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公开(公告)号:CN119152956A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411241616.8
申请日:2024-09-05
Applicant: 厦门大学
IPC: G16C10/00 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法及装置,包括:构建核磁共振纯化学位移数据优化模型、第一训练数据和第二训练数据,采用第一训练数据对核磁共振纯化学位移数据优化模型进行预训练,得到经预训练的核磁共振纯化学位移数据优化模型,采用第二训练数据对经预训练的核磁共振纯化学位移数据优化模型进行微调,得到微调后的核磁共振纯化学位移数据优化模型;提取优化前的核磁共振纯化学位移数据中的FID信号并进行傅里叶变换,得到对应的傅里叶变换结果并输入微调后的核磁共振纯化学位移数据优化模型,得到优化后的核磁共振纯化学位移数据的频域信号。本发明解决了现有深度学习模型泛化性不足和精度不高等问题。
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公开(公告)号:CN211479168U
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN201922271873.7
申请日:2019-12-17
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K19/077
Abstract: 一种防拆RFID标签,包括射频识别标签、第一膜层和粘贴层;该射频识别标签包括收发天线和射频识别芯片,该射频识别芯片通过导电胶剂实现电性连接;该第一膜层一表面通过粘贴层与收发天线粘贴固定。本实用新型可作为封口标签使用,当其第一膜层被撕时,该标签的RFID功能失效,系统即可获知该封口已被破坏,从而实现封口防拆功能。
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