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公开(公告)号：CN118058811A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410187419.6
申请日：2024-02-20
Applicant: 复旦大学附属妇产科医院
IPC: A61B17/34
Abstract: 本发明公开了一种用于麻醉临床的穿刺设备，包括底板和顶板，底板和顶板间设置有引导组件，引导组件包括顶板顶端设置的电机，电机输出轴端设置有通过联轴器转动连接的卷筒，卷筒外侧设置有固定板，固定板一侧连接有引导带，顶板顶端设置有导板，引导带一侧与导板一侧接触，引导带穿设在顶板上开设的导槽内，引导带一端固定设置在底板上，底板和顶板间设置有调距组件。本发明中设置的引导组件可对超声探头进行运动引导，使超声探头能够尽可能贴合患者皮肤并在适合的位置进行穿刺针的引导，使用引导组件时，根据患者的腰背宽度和弧度调整引导带的形状，使引导带和患者腰背外缘形状相符后引导超声探头辅助椎间穿刺，进而提高了穿刺精度和麻醉效果。
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公开(公告)号：CN116188857A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310152193.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为融合CNN和深度学习变形器的目标检测方法。本发明方法包括CNN和深度学习变形器组合模型构建、组合模型参数压缩、标签分配、损失函数设计；本发明将CNN和深度学习变形器结合，利用CNN来进行局部特征增强，用于扩展特征提取范围；利用深度学习变形器建立全局上下文联系来增强级联网络，用于捕获特征地图的全局信息；特征桥促进特征信息在CNN和深度学习变形器之间流动；设计共享子层以实现相邻卷积层或交叉卷积层之间权重参数共享，减少卷积权重参数的数量，提升目标检测的预测速度；最优传输分配解决标签分配问题，提升目标检测的检测精度。通过多个方面协同大大提升目标检测效果和速度。
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公开(公告)号：CN106920936A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710198790.2
申请日：2017-03-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于有机电池材料技术领域，具体为高性能有机锂离子电池正极材料及其制备方法。为了解决有机小分子导电性差和易溶解的问题，本方法采用反溶剂法控制氨基蒽醌的形貌并将其包裹于氧化石墨烯中，再通过化学还原得到氨基蒽醌和石墨烯的纳米复合物，该材料可以直接作为锂离子电池正极材料。本发明优点：制备方法简单，原料廉价易得，活性物质利用率高，基于整个电极的比容量大（165 mAh g‑1），循环寿命长（500圈后容量保持率有75%）等优点，有望成为下一代绿色环保有机锂离子电池材料。
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公开(公告)号：CN119272820B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411286443.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体公开一种脉冲神经网络优化加速器、装置、终端及存储介质，本发明通过基于传入脉冲神经网络的待处理脉冲事件序列进行当前数据需求处理密度分析和加速器已处理脉冲事件序列的处理信息进行当前数据处理能力分析，与此同时进行加速器资源利用饱和情况和网络传输波动情况分析，进而结合上述进行加速器运行状态调整评判和调整实施，实现了加速器运行状态的综合权衡调整，接着在进行加速器运行状态调整后从处理效果和处理能耗两个维度进行调整验证，实现了处理效果和处理能耗的兼顾，能够及时发现能耗过大和处理效果不达标的情况，进而通过优化为加速器运行状态调整不佳提供了可靠补救措施。
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公开(公告)号：CN119272820A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411286443.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体公开一种脉冲神经网络优化加速器、装置、终端及存储介质，本发明通过基于传入脉冲神经网络的待处理脉冲事件序列进行当前数据需求处理密度分析和加速器已处理脉冲事件序列的处理信息进行当前数据处理能力分析，与此同时进行加速器资源利用饱和情况和网络传输波动情况分析，进而结合上述进行加速器运行状态调整评判和调整实施，实现了加速器运行状态的综合权衡调整，接着在进行加速器运行状态调整后从处理效果和处理能耗两个维度进行调整验证，实现了处理效果和处理能耗的兼顾，能够及时发现能耗过大和处理效果不达标的情况，进而通过优化为加速器运行状态调整不佳提供了可靠补救措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864237A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410875933.