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公开(公告)号：CN118388606A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410504451.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 武汉大学
IPC: C07K14/165 , C12N15/50 , A61K38/16 , A61P31/14 , G01N33/569
Abstract: 本发明提供了一种结合蛋白Bntifitin及其在制备用于治疗冠状病毒感染的药物中的应用，所述蛋白具有如SEQ ID NO：1所示的氨基酸序列。本发明提供的一种结合蛋白Bntifitin与RBD的结合亲和力KD为1.3nM，表明Bntifitin‑S10与RBD的结合具有高亲和力，且能够抑制SARS‑CoV‑2假病毒感染以及SARS‑CoV‑2活毒感染，所述结合蛋白可用于冠状病毒感染的治疗或诊断，尤其是在冠状病毒脑部感染中的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117665869A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311624227.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S19/37 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/11 , G06T7/80 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01S19/24 , G01S19/26 , G01S19/48
Abstract: 本发明涉及一种基于信号特征与机器学习的卫星导航非视距观测检测方法，进行鱼眼图像处理，包括进行鱼眼相机标定和基于边缘检测与分水岭算法的天际线提取与映射；GNSS数据处理，包括对智能手机原始GNSS数据做卫星映射，得到当前时刻的卫星分布天空图并提取信号特征；利用基于鱼眼相机视觉鉴别后的数据与原始数据信号特征构建数据集，使用构建好的数据集对机器学习模型进行训练得到分类器，提取GNSS原始观测数据信号特征并使用训练好的分类器进行分类，实现识别NLOS信号。本发明可以为GNSS定位解算中NLOS观测数据的筛选提供依据，进而提高城市复杂场景下用户的定位性能。
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公开(公告)号：CN117756655A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311813351.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 武汉大学
IPC: C07C227/10 , C07C229/22
Abstract: 本发明公开了一种一锅法制备DL‑丝氨酸的方法，属于化工合成技术领域。本发明将一氯乙酸水溶液、碳酸钠水溶液、铜(Ⅱ)硫酸盐加入到饱和碳酸氢铵水溶液中，控制反应温度、反应时间、反应液pH，然后通过阳离子交换树脂分离，浓缩，得到DL‑丝氨酸。与现有技术相比较，本发明在水相中完成化学合成，对环境友好；利用碳酸氢铵这一无机盐在有机碳链上实现氨基取代并增加一个碳原子，延长碳链；反应原料来源广泛，反应条件温和，产物收率较高，重现性较好，适于工业化生产。
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公开(公告)号：CN113205026B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110451591.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Faster RCNN深度学习网络改进的车型识别方法。本发明引入原始图像数据，处理并构建车型识别图像数据集与训练集；构建特征提取网络，将训练集样本图像输入至特征提取网络，得到样本的融合特征图；构建RPN目标识别网络，将融合特征图作为输入数据输入目标识别网络，得到目标识别候选区域；构建车型分类模块，将融合特征图与候选框区信息输入至综合多分类器，判别候选区域内车型，并通过位置回归确定目标定位框坐标；构建网络整体损失函数模型；训练整体网络；本发明基于Faster RCNN深度学习网络，在VGG16网络基础上借鉴HED网络改进特征提取层与全连接分类层设计，显著提升对实时交通影像中的车辆车型信息识别速度与准确度。
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公开(公告)号：CN117665869B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311624227.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S19/37 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/11 , G06T7/80 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01S19/24 , G01S19/26 , G01S19/48
Abstract: 本发明涉及一种基于信号特征与机器学习的卫星导航非视距观测检测方法，进行鱼眼图像处理，包括进行鱼眼相机标定和基于边缘检测与分水岭算法的天际线提取与映射；GNSS数据处理，包括对智能手机原始GNSS数据做卫星映射，得到当前时刻的卫星分布天空图并提取信号特征；利用基于鱼眼相机视觉鉴别后的数据与原始数据信号特征构建数据集，使用构建好的数据集对机器学习模型进行训练得到分类器，提取GNSS原始观测数据信号特征并使用训练好的分类器进行分类，实现识别NLOS信号。本发明可以为GNSS定位解算中NLOS观测数据的筛选提供依据，进而提高城市复杂场景下用户的定位性能。
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公开(公告)号：CN113205026A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110451591.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Faster RCNN深度学习网络改进的车型识别方法。本发明引入原始图像数据，处理并构建车型识别图像数据集与训练集；构建特征提取网络，将训练集样本图像输入至特征提取网络，得到样本的融合特征图；构建RPN目标识别网络，将融合特征图作为输入数据输入目标识别网络，得到目标识别候选区域；构建车型分类模块，将融合特征图与候选框区信息输入至综合多分类器，判别候选区域内车型，并通过位置回归确定目标定位框坐标；构建网络整体损失函数模型；训练整体网络；本发明基于Faster RCNN深度学习网络，在VGG16网络基础上借鉴HED网络改进特征提取层与全连接分类层设计，显著提升对实时交通影像中的车辆车型信息识别速度与准确度。
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