-
公开(公告)号:CN114748053A
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN202210216938.1
申请日:2022-03-07
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于fMRI高维时间序列的信号分类方法及装置,涉及机器学习技术领域,仅使用功能磁共振成像数据而不考虑任何人口统计信息来对受试者进行分类,同时不需要专业人士进行特征标注的深度学习分类算法。数据的每个时间步通过使用卷积神经网络来自动提取特征,生成一个新的表示,然后输入到时序模型Transformer中对时序特征进行学习,最后对学习后的数据进行分类。与传统的机器学习方法相比,深度学习可以直接从复杂的高维数据中学习最佳的特征表示,省去了繁杂不稳定的特征选择过程。有助于解决特征选择方面的困难,与传统的机器学习分类器相比,更适合处理维度过大的原始数据。
-
公开(公告)号:CN117870053A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410142070.4
申请日:2024-01-31
Applicant: 东北大学 , 大连彼姆科技有限公司
Abstract: 一种磁控磁性消杀多孔介质动态捕集PM2.5与病菌方法,使用磁控脉冲电沉积方法制备兼具磁性、多孔性、消杀功能的三明治结构介质。将磁性消杀多孔颗粒作为滤料置于动态捕集装置中,滤料受电磁铁产生的磁化力和通道旋转产生的离心力控制,改变磁场强度及转动速度,使磁性消杀多孔颗粒实现动态平衡,沿受力方向震荡;在进气方向上受气流的曳力及自身重力控制,在通道内部悬浮;磁性消杀多孔颗粒滤料悬浮震荡对PM2.5进行动态捕集,对附着在PM2.5上的病菌进行消杀。离心力与磁化力协同控制滤料悬浮震荡提高与空气中污染物的相遇几率,具备过滤阻力更小、效率更高、兼具消杀功能的特点,噪音低、单位时间处理空气量大且能耗低。
-