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公开(公告)号：CN119312340A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411336151.4
申请日：2024-09-24
Inventor： 闫磊 , 董旭 , 刘铮 , 朴天高 , 白君泽 , 要天乐 , 公备 , 朱昊天 , 王鹏 , 王涵 , 张展鹏 , 李晓辉 , 白昊洋 , 张伍伟 , 庞迪 , 董峥 , 罗一航 , 杨玉欣 , 李哲
Abstract: 本申请公开了一种密码函数调用流程检测方法、装置及计算机设备。其中，该方法包括：获取待检测密码函数；提取待检测密码函数的密码函数调用图，并收集待检测密码函数的执行数据；从执行数据中提取述待检测密码函数的隐式调用信息和间接跳转信息，并采用待检测密码函数的隐式调用信息和间接跳转信息对应密码函数调用图进行修正，得到修正后的密码函数调用图；基于修正后的密码函数调用图和预先确定的密码函数模型确定检测结果，其中，预先确定的密码函数模型中至少包含完整的密码函数调用流程。本申请解决了相关技术中密码整体执行流程不完整的技术问题。
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公开(公告)号：CN119228681A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411769939.4
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及高光谱遥感图像去噪技术领域，是一种基于低秩张量多模态近似的高光谱遥感图像去条带方法，将观测高光谱数据#imgabs0#中每个像素除以所有像素的最大值以实现观测高光谱数据幅值归一化；提出基于张量模‑n SVD的加权核范数WNN‑TnSVD，用于约束潜在高光谱图像的谱冗余性；提出基于张量SVD的截断核范数TNN‑TSVD，用于限制立体条带分量的秩1性；建立基于低秩张量多模态近似的高光谱图像去条带模型；基于交替方向乘子法，将以上去条带模型拆分成几个简单的子问题后，通过交替求解子问题，得到干净高光谱图像和条带噪声，实现图像、条带分离。本发明用于消除条带噪声并生成干净的高光谱图像，为流域高光谱遥感观测任务提供有效数据。
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公开(公告)号：CN116807428A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310317145.3
申请日：2023-03-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/021 , A61B5/026 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的扩散相关光谱无创血压连续监测方法，具体包括：首先，基于扩散相关光谱技术获取被测试者手臂部位的光强自相关函数数据，利用传统非线性拟合方法计算出组织血流指数；然后，基于所提出的U‑net网络将拟合出的组织血流指数数据进行训练，建立从组织血流指数到血压之间的端到端网络模型；最后，将测试集数据送入训练好的网络模型中，实现血压的预测，从而得到连续血压波形。本发明直接建立了组织血流指数与血压间的端到端关系，为无创血压连续监测提供了新方法，克服了现有无创血压连续监测方法操作繁琐、因袖带充气而导致不适等不足，为人们了解血压的起伏变化提供了方便。
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公开(公告)号：CN112587118B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011456434.4
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/026
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的扩散相关光谱血流量化方法，用于解决目前扩散相关光谱组织血流量化过程中以解析模型或者蒙特卡洛模型迭代拟合存在的耗时长的问题。具体包括：利用扩散相关光谱技术获取被测组织的光强自相关函数数据，通过深度学习方法直接建立从光强自相关函数(g2(τ))到血流指数(BFI)之间的端到端网络，输出得到血流指数数据，训练得到用于扩散相关光谱血流量化的深度学习网络模型，并将测试集数据输入到血流量化深度学习网络模型中进行预测，实现对组织血流变化的量化。该方法利用深度学习模型直接建立光强自相关函数与组织血流之间的量化关系，避免了传统扩散相关光谱拟合方法的不足，在保证量化精度的同时，极大地提高了拟合速度，能够为组织血流的动态纵向测量提供有利条件。
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公开(公告)号：CN107045728B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201611149880.4
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 生物发光断层成像复合正则化重建的自适应参数选择方法，属于医学图像处理领域。由于生物组织具有强散射，低吸收的特点，生物发光断层成像的重建问题在数学上是一个高度病态的问题，外界微小的测量扰动都会给重建结果带来很大的变化。为了降低BLT重建问题的病态性，在重建时可以使用正则化的求解方法将光源重建问题转变成一个非线性的最优化问题。为了能够取得更加理想的BLT重建效果，使用基于L1范数与TV范数的复合正则化方法对重建问题求解；本发明结合偏差原理，使用迭代的方式计算复合正则化参数。通过本方法，针对BLT的复合正则化重建方法可以自适应地计算得到合适的正则化参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113914362A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111163817.7
申请日：2021-09-30
IPC: E02D29/045 , C09D163/00 , C09D161/06 , C09D7/65
Abstract: 本发明提供了一种形状记忆合金驱动纤维增强聚合物材料、其制备方法及应用。其中，形状记忆合金驱动纤维增强聚合物材料包含：连续纤维布增强聚合物加固壳体，连续纤维布增强聚合物加固壳体由多层纤维布和粘性聚合物材料粘合形成，且在连续纤维布增强聚合物加固壳体的内部，沿连续纤维布增强聚合物加固壳体的外表面至内表面的方向上，依次布设有双向形状记忆合金、环向纤维筋以及纵向纤维筋。解决了现有技术中传统加固方法承载力不足的技术问题，适用于工程加固领域。
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公开(公告)号：CN119599872A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411674172.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及多光谱遥感图像光谱分辨率增强技术领域，提供一种自监督模式下的多光谱图像谱超分辨率方法，分别对观测多、高光谱数据#imgabs0#和#imgabs1#进行归一化处理；将归一化多、高光谱数据对#imgabs2#和#imgabs3#输入现有的DiriNet，得到数据对间的空、谱退化函数PSF#imgabs4#和SRF#imgabs5#对归一化多光谱数据#imgabs6#进行空间退化处理；设计U型谱超分辨率网络将退化结果Xspad的光谱分辨率提升至高光谱数据的光谱分辨率水平；再进行光谱退化处理；在#imgabs7#和Xspad的监督下，实现U型谱超分辨率网络的参数优化；将归一化多光谱数据#imgabs8#输入U型谱超分辨率网络，再经过幅值复原，生成遥感对地观测领域亟需的大视场下高空间且高光谱分辨率数据。本发明用于增强多光谱图像的光谱分辨率，为遥感对地观测领域提供有效数据。
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公开(公告)号：CN116924582B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202310381927.3
申请日：2023-04-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: C02F3/34 , C02F101/16 , C02F103/06 , C02F3/00 , C02F3/12
Abstract: 一种无需接种活性污泥快速富集硫自养反硝化细菌的方法属于垃圾渗滤液MBR尾水的深度脱氮领域。本发明以硫自养反硝化滤池为反应器，以硫单质颗粒填料作为微生物富集的场所；通过硫单质颗粒填料为硫自养反硝化细菌提供生长所需的硫源；进水采用垃圾渗滤液MBR的产水，并以碳酸氢钠作为外源碱度，将进水的pH调至8‑9；进水方式采用连续流，水力停留时间设置为20h，经过一周的连续培养硫自养微生物已基本富集，且总氮去除率达到40％；第三周硫自养反硝化滤池的总氮去除率基本可以达到92％以上。本发明不需要接种外源微生物，减少了培养过程中杂菌的产生，并且大幅度缩短了硫自养反硝化细菌的驯化时间，总氮去除率可达到92％以上。
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