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公开(公告)号：CN119184007A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310376344.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 本发明提供一种鱼类投喂控制方法及系统、电子设备和存储介质，其中，方法包括：在目标鱼群摄食状态下，采集目标鱼群视频；根据目标鱼群视频，确定鱼群摄食行为的动态特征和静态特征；其中，动态特征为目标鱼群整体运动方向的混乱程度；静态特征为目标鱼群摄食视频图像的纹理特征；根据动态特征和静态特征，确定鱼群摄食行为状态；其中，鱼群摄食行为状态包括：饱食状态和饥饿状态；若确定目标鱼群处于饱食状态，则停止投喂。能够准确确定鱼类摄食需求，科学实现鱼类实时按需投喂，有效提高饵料利用率，提高养殖效益。
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公开(公告)号：CN119180904A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411269193.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06T15/55
Abstract: 本发明公开了一种基于Unity引擎的神经辐射场高效渲染方法。方法包括：构建同一场景下各元素的3D模型并输入Unity引擎中处理后输出场景图像；将场景图像进行自适应采样处理后获得包括不同密度的自适应采样点的场景图像，输入神经辐射场中进行训练；将训练完成的神经辐射场封装成插件后集成到Unity引擎中，进行图像或3D模型的高效渲染。本发明方法将神经辐射场技术与Unity引擎相结合，通过Unity引擎图像信息获取结合神经辐射场的高效渲染能力，显著提高了对高精度三维模型的渲染效率和速度，不仅加快了Unity引擎中三维模型的渲染流程，也极大提升了整体处理效能，为三维模型的高效渲染和处理提供了坚实的技术支撑，具有重要的研究意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN119091974A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411012225.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 本发明提出了一种基于图模态与序列模态的药物靶标亲和力预测方法，旨在解决单模态局限性及现存图神经网络的局部与整体结构捕捉问题，并实现多模态特征融合。方法包括：数据预处理，将蛋白质序列及分子SMILES序列转换成Graph形式；图模态和序列模态特征提取，分别设计特征提取模块；多模态特征融合，通过特定模块进行特征融合；利用深度神经网络(DNN)进行回归预测。在模型训练中，通过优化参数和结构提高预测性能，并进行对比实验验证，展示了可靠性，表明其在药物研发中的应用潜力。
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公开(公告)号：CN118521792A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410833731.8
申请日：2024-06-26
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种组织病理学图像的分割方法、装置、设备、介质及产品，其中，方法包括：根据有标签数据和无标签数据对半监督分割模型进行训练，且有标签数据的样本数量小于无标签数据的样本数量，根据每个类的原型语义对比学习类间的不同特征表示，根据类间的不同特征表示计算对比损失，利用标记样本和未标记样本之间的原型语义相似度获取原型伪标签；根据训练过程的总损失更新学生模型的权重参数，将学生模型的权重参数传递给教师模型，在训练结束后利用半监督分割模型对组织病理学图像进行分割得到分割结果。由此，解决了如何更好地利用全局信息进行原型对比学习和降低伪标签的噪声等问题。
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公开(公告)号：CN117976084A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311184426.2
申请日：2023-09-14
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 本发明提供了一种化合物多模态的血脑屏障通透性预测方法，该方法包括以下步骤：第一步，对样本化合物进行预处理，得到不同的化合物模态；第二步，将处理好的多模态样本数据使用多种神经网络模型在有样本标签的监督下进行训练；第三步，经过各个模态的神经网络提取的特征，进入到预测器，对化合物的血脑屏障通透性进行预测，输出结果与实际结果进行损失计算，利用反向传播进行参数的优化；第四步，使用训练好的模型预测待测化合物的血脑屏障通透性。本发明采用了化合物的多种模态，使用了深度学习模型来预测化合物的血脑屏障通透性，该模型可以从化合物的多模态中得到更多的特征信息，从而能提高预测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907545B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110212238.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T5/30 , G06T7/66 , G06V10/56 , G06V10/28 , G06V10/25
