公开(公告)号：CN113219102A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110572462.0

申请日：2021-05-25

Applicant: 南开大学

Inventor： 姬亚芹 ,  林孜 ,  林宇 ,  高玉宗 ,  杨益

IPC: G01N30/02 ,  G01N30/06 ,  G01N30/14 ,  G01N30/72

Abstract: 本发明公开了一种测定污水中毒品及其代谢物含量的方法，包括以下步骤：步骤1，调节污水检材样品的pH值至小于2，过滤杂质待分析用；步骤2，固相萃取：萃取前依次利用甲醇、超纯水活化固相萃取柱，混合氘代内标工作溶液与待测样品混匀后，转移至固相萃取柱中，用超纯水淋洗，真空抽固相萃取柱，用5％氨甲醇溶液洗脱，真空抽固相萃取柱，收集洗脱液；将洗脱液吹至近干，加入0.1％甲酸水溶液混匀，用0.22μm尼龙微孔滤膜过滤，作为检材样品提取液，供仪器检测；步骤3，将检材样品提取液进行液相色谱‑串联质谱分析，检测各毒品及其代谢物的含量。本发明基本包括现有案例中的所涉及的各种毒品，以满足实际工作的需要。

公开(公告)号：CN115512323A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211219292.9

申请日：2022-10-08

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  杨益 ,  郑博文 ,  张彭晨

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的自动驾驶视野外车辆轨迹预测方法。本发明充分发掘自动驾驶轨迹预测任务中小特征目标的特点，提出了一种深度学习神经网络训练方法。该方法结合编解码器架构、扩张卷积网络和自注意力机制，将深度学习神经网络训练过程通过编码器、自注意力单元和解码器三个可学习的神经网络完成。本发明与传统方法相比，可更有效地捕捉可能突然冲入关键区域的视野外车辆，帮助无人驾驶车辆快速做出相应决策。实验结果表明，本发明提出的深度学习神经网络训练方法与现有方法相比，在提升对视野外危险车辆在不同阈值下的召回率、降低遗漏概率和误报率的同时，所需时间大大减少。