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公开(公告)号：CN116803531A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310726671.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种通用多生物联合检测微流控装置，涉及生命医学检测、诊断技术领域，该微流控装置包括具有多个通道的微流控检测芯片，微流控检测芯片上含有顺次排布的加样区、混合反应区和电化学检测区，加样区含有一个样品孔和与样品孔连通的若干个酶液孔，混合反应区内含有与酶液孔数量对应的微混合器，电化学检测区含有与酶液孔数量对应的检测腔室，样品孔、酶液孔、微混合器和检测腔室通过通道顺次连通。本发明集成了微混合器，可对通过样品孔加入的生物标记物及其通过酶液孔加入的对应酶进行高效混合，增强自由酶与生物标记物之间的酶催化反应，增大酶催化反应产物浓度，进而提升下游对产物电化学检测响应电流，达到提高生物标记物电化学检测的灵敏度。
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公开(公告)号：CN118611849A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410484472.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L67/12 , H04L49/102
Abstract: 本发明公开了基于平行链DAG区块链的工业互联网数据共享方法，涉及工业互联网的数据共享领域；本专利提出了基于Jaccard相似系数的分区方法；然后提出基于Jaccard距离的多样性计算方法，根据共享数据区块的多样性大小为每一个数据区块分配归一化权重，并按照权重依次对区块达成共识，使得实体更倾向于共享有用的数据，保证了共享数据的有用性；最后提出基于平行链DAG的跨分区引用方法，通过不同分区对跨分区共享数据区块的投票表示对该区块的引用，并构建平行链有向无环图账本存储结构，利用有向无环图结构的并行性，实现分区内和分区间数据共享的并行共识，从而提高系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN116672984A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310820270.6
申请日：2023-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B01J19/00
Abstract: 本发明属于纳米复合材料合成领域，具体涉及一种负载纳米金属颗粒的碳纳米管纳米复合材料连续可控合成方法及微流控合成平台，所述负载纳米金属颗粒的碳纳米管纳米复合材料连续可控合成方法，包括配制反应试剂溶液、制取第一混合液、第一混合液和还原剂溶液混合，获得所述负载纳米金属颗粒的碳纳米管纳米复合材料。本发明负载纳米金属颗粒的碳纳米管纳米复合材料连续可控合成方法，在微尺度下对反应条件进行精准控制，并可在数毫秒内实现反应试剂的均匀混合，快速和高效混合可减少反应试剂之间驻留时间的差异，进而可有效改善合成纳米颗粒的分散性和重复性。
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公开(公告)号：CN119784732A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411959731.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于语义标签引导和多源图像融合的高反光物体表面缺陷检测方法。该方法利用图像融合模块，将相位图像和正弦条纹反射图像进行融合。同时设计了一种语义融合标签，用于在图像融合过程中，引导相位图像融入投射正弦条纹反射图像中更多的形变类缺陷的特征，融合后的图像同时具备二者的优点。与现有方法比，本发明所述方法对硬件的要求较小，同时能大大减少图像处理的数量，另外克服了相位检测在形变类缺陷检测中效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN115339102B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210777275.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: B29C64/20 , B29C64/165 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于重力势能制备液体弹珠的3D打印装置，其中，所述基于重力势能制备液体弹珠的3D打印装置包括底座、斜轨和收集结构，所述底座上设有至少一条连接轨道；所述斜轨设于所述底座上，所述斜轨与所述底座之间形成的夹角大于0°；并且所述斜轨上设有用于制备液体弹珠的至少一条制备轨道，所述制备轨道与所述连接轨道的一端对接；所述收集结构设于所述底座上；所述收集结构上设有至少一条收集轨道，所述收集轨道与所述连接轨道的另一端对接；并且，所述收集轨道背离所述连接轨道的一端高于所述连接轨道所在的平面。本申请利用重力势能制备液体弹珠，并设置收集轨道消耗液体弹珠的动能，以进行收集，结构简单，方便操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119478393A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411414532.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/40
Abstract: 一种基于超声图像的甲状腺结节智能分割和自动评级方法，它涉及一种图像智能分割和自动评级方法。本发明为了解决现有甲状腺结节超声图像无法实现智能分割、自动评级的问题。本发明包括利用提出的基于GADRU‑Net网络的甲状腺结节分割方法对超声图片进行分割；对分割的结节图像进行预处理操作；根据C‑TIRADS规定的评级指标对结节提取6个诊断特征；使用支持向量机或卷积网络进行分类，根据指标进行评级。本发明属于超声医学图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN119359873A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411564299.3
申请日：2024-11-05
IPC: G06T13/40 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G10L15/22
Abstract: 本发明提出一种数字冰壶运动员面部表情的语音驱动方法。所述方法基于冰壶比赛视频建立冰壶运动员的数字人形象，并建立冰壶运动员的个性化情绪参数库，使用神经网络模型将冰壶比赛音频转换为个性化表情参数，将个性化表情参数转换为三维人脸动画，实现个性化的数字人语音驱动。数字冰壶运动员的建模过程考虑运动员的个性化特征，如面部特征、表情特点等，同时在数字人开发中仅使用比赛视频建模，并实现基于语音的在线驱动，有助于开发者在数字人开发中快速地实现个性化定制，满足不同用户或场景的需求。
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公开(公告)号：CN119046725A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411084282.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于多模态融合与生成模型的脉冲星候选识别方法。所述方法包括使用VQVAE和GPT‑2生成模型对数据进行增强。VQVAE将输入图片降维并解码重构生成清晰图像，GPT‑2则通过编码表拟合随机生成新的图片。结合原始和生成数据，采用多模态融合技术建立深度学习模型，对不同诊断图进行识别，融合特征后进行分类，充分利用诊断图互补性。二维诊断图建模过程中引入通道注意力机制，使模型更关注真实脉冲星信号特征，提高准确率。本发明适用于脉冲星信号检测领域，显著提升识别准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118229970A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410253359.3
申请日：2024-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于边界线检测技术的格雷码二值化方法。所述方法首先对拍摄的格雷码图像沿码值变换方向下采样并用Canny算子检测下采样后图像的边缘；然后对检测到的二值化边缘图像进行连通域分析，去除连通面积小于一定阈值的区域，再设计滤波器去除伪边界和噪声；接着将边缘映射到原图像，计算边缘点在原图像对应位置沿格雷码码值变化方向的梯度值，选取梯度幅值最大的位置作为边界点；最后连接补全边界线，并将边界线之间的区域依次赋予黑白两种颜色完成图像的二值化。本发明的方法通过检测格雷码图像的边界来进行二值化，充分利用了图像中的语义信息，对环境光的要求限制均较小，鲁棒性和泛化性较强，二值化后的图像更加准确且没有噪声。
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公开(公告)号：CN117671266A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311699072.5
申请日：2023-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于多尺度注意力机制的可提示缺陷分割模型构建方法。本发明所述方法通过给定提示图的方法明确具体的分割任务及分割的缺陷类型，使模型具有一定的泛化能力。除此之外，本发明使用金字塔结构的Vision Transformer代替传统的Vision Transformer，在引入多尺度信息的基础上，捕捉图像像素间的长距离依赖关系，并通过空间还原注意力层进一步降低模型计算量。同时，高分辨率通道的引入进一步提高训练速度和低对比度、小目标缺陷的分割精度。为缺陷分割任务提供一种高效、准确、稳定的新的算法选择。
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