Abstract: 基于图像处理的种子芽长与根长检测方法。首先利用颜色特征提取叶片信息，并在整株芽长二值图像中去除叶片区域信息，其次通过圆盘结构元素与线性结构元素腐蚀图像方法分割出种子图像获得种子的中心，再对整株芽长二值图像进行图像增强和边缘轮廓处理，最后对芽长图像进行骨架提取与剪枝，依据像素点间的欧氏距离计算种子的芽长与根长。实验结果表明，包含特征选择与骨架提取的图像处理过程实现对种子芽长与根长的高精度、快速检测。
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公开(公告)号：CN112907545A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110212238.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T5/30 , G06T7/66 , G06K9/46 , G06K9/38 , G06K9/32
Abstract: 基于图像处理的种子芽长与根长检测方法。首先利用颜色特征提取叶片信息，并在整株芽长二值图像中去除叶片区域信息，其次通过圆盘结构元素与线性结构元素腐蚀图像方法分割出种子图像获得种子的中心，再对整株芽长二值图像进行图像增强和边缘轮廓处理，最后对芽长图像进行骨架提取与剪枝，依据像素点间的欧氏距离计算种子的芽长与根长。实验结果表明，包含特征选择与骨架提取的图像处理过程实现对种子芽长与根长的高精度、快速检测。
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公开(公告)号：CN211235844U
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201921901852.2
申请日：2019-11-06
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G01N33/24
Abstract: 一种新型农业信息化监控装置，包括第一套筒，第一套筒底部呈倒圆锥形，第一套筒底部内侧安装尖端朝上的圆锥体，第一套筒内部安装第二套筒，第二套筒底部安装倒立的空心圆台，空心圆台大端面与第二套筒底部连接，本装置适用于测量土壤湿度比较低的土壤，通过转动套筒，带动螺旋叶片转动，当进入的土壤上升到一定高度，与土壤湿度仪的探头接触时，即可测量土壤的湿度，且测量的湿度是较深处土壤的湿度，待采集完数据，将装置拿出来，通过往上拉动第二套筒将第一套筒和第二套筒底部的间隙扩大，土壤通过空心圆台小端面和第二通孔掉落下来，能有效的保护好土壤湿度仪的探头，使测量数据较准，也能够测量较深处的土壤湿度。
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公开(公告)号：CN215044723U
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202023285759.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 湖州师范学院
Abstract: 一种基于计算机的物联网贮料装置，包括腌料箱和缓存箱，缓存箱罩在腌料箱上方，缓存箱的下端与腌料箱上方开口紧密扣合形成一个完整的贮料腔，缓存箱内设置有上下排布的转轴，上下转轴分别套有同步转动的支撑转辊，且下方的支撑转辊通过缓存箱外部的减速电机驱动转动，上下支撑转辊通过经过每条支撑转辊的输送网带传动连接，输送网带的两侧边沿分别固定连接有多对前后对称的固定板，且每对固定板外端通过支撑轴固定连接。本实用新型提高操作时患者的舒适度，同时也便于移动使用，为患者带来了更好地体验，提高了护理服务的质量。
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公开(公告)号：CN211016394U
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201921903074.0
申请日：2019-11-06
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G09F15/00
Abstract: 一种新型农业信息化展示装置，包括展示板，展示板左右两侧固定安装立柱，两根立柱顶面固定安装同一块遮雨板，两根立柱上端内侧固定安装横管，竖杆安装在立柱内部，立柱与竖杆之间通过轴承连接，竖杆上端固定安装第一锥齿轮，横杆安装在横管内部，横杆两端面伸入对应的立柱中，横杆与横管通过轴承连接，横杆两端面分别固定安装第三锥齿轮，第一锥齿轮与第三锥齿轮啮合，安装的展示栏稳定不易倾倒，能够适应各种不同的地面，安装限制较小，不使用时，将第一套筒向下移动，通过连杆将两对称第二套筒收拢，整个过程操作简单，效率高，搬运和拆卸简单，不造成资源的浪费，能够及时传递农业信息，对农业生产和作业起到促进作用。
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