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一种评价降相关算法效果的方法
本发明公开了一种评价降相关算法效果的方法，首先通过对原始协方差阵进行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，选择 L 矩阵作为规约基计算原始协方差阵的长度缺陷。其次，对原始协方差阵进行降相关，然后得 到降相关后的协方差阵，再对其进行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同样利用分解后的 LZ矩阵计算其长 度缺陷，计算方法简单且顾及了矩阵维数。最后，降相关前的长度缺陷和降相关后的长度缺陷进行做差，得 到的数值越大，表明降相关效果越好。该方法可以有效的评价降相关效果，同时长度缺陷考虑了协方差阵的 维数问题，且计算简单，克服了耗时等问题。从而有效的提高了评价方法的稳定性和实时性。
武汉大学
2021-04-13
一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法
本发明公开了一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法，首先通过混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法针对高维模糊度降相关的计算效率，增强高维模糊度降相关的能 力。其次为了得到降相关能力较强的 Z 变换矩阵，所以在每一次 QR 分解变换过程中，变换系数矩阵要 获取较小的整数值，因此在每次下三角分解前先对模糊度协方差矩阵的行向量按内积大小进行升序排序， 而在上三角分解前先对矩阵的列向量按内积大小进行降序排列，由此求得的 Z 变换降相关性能更佳。最 后把算法正交变换过程中的取整运算移至在求 Z 矩阵时取整，可以避免算法迭代过程中反复取整而引起 的误差累积，解决算法发散的问题，从而进一步提高并行 LLL 算法的计算效率和稳定性。
武汉大学
2021-04-13
基于人体组织区别性特征表示的低剂量CT成像相关算法
申请人自2002年8月开始在医学低剂量CT图像成像、处理等方向开展学习和研究工作，从理论探索和应用拓展两个方面同时开展科学研究，先后提出了“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”，“基于大尺度平均的低剂量CT图像后处理”，“基于深度学习的低剂量CT成像”等一系列创新算法，其中“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”算法已通过专利形式转让到国内龙头大型医疗设备商上海联影医疗设备有限公司，目前已经在其即将推出的最新的U780 CT机上得到了应用。
东南大学
2021-04-11
一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法
本发明公开了一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，该方法首先区分感兴趣区域和背景区域，然后对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域(VOI)和背景(BG)两部分，在进行DVC计算时只计算VOI内的计算点的位移和应变；计算位移时，子体块间的相关性匹配仅仅针对VOI部分，计算应变时，只利用VOI内的位移点来求解应变。此外，本发明通过区分子体块还有应变计算窗口内的连通域个数，只利用子体块或者应变计算窗口内的主连通域去计算位移和应变，进一步提高了处理复杂轮廓或者边界时计
东南大学
2021-04-14
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
人体姿态估计算法
北京体育大学沈燕飞科研团队使用人体姿态估计算法，对击剑比赛过程中两名选手的身体各环节和关节的运动进行的智能识别。工手动标记数据等方法，更为高效，可应用于海量体育视频数据的分析和未来的体育大数据的构建。
北京体育大学
2021-04-10
抗体药物设计平台算法
简介：
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。
我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。
优势：
1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍
2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率
3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1%
图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证
中国人民大学
2021-05-15
抗体药物设计平台算法
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势：1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。
已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-05-11