公开(公告)号：CN118561736B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202410688845.8

申请日：2024-05-30

Applicant: 江南大学

Inventor： 赖增伟 ,  刘哲 ,  万冰蕊 ,  黄亿 ,  邹亮华 ,  秦浩 ,  刘迪迪 ,  丁颜

IPC: C07D209/30 ,  C07D405/04 ,  C07D409/04 ,  C07D209/88 ,  A61P29/00 ,  A61K31/404

Abstract: 本发明公开了一种氢化吲哚衍生物的合成方法及应用，属于化学医药和有机合成技术领域。本发明提供如通式III或IV所示的氢化吲哚类化合物，或其药学上可接受的盐、氘代物，通过以对醌胺和硝基烯为原料，不加任何催化剂或在碱作为催化剂的作用下反应制得；该类化合物的合成方法简单，绿色环保，底物适用范围广且产率较高，同时表现出一定的抗炎作用，在抗炎药物制备领域具有广阔的应用空间。#imgabs0#

公开(公告)号：CN118561736A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410688845.8

申请日：2024-05-30

Applicant: 江南大学

Inventor： 赖增伟 ,  刘哲 ,  万冰蕊 ,  黄亿 ,  邹亮华 ,  秦浩 ,  刘迪迪 ,  丁颜

IPC: C07D209/30 ,  C07D405/04 ,  C07D409/04 ,  C07D209/88 ,  A61P29/00 ,  A61K31/404

Abstract: 本发明公开了一种氢化吲哚衍生物的合成方法及应用，属于化学医药和有机合成技术领域。本发明提供如通式III或IV所示的氢化吲哚类化合物，或其药学上可接受的盐、氘代物，通过以对醌胺和硝基烯为原料，不加任何催化剂或在碱作为催化剂的作用下反应制得；该类化合物的合成方法简单，绿色环保，底物适用范围广且产率较高，同时表现出一定的抗炎作用，在抗炎药物制备领域具有广阔的应用空间。#imgabs0#

公开(公告)号：CN119431404A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411437495.4

申请日：2024-10-15

Applicant: 江南大学

Inventor： 赖增伟 ,  万冰蕊 ,  刘哲 ,  刘文斌 ,  纵浩男 ,  丁颜 ,  吕峰

IPC: C07D513/04

Abstract: 本发明公开了一种FSP1抑制剂FSEN3的制备方法，包括：以4‑甲氧基苯甲酰肼和异硫氰酸烯丙酯为原料，通过亲核加成反应，形成硫脲中间体，在碱的作用下进行环化反应，再与液溴反应构建噻唑并三唑骨架，而后与二氢吲哚发生取代反应获得式(I)所示的目标产物FSEN3。本发明提供的全合成方法条件温和、操作简便、总体收率高。#imgabs0#

公开(公告)号：CN117742789A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311761859.X

申请日：2023-12-20

Applicant: 江南大学

Inventor： 刘登峰 ,  李东亚 ,  周浩杰 ,  朱佳伟 ,  杜平川 ,  丁海峰 ,  刘哲 ,  柴志雷

IPC: G06F9/30 ,  G06F7/483

Abstract: 本发明涉及基于QEMU的浮点计算优化方法，包括：获取目标平台架构的可执行文件；提取所述可执行文件中的浮点计算指令；解析所述浮点计算指令，读取操作数和操作码；判断所述操作数和所述操作码是否属于预设的分类范围；若所述操作数和所述操作码属于预设的分类范围，则根据本地平台架构的类型选择浮点计算方式替换所述浮点计算指令进行浮点计算；若所述操作数和所述操作码不属于预设的分类范围，则仍然采用ALU浮点计算单元进行浮点计算。本申请采用SIMD指令替换浮点计算的方法，以达到提高动态二进制翻译效率的同时精简函数的目的。

公开(公告)号：CN116431761A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310214059.X

申请日：2023-03-07

Applicant: 江南大学

Inventor： 陆恒杨 ,  周俊康 ,  刘哲 ,  方伟 ,  孙俊 ,  吴小俊

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及一种中文上位词检索方法，包括获取待查询数据样本中的下位词，带入预设提示模板中，得到含有掩码的待填空文本作为提示；对所述提示进行分词，获取Token序列；将所述Token序列输入预设预训练语言模型中，对所述掩码进行填空，获取预设配套词汇表中每个候选词被填入掩码的logit；获取logit值最高的候选词作为所述预训练语言模型的上位词最优预测结果。本发明首次将提示调优引入中文上位词检索领域，基于任务适应性强的提示调优技术，利用一个预设的固定提示模板来训练预训练语言模型的中文上位词检索能力；通过提示模板获取提示，进而引导预训练语言模型的推理过程，利用固定的提示模板，不断约束和规范模型的输出，从而产生期望的预测结果，获取上位词。

公开(公告)号：CN116431761B

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202310214059.X

申请日：2023-03-07

Applicant: 江南大学

Inventor： 陆恒杨 ,  周俊康 ,  刘哲 ,  方伟 ,  孙俊 ,  吴小俊

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及一种中文上位词检索方法，包括获取待查询数据样本中的下位词，带入预设提示模板中，得到含有掩码的待填空文本作为提示；对所述提示进行分词，获取Token序列；将所述Token序列输入预设预训练语言模型中，对所述掩码进行填空，获取预设配套词汇表中每个候选词被填入掩码的logit；获取logit值最高的候选词作为所述预训练语言模型的上位词最优预测结果。本发明首次将提示调优引入中文上位词检索领域，基于任务适应性强的提示调优技术，利用一个预设的固定提示模板来训练预训练语言模型的中文上位词检索能力；通过提示模板获取提示，进而引导预训练语言模型的推理过程，利用固定的提示模板，不断约束和规范模型的输出，从而产生期望的预测结果，获取上位词。