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2024年8月17日星期六

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一种基于深度神经网络的蛋白质二级结构预测方法: 本发明公开了一种基于深度学习及神经网络方法的蛋白质二级结构预测方法，本发明涉及神经网络及蛋白质二级结构预测技术领域。该方法以蛋白质特征序列为输入，通过设计的深度回复式神经网络模型，预测序列各个位点氨基酸残基的空间二级结构...; 毛华陈媛媛罗川汪洋旭陈盈科; 文献传递

一种半监督医学图像分割方法、系统、设备、介质: 本发明公开了一种半监督医学图像分割方法、系统、设备、介质，涉及人工智能医学领域，其目的在于解决现有技术中存在的学生‑教师模型中错误知识累积所带来的负优化技术问题，其包括获取样本数据、搭建并训练分割模型、实时分割，分割模型...; 李飞罗川张海仙宋子岩

基于对抗性迁移学习的PM2.5预测方法及系统: 本发明公开了一种基于对抗性迁移学习的PM2.5预测方法及系统，属于时序预测技术领域，包括：基于对抗性迁移学习，构建包括k‑means聚类算法、一维卷积神经网络、域分类器以及LSTM长短期记忆神经网络的复合神经网络模型，并...; 蒿颜奇罗川

云平台下基于粗糙超立方体的大规模特征选择方法: 本发明公开了一种云平台下基于粗糙超立方体的大规模特征选择方法。本发明主要提出了面向云平台的超立方体等价划分矩阵的表示方法和特征度量标准，设计一种缓存‑更新‑过滤的加速机制以及提出了一种云平台下基于粗糙超立方体的大规模特征...; 王思朝罗川马磊曹潜张展云; 文献传递

鳖甲复方针剂对ConA在Balb／c雄性小鼠中诱导肝纤维化的预防和治疗作用初探被引量：1: 2008年; 目的探讨鳖甲复方中药针剂对Con A(concanavalin A)在Balb/c雄性小鼠中诱导肝纤维化的预防和治疗作用。方法采用Con A诱导肝纤维化,造模期间及造模成功后均用复方中药针剂干预药剂组,比较组间各项血液生化指标和肝脏组织学方面的差异,以探讨针剂对肝纤维化的预防和治疗作用。结果复方针剂以3.3 ml/kg和6.6 ml/kg的剂量皮下注射均能显著降低血清中丙氨酸氨基转氨酶(ALT)(P<0.05)、门冬氨酸转氨酶(AST)(P<0.05)、球蛋白(G)(P<0.01),升高A/G(P<0.01),透明质酸(HA)则在治疗过程中呈下降趋势。肝组织病理观察结果显示复方针剂能缓解肝纤维化的发生和发展,并可加快降解增生的纤维组织。结论鳖甲复方针剂对Con A在Balb/c雄性小鼠中诱导肝纤维化有一定预防和治疗作用。; 罗川陈竹平陈浩张春笋杨志荣孙群; 关键词：肝纤维化 CON 肝组织病理

基于对抗性迁移学习的小样本时序预测方法及系统: 本发明公开了一种基于对抗性迁移学习的小样本时序预测方法及系统，属于时序预测技术领域，包括：基于对抗性迁移学习，构建包括k‑means聚类算法、一维卷积神经网络、域分类器以及LSTM长短期记忆神经网络的复合神经网络模型，并...; 蒿颜奇罗川

一种预防与治疗慢性肝纤维化和肝硬化的中药制剂: 本发明涉及一种中药制剂及其制备方法，尤其是一种预防与治疗慢性肝纤维化和肝硬化的中药复方鳖甲软肝制剂极其制备方法。该制剂由包含重量组分为鳖甲10－60、丝瓜络3－8的组分制成；该中药制剂的制备方法包括炮制处理鳖甲、萃取、烘...; 陈竹平孙群张春笋罗川杨志荣; 文献传递

一种基于深度神经网络的蛋白质二级结构预测方法: 本发明公开了一种基于深度学习及神经网络方法的蛋白质二级结构预测方法，本发明涉及神经网络及蛋白质二级结构预测技术领域。该方法以蛋白质特征序列为输入，通过设计的深度回复式神经网络模型，预测序列各个位点氨基酸残基的空间二级结构...; 毛华陈媛媛罗川汪洋旭陈盈科

一种面向不完备混合数据的增量式特征选择方法: 本发明公开了一种面向不完备混合数据的增量式特征选择方法，包括：通过确定并分析不完备混合信息系统中样本集动态增长时特征空间上邻域容差相似类与标签空间上决策等价类的动态更新模式，构造邻域容差信息熵、联合熵、以及条件熵的增量更...; 罗川唐荣皮洪马磊; 文献传递

一种预防与治疗慢性肝纤维化和肝硬化的中药制剂: 本发明涉及一种中药制剂及其制备方法，尤其是一种预防与治疗慢性肝纤维化和肝硬化的中药复方鳖甲软肝制剂极其制备方法。该制剂由包含重量组分为鳖甲10-60、丝瓜络3-8的组分制成；该中药制剂的制备方法包括炮制处理鳖甲、萃取、烘...; 陈竹平陈浩孙群张春笋罗川杨志荣; 文献传递

罗川