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一种适用于金霉素残留分析的酶联免疫检测试剂盒及应用
研发阶段/n本成果所制备的金霉素抗体对金霉素具有很高的特异性,可对动物源食品中金霉素的残留量进行专一检测和判定。样品处理不需要过柱净化,处理步骤简单、实用,特别适合基层检验检疫单位使用。样品处理较现有仪器简单、灵敏、省时。本成果经过灵敏度、精密度、特异性等质控项目测定各项指标达到国家相关技术要求。技术水平:专利技术(国家发明专利授权号:ZL2005100863473)应用前景:本成果用于对金霉素残留的检测具有良好的应用前景,可以在较短时间内检测大量样品,排除大量阴性样品,同时样品处理既简单、省时、省
华中农业大学 2021-01-12
一种用于增强畜禽免疫功能和抗病毒能力的药物提取物、制剂和制备方法
本发明公开了一种用于增强畜禽免疫功能和抗病毒能力的药物提取物、制剂和制备方法,药物提取物包括以下重量份数的原料药材:黄芪300‑900份、板蓝根100‑300份、防风100‑300份、炒白术100‑300份、黄芩100‑400份和紫锥菊100‑500份;以及公开了制剂和制备方法。本发明采用提取、在线高速离心、减压浓缩、喷雾干燥技术,技术能达到省时省力,高效低耗,有效成分得以充分保留;并且科学的药材
青岛农业大学 2021-01-12
用于检测β-胡萝卜素类色素的单克隆抗体及酶联免疫技术与试剂盒
该项目研制的酶联免疫检测技术包括免疫原、包被原、抗体的制备以及样品的处理和检测等步骤。能一次性测出样品中斑蝥黄、β-胡萝卜素、β-阿朴-8’-胡萝卜素醛、叶黄素、辣椒红素、β-紫罗酮酸的总含量,缩短了检测时间,降低了检测成本,同时具有检测灵敏度高、精密度好、准确性好的特点。 该项目缩短了检测时间,降低了检测成本,同时具有检测灵敏度高、精密度好、准确性好的特点。 成果完成时间:2013年
华中农业大学 2021-01-12
我国科学家揭示压力应激导致焦虑与代谢异常的神经机制
研究发现,长期处于压力应激下的小鼠,出现了焦虑行为,这些小鼠同时出现了摄食减少、能量消耗降低的现象。
科技部生物中心 2022-04-08
基于共变正交和神经网络的网络流量预测技术
可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法,该方法首先确定神经网络参数,再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势,但对流量数值的精度预测上还有较大差距;基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性,因此在预测流量的变化趋势上效果一般,但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来,设计了一种
华中科技大学 2021-01-12
一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统
本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法,突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整,当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时,该突出权重调整到最大值,当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时,该突出权重调整到最 小值;一种反馈型人工神经网络计算系统,节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块,节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相
华中科技大学 2021-04-14
自主神经再平衡防治心律失常的调控策略与临床转化
本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广,已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用,在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生,缩短了住院天数和降低了住院费用。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、技术分析 心律失常是最常见的心血管疾病之一,据统计,约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关,严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究,在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下,取得了系列理论创新和技术突破: 1)构建了自主神经再平衡的理论体系,并阐明心律失常的关键神经机制; 2)研发了系列自主神经调控策略防治心律失常; 3)研发无创迷走神经调控系统,进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。 相关成果主要发表在Circulation(IF 39.918)、 J Am Coll Cardiol(IF 27.203 )、Advanced functional materials(IF 19.924,封面论文)、Nano Energy(IF 19.096,2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research(IF 13.081)等国际知名期刊,并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖,连续两年获美国心脏病学会(ACC)中国原创研究一等奖,被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。
武汉大学 2022-08-15
一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法
本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤:1) 样本数据采集:实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素(环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度);2)网络训练:首先对 1)采集的数据进行预处理,划分 训练数据和预测数据,然后设置各种参数,创建网络,最后进行数据预测;本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中,对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 
武汉大学 2021-04-13
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法,其特征在于,包括以下步骤:首先,设计输入特征驱动的动态核生成机制,根据样本特性自适应调整卷积核参数,实现多尺度、多方向特征的细粒度提取,充分发挥四元数表示的空间感知优势;其次,构建符合四元数几何特性的整体激活函数,通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系,避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核,使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力,还使其能够适应不同输入的特征,提取更具细粒度的特征。
复旦大学 2021-01-12
基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法
本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法,涉及生物医学数据挖掘领域,该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合,然后执行训练阶段和测试阶段;所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据,以及细胞系的基因表达数据,进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练;所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据,以及细胞系的基因表达数据,进行嵌入的学习以获得节点嵌入,并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合,而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。
华中农业大学 2021-04-11
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