: H04B10/2507
Abstract: 本发明公布了一种高精度光纤频率传输方法，该方法通过将一个电移相器置于原子钟之后，直接改变作为光源的连续光激光器输出脉冲的相位，来补偿光纤链路中脉冲相位的抖动，以此调整连续光激光器的相位，从而实现在本地A以原子钟作为频率源锁定连续光激光器后，将连续光激光器的重复频率信号通过远距离通信光纤链路传输到远端B。本发明克服了现有技术采用光补偿法无法补偿长距离和快速度的相位抖动的缺点，系统响应速度更快、响应范围更大，适应于长距离、大范围的高精度光纤频率传输。
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公开(公告)号：CN114780801B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202210465837.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种稀疏查找表的构建方法，属于计算机技术、数据结构与算法有关的技术领域。该稀疏表通过同时复用父结点和复用子结点，在给定许多形如“[[0，1，2，...，ni1]，[0，1，2，...，ni2]，...，[0，1，2，...，nim]]→Vi”的特征序列转换为稀疏查找表时，构建一个有向无环图，该图占用尽可能少的存储空间存储数据，并确保计算机通过在该有向无环图上搜索，能在常数时间访问到对应的值。本发明能够达到存储空间资源利用的最优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116139027A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111399396.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种微纳碳颗粒在护肤品中的应用及该产品，本发明提供了一种由粒径在100nm以下的碳颗粒经团聚过程形成的微纳碳颗粒，微纳碳颗粒粒径大于100nm但不超过10μm，该微纳碳颗粒表面具有不规则形状的纳米结构。本发明提供的微纳碳颗粒具有非常有效的抑制氧化应激反应、清除自由基的功效。而且由于微纳碳颗粒大于100nm，不易渗透皮肤进入血液而被吸收，亦不会造成在体内或皮下的沉积，有效避免了纳米材料对人体影响作用的不确定性，因而作为皮肤表层去除氧化应激和轻微炎症的养颜护肤有效成分更加安全。
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公开(公告)号：CN110210563B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910481420.9
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公布了一种针对图像脉冲序列的时空信息进行联合学习的方法及图像识别方法，基于脉冲神经网络建立脉冲序列单元Spike cube和LIF神经元模型，并采用STDP机制，对脉冲神经网络的各层神经元相互之间连接的突触权重和激发阈值进行学习；再利用训练好的模型进行图像分类识别。本发明为脉冲神经网络的结构设计和学习、图像脉冲序列学习和识别提供了新的技术方案，同时也为DVS等仿生视觉相机输出的脉冲数据提供新的处理方法。
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公开(公告)号：CN110458903A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910691729.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公布了一种编码脉冲序列的图像处理方法，对图像进行多层面的信息编码，并将图像不同层面的信息按照时序关系编码为脉冲序列；包括：将图像转换为灰度图像并对图像的灰度值做标准化处理；将灰度图像的形状、特征点、色彩、纹理编码为脉冲；再将编码的脉冲按照设定顺序排列起来，组合成一串脉冲序列。本发明有效利用图像携带的各个层面的信息，同时减少了非关键信息。对于脉冲神经网络，提高了神经网络输入的脉冲序列的信息完备性，减少信息的冗余，可提高脉冲神经网络的信息处理效率。对于信号处理，提高了信源的信息容量和信息的编码效率。
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公开(公告)号：CN108470190B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810193174.2
申请日：2018-03-09
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于FPGA定制脉冲神经网络的图像识别方法，通过在FPGA平台定制化卷积脉冲神经网络来进行图像识别；卷积脉冲神经网络包括卷积层、降采样层、全连接层和分类层；图像识别方法包括：产生脉冲序列、卷积运算、降采样、全连接和分类识别过程；具体实现采用的开发平台为Xilinx FPGA开发板Virtex‑7，采用的开发软件为Vivado，编程语言为Verilog。本发明可以识别数值神经网络无法识别的脉冲序列信息，在高速场景下具有识别速度更快、准确率更高、功耗更低的优势。
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公开(公告)号：CN108470190A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810193174.2
申请日：2018-03-09
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06K9/6296 , G06N3/0454 , G06N3/049
Abstract: 本发明公布了一种基于FPGA定制脉冲神经网络的图像识别方法，通过在FPGA平台定制化卷积脉冲神经网络来进行图像识别；卷积脉冲神经网络包括卷积层、降采样层、全连接层和分类层；图像识别方法包括：产生脉冲序列、卷积运算、降采样、全连接和分类识别过程；具体实现采用的开发平台为Xilinx FPGA开发板Virtex-7，采用的开发软件为Vivado，编程语言为Verilog。本发明可以识别数值神经网络无法识别的脉冲序列信息，在高速场景下具有识别速度更快、准确率更高、功耗更低的优势。
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