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公开(公告)号：CN118403014A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410537941.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明纳米药物技术领域，具体涉及一种纳米颗粒CpG/Cu‑DOX及其应用，所述纳米颗粒CpG/Cu‑DOX是通过CpG、氯化铜和DOX在水中共混后于70℃条件下一锅法制备获得的；所述CpG为未甲基化的胞嘧啶‑磷酸‑鸟嘌呤，所述氯化铜为二水氯化铜；本发明提供的纳米颗粒CPG/Cu‑DOX中，DOX在纳米颗粒中具有较高的封装率，纳米诊疗剂的颗粒尺寸大小有利于其在肿瘤处的富集和被肿瘤细胞摄取，且Cu2+和DOX的配位可以提高铜离子的摄取率，从而实现两者的协同抗肿瘤作用。
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公开(公告)号：CN118399177A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410518120.4
申请日：2024-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于激光技术领域，公开一种基于光电振荡的等间隔布里渊频率梳，包括一个用于产生等间隔布里渊频率梳的光电振荡环形腔和一个用于实现光频梳间距选择的布里渊光纤激光器，光电振荡环形腔与布里渊光纤激光器相连。该光电振荡器通过驱动可调谐激光器和拉曼泵浦激光器使光电振荡环形腔产生频率间隔为10.398GHz，平坦度为2.48dB的7线光学频率梳，该光电振荡器实现了产生不同频率间隔的等距布里渊光学频率梳，为当前市场上生产高质量和稳定频率的布里渊频率梳提供了一种有效的解决方案，且易于集成，为实现商业化提供了可能。
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公开(公告)号：CN111323747A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010217336.9
申请日：2020-03-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，提出了一种最优K值算法，是基于RFID技术的改进算法，该算法通过对选定邻居参考标签的数目K进行规定，将K按照待测标签摆放位置的不同情况取一个变化的值，对邻近参考标签进行进一步筛选，从而达到提高LANDMARC室内定位精度的效果。首先通过阅读器读取参考标签和待测标签的RSSI值；然后计算待测标签与参考标签之间的欧几里得距离；通过权重质心算法计算K=4时待测标签的坐标；计算每个邻居参考标签到待测标签的距离，并选出最大距离；判断待测标签的定位误差及位置来决定K的取值，进一步得到待测标签位置。本发明适用于室内定位应用领域，提高了LANDMARC定位系统的精度，为在复杂条件下提高定位算法精度的研究打下了良好的基础。
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公开(公告)号：CN102882727B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210377435.9
申请日：2012-10-08
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏省电力公司南京供电公司 , 江苏省电力公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种层次化监测网络的监测区域划分方法，属于计算机网络监控技术领域。本发明以网络监测流量最小为目标，以域管理中心负载均衡为约束条件建立数学模型；并对该数学模型进行优化求解时，首先利用遗传算法确定各个域管理中心的位置；然后，根据延迟最优策略将网络中的其他节点分配给已经选取的域管理中心，将整个网络划分成多个监测区域。在遗传算法中，采用了二进制编码来确定各个域管理中心的位置，并根据约束条件和目标函数设计了适应度函数，通过自适应概率的交叉、变异方法，使得算法在初期能够保证种群的多样性，后期能够加快算法的收敛速度。本发明能够有效减少监测本身所产生的流量、缩短监测时间、保持区域之间负载均衡。
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公开(公告)号：CN103164742A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310113116.1
申请日：2013-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法，属于计算机性能管理技术领域。本发明基于改进的Elman神经网络对云计算下的服务器进行性能预测。首先，根据样本数据的相关性确定Elman神经网络输入层节点数目，然后，通过基于粒子群分布的PSO算法对Elman神经网络进行训练。在基于粒子分布的PSO算法中引入粒子聚集度的概念，在聚集度较高时打散粒子群，保持粒子群的多样性，提高算法的寻优能力。本发明提出的预测模型在短期预测和长期预测中均保持了较好的精度，且提高了神经网络的训练速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102932422A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210374595.8
申请日：2012-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的云环境任务调度方法。本发明在现有蚁群算法基础上引入了剩余生命信息素（RLP）的概念，通过在搜索过程中兄弟蚂蚁RLP的比较，可以有效地减少重复搜索，提高搜索精度；并进一步给出了兄弟蚂蚁的数目计算方法，使蚂蚁数目能够随着云环境的负载和任务的具体情况动态变化，从而在不给系统增加过重负担的同时保证搜索精度。相比现有技术，本发明方法能够在尽可能满足用户任务执行时间的需求的同时，提高任务的分配效率和执行效率。
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公开(公告)号：CN117239526A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311302199.9
申请日：2023-10-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于泵浦光调控的波长间隔可切换布里渊‑拉曼随机光纤激光器，包括可调谐激光器和第一光耦合器，可调谐激光器输出泵浦光给第一光耦合器，还包括掺铒光纤放大器、第一光环形器、第二光环形器、第一单模光纤、第一光隔离器和布里渊拉曼随机腔，第一光耦合器连接第一光环形器的端口a，第一光环形器的端口b连接第二光耦合器的端口h，第一光环形器的端口c连接第一输出端，控制掺铒光纤放大器的输出功率，实现单倍布里渊频移间隔的多波长激光与双倍布里渊频移间隔的多波长激光的切换；本发明通过控制掺铒光纤放大器的输出功率，调控泵浦光的功率分配，能够实现大带宽波长间隔可切换随机激光输出。
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公开(公告)号：CN113461713B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110796930.2
申请日：2021-07-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: C07D519/00
Abstract: 本发明公开一种CPDT基梯形格分子及其制备方法和应用，该分子的整体结构呈梯形，该CPDT基梯形格分子中具有数个噻吩基团，属于富电子体系，以其为基础制备出的执行器的弯曲应变能力较传统方法制备的执行器材料而言有明显提升，使制备柔性更佳的电子材料成为可能，且以此为基础制备的执行器构成简单，整体重量轻，有望克服了传统执行器因材料硬和沉重导致的功率低下等问题，具备更为优异的市场应用前景，该方案为柔性材料的深入研发提供了一条新的思路。
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公开(公告)号：CN103164742B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201310113116.1
申请日：2013-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法，属于计算机性能管理技术领域。本发明基于改进的Elman神经网络对云计算下的服务器进行性能预测。首先，根据样本数据的相关性确定Elman神经网络输入层节点数目，然后，通过基于粒子群分布的PSO算法对Elman神经网络进行训练。在基于粒子分布的PSO算法中引入粒子聚集度的概念，在聚集度较高时打散粒子群，保持粒子群的多样性，提高算法的寻优能力。本发明提出的预测模型在短期预测和长期预测中均保持了较好的精度，且提高了神经网络的训练速度。
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