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        蘭州大學(xué)專利技術(shù)

        蘭州大學(xué)共有8094項專利

        • 本發(fā)明屬于生物技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于評價黃精質(zhì)量的微生物標(biāo)志物組合及應(yīng)用,所述的微生物標(biāo)志物組合包括Aspergillus,Cercophora,Escherichia.Shigella,Mycoplasma,Muribaculac...
        • 本發(fā)明公開了一種穩(wěn)定的帶隙基準(zhǔn)啟動電路,包括:偏置電路模塊、核心BGR電路模塊和運(yùn)放電路模塊;所述偏置電路模塊與所述核心BGR電路模塊連接,所述運(yùn)放電路模塊與所述核心BGR電路模塊連接。本發(fā)明通過?“偏置電路+折疊Cascode運(yùn)放+核...
        • 本發(fā)明公開了一種融合影響力篩選與語義增強(qiáng)的新聞推薦方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于所有用戶的歷史新聞點擊記錄構(gòu)建全局新聞網(wǎng)絡(luò);根據(jù)目標(biāo)用戶的歷史點擊新聞序列從全局新聞網(wǎng)絡(luò)中提取用戶興趣網(wǎng)絡(luò);采用影響力最大化算法對用戶興趣網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點進(jìn)行影...
        • 本發(fā)明公開了一種顧及地理距離的全球無資料區(qū)域能見度預(yù)報方法,涉及能見度預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域,顧及地理距離的全球無資料區(qū)域能見度預(yù)報方法主要包括:對氣象柵格數(shù)據(jù)和能見度監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到預(yù)報數(shù)據(jù)集;構(gòu)建人工智能模型包括編碼器和解碼器;利用預(yù)報...
        • 本發(fā)明提供一種碳酸亞乙烯酯合成用催化劑及其制備方法和應(yīng)用,由鎳鋅雙金屬納米片與硼摻雜碳材料復(fù)合而成。本發(fā)明設(shè)計的鎳鋅雙金屬二維納米片狀結(jié)構(gòu),相比傳統(tǒng)納米顆粒,能暴露更多的活性位點,縮短質(zhì)量傳輸路徑,利于反應(yīng)物和產(chǎn)物的擴(kuò)散,將鎳和鋅雙金屬...
        • 本申請公開了一種基于模式產(chǎn)品與深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)回波短臨預(yù)報方法,包括:S1、獲取公開的天氣雷達(dá)組網(wǎng)組合反射率數(shù)據(jù)并基于WRF模型進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選;S2、基于S1中篩選的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到雷達(dá)組合反射率樣本集合以及WRF模式分析場樣本集合;S...
        • 本發(fā)明提供了一種用于增強(qiáng)視覺推理能力的多模態(tài)大語言模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化方法,包括:基于信息密度的token加權(quán)機(jī)制和基于多選任務(wù)的軟獎勵訓(xùn)練策略對輸入的問題進(jìn)行處理得到多個候選回答;對多個候選回答進(jìn)行評估,生成相應(yīng)的獎勵分?jǐn)?shù),基于獎勵分?jǐn)?shù)計...
        • 本發(fā)明涉及沙塵預(yù)測領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖Transformer的沙塵氣溶膠濃度預(yù)測方法,包括收集多源沙塵相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建特征集;基于監(jiān)測站點的空間分布構(gòu)建圖結(jié)構(gòu),針對不同區(qū)域和季節(jié)的沙塵特性差異,開發(fā)自適應(yīng)門控特征增強(qiáng)模塊和...
        • 本發(fā)明公開了一種含多元硅環(huán)的芳基化合物的制備方法。這種方法以八甲基?1,4?二氧雜環(huán)己硅烷作為硅源,在降冰片烯的介導(dǎo)作用下通過鈀催化劑催化形成五元鈀環(huán)過渡態(tài),進(jìn)一步實現(xiàn)了芳基噻蒽鎓鹽的鄰位C?H功能化,得到含多元硅環(huán)的芳基化合物。其有著...
        • 本發(fā)明公開了基于沖突感知馬爾可夫毯發(fā)現(xiàn)的癌癥驅(qū)動基因識別方法,包括以下步驟:S1、進(jìn)行初步條件獨立性檢驗,篩選與癌癥表型相關(guān)的基因,獲取得到初始候選父子節(jié)點集合ICPCT;S2、檢測初始候選父子節(jié)點集合ICPCT中的基因在不同條件集合下...
