|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
NEP1-40基因修饰神经干细胞治疗脊髓损伤
独自拥有。
四川大学
2016-04-29
中山大学邱伟团队发表神经炎症治疗新成果
神经炎症是一种由小胶质细胞和星形胶质细胞介导的免疫反应，会损伤神经元、抑制神经再生，阻碍了疾病的治疗和恢复。因此，开发神经炎症调节类药物可以降低疾病恶化，改善神经功能，具有十分重要的研究意义和临床价值。
中山大学
2022-05-30
基于计算机视觉和神经网络的浮选控制系统
浮选技术是目前矿业中矿物分选主要采用的工艺方法。传统的浮选控制过程是通过各种测量仪器，分析测量矿物的品位、浮选回路中的pH值、药物浓度等参数，根据分析得出的数学模型来调整加药量，以使浮选过程处在最优状态下。但实际上，由于浮选过程十分复杂，影响浮选过程的因素非常多，所获得的数学模型并不能和实际很好吻合，因而控制过程一般并不能处在最优状态下。这是浮选控制过程的
西安交通大学
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
认知无线电中基于SOM神经网络的恶意用户判别方法
本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。
东南大学
2021-04-11
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
基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法
本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。
安徽理工大学
2021-04-13
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