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/403 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明图像拼接系统技术领域，特别涉及一种基于特征匹配的图像拼接处理系统，包括特征检测模块、特征匹配模块和拼接缝处理模块；特征检测模块用于对待拼接图像进行特征提取；特征匹配模块用于确定待拼接图像之间的特征匹配关系；拼接缝处理模块通过对两幅待拼接图像重叠区域的连接线作为拼接缝，再通过图像融合模块对拼接缝进行融合处理。本系统深度学习的方法来替代传统算法，通过训练得到高效的网络模型进行图像特征检测；特征检测网络输入待拼接图像，通过卷积神经网络提取特征。且本系统能够进行网络结合同形适应机制进行训练，使得网络能够通过自监督学习，使得特征检测网络输出的特征点与描述子的数据得到增强。
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公开(公告)号：CN106629689B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201611170562.6
申请日：2016-12-16
Applicant: 复旦大学
IPC: C01B32/192
Abstract: 本发明属于石墨烯制备技术领域，具体为一种基于微波还原剥离氧化石墨烯或其复合物的高效催化宏量制备方法。为了解决微波还原氧化石墨烯过程中反应时间长（700 W空气氛下30 min以上，1000 W空气氛下15 min左右）同时剥离效果不理想的问题，本方法采用廉价易得的鳞片石墨粉（80~120目）添加痕量到氧化石墨烯及其复合物的微波还原体系中，利用其在微波环境下产生的等离子体实现局部超高能环境，瞬间还原并剥离氧化石墨烯或其复合物，同时实现良好的准单层剥离效果。该方法制备简单，原料廉价易得，无污染高效率，具有规模化工业生产价值。
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公开(公告)号：CN106629689A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611170562.6
申请日：2016-12-16
Applicant: 复旦大学
IPC: C01B32/192
CPC classification number: C01B2204/04 , C01B2204/30 , C01P2002/82 , C01P2004/03
Abstract: 本发明属于石墨烯制备技术领域，具体为一种基于微波还原剥离氧化石墨烯或其复合物的高效催化宏量制备方法。为了解决微波还原氧化石墨烯过程中反应时间长（700 W空气氛下30 min以上，1000 W空气氛下15 min左右）同时剥离效果不理想的问题，本方法采用廉价易得的鳞片石墨粉（80~120目）添加痕量到氧化石墨烯及其复合物的微波还原体系中，利用其在微波环境下产生的等离子体实现局部超高能环境，瞬间还原并剥离氧化石墨烯或其复合物，同时实现良好的准单层剥离效果。该方法制备简单，原料廉价易得，无污染高效率，具有规模化工业生产价值。
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公开(公告)号：CN117975327A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410016293.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于运动目标检测技术领域，具体为一种基于流形稀疏表示的亿级像素视频目标检测方法。本发明将结构化稀疏性和流形学习集成到稀疏主成分分析框架中，进行亿级像素视频目标检测，具体包括：用结构化稀疏表示由输入数据分解得到特征矩阵，进一步分解成低秩矩阵和稀疏矩阵；采用流形学习方法；在投影空间上构造采样点的局部邻域结构，使用这些局部邻域结构将采样点映射到全局低维空间；引入rank‑1近似用来描述低秩矩阵，避免奇异值分解的计算，提高计算效率；实验表明，在三个亿级像素视频数据集上，本发明实现了运动目标的精细检测。特别是在亿级像素PANDA数据集上的检测精度(F1分数)平均提高了5％。
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公开(公告)号：CN106920936B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710198790.2
申请日：2017-03-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于有机电池材料技术领域，具体为高性能有机锂离子电池正极材料及其制备方法。为了解决有机小分子导电性差和易溶解的问题，本方法采用反溶剂法控制氨基蒽醌的形貌并将其包裹于氧化石墨烯中，再通过化学还原得到氨基蒽醌和石墨烯的纳米复合物，该材料可以直接作为锂离子电池正极材料。本发明优点：制备方法简单，原料廉价易得，活性物质利用率高，基于整个电极的比容量大（165 mAh g‑1），循环寿命长（500圈后容量保持率有75%）等优点，有望成为下一代绿色环保有机锂离子电池材料。
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