        • 本技術(shù)公開一種用于細(xì)菌純化的劃線裝置,包括支架、傳送帶、控制器、劃線棒和劃線裝置,所述傳送帶穿過支架設(shè)置于支架下方;支架頂部水平設(shè)置滑桿,所述滑桿長度方向與傳送帶長度方向垂直;所述劃線裝置包括殼體和連接件,所述殼體頂部穿設(shè)于滑桿上,底部...
        • 本申請屬于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域,具體涉及一種基于語義聚合的通用醫(yī)學(xué)圖像分割方法及系統(tǒng),旨在解決現(xiàn)有模型面對新數(shù)據(jù)域時泛化能力差的問題。該方法的核心在于:采用一種期望最大化語義聚合機(jī)制,分別對從圖像中提取的視覺特征和從文本中提取的語言特征進(jìn)行...
        • 本發(fā)明公開了一種環(huán)內(nèi)反應(yīng)束靶交叉狀態(tài)的監(jiān)測系統(tǒng)及方法,涉及粒子物理實驗技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括信號源模塊,用于以中高能離子束與氣體內(nèi)靶碰撞產(chǎn)生的δ電子作為監(jiān)測束靶交叉狀態(tài)的信號源;探測設(shè)備模塊,用于采用定制化的超高真空兼容硅探測器作為δ電子...
        • 本發(fā)明提供一種基于放牧管理的土草畜碳循環(huán)調(diào)控方法及系統(tǒng),包括:采集預(yù)設(shè)區(qū)域的土草畜多源數(shù)據(jù),組成碳流池;建立碳循環(huán)系統(tǒng)耦合度評估模型,結(jié)合碳流池,獲得土草畜碳循環(huán)系統(tǒng)的耦合度評級結(jié)果;基于耦合度評級結(jié)果,診斷生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)狀態(tài)對草地生產(chǎn)...
        • 本發(fā)明公開了一種黑麥草愈傷組織誘導(dǎo)及優(yōu)化遺傳轉(zhuǎn)化體系的方法。本發(fā)明首先對經(jīng)過消毒處理的黑麥草種子進(jìn)行縱切,隨后將其置于含有小肽的誘導(dǎo)培養(yǎng)基中,以誘導(dǎo)愈傷組織的形成;接著,利用農(nóng)桿菌對愈傷組織進(jìn)行侵染,將其轉(zhuǎn)移至添加了小肽的選擇培養(yǎng)基和分...
        • 本發(fā)明公開了一種祁連圓柏幼苗培育裝置及培育方法,包括培育箱,培育箱內(nèi)側(cè)頂部和底部均設(shè)置有傳送組件,頂部的傳送組件上設(shè)置有多個抗逆訓(xùn)練組件,多個育種組件設(shè)置在底部的傳送組件上,種植組件設(shè)置在培育箱的內(nèi)側(cè),包括豎直方向移動設(shè)置的深度調(diào)節(jié)架,...
        • 本發(fā)明提供一種原型記憶增強(qiáng)與時空冗余抑制的長視頻多模態(tài)理解方法及系統(tǒng),從長視頻中獲取逐幀的視覺特征序列和文本特征;利用原型選擇機(jī)制提取原型特征,以減少幀內(nèi)冗余,保留關(guān)鍵特征;將原型選擇提取的原型特征按照時間順序拼接后存儲于原型記憶庫中;...
        • 本申請?zhí)峁┮环N沙塵攜帶微生物通量的計算方法及相關(guān)裝置。相關(guān)裝置中的電子設(shè)備獲取與多種沙粒對應(yīng)的生長率和死亡率;其中,多種沙粒采樣自目標(biāo)區(qū)域且具有不同的粒徑,與每種沙粒對應(yīng)的生長率以及死亡率分別表征對應(yīng)沙粒上的微生物的生長速率以及死亡速率...
        • 本技術(shù)公開一種基于微流控裝置的熒光檢測暗盒,包括暗盒本體,暗盒本體由底座板、頂面板、前擋板、后擋板、左擋板以及右擋板組合而成;底座板前端設(shè)置有轉(zhuǎn)軸,轉(zhuǎn)軸上連接有旋轉(zhuǎn)滴液板,旋轉(zhuǎn)滴液板上設(shè)置有熒光微流控傳感器環(huán)形陣列;前擋板外側(cè)固定有遮光...
        • 本發(fā)明公開一種大豆GmbZIP104基因在植物適應(yīng)高鹽環(huán)境脅迫中的應(yīng)用,屬于植物基因工程技術(shù)領(lǐng)域。GmbZIP104基因cDNA的核苷酸序列如SEQ?ID?NO.1;所示,GmbZIP104的氨基酸序列如SEQ?ID?NO.2所示。本發(fā)...
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