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        深圳大學(xué)專利技術(shù)

        深圳大學(xué)共有14868項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明公開了基于YOLO?Drop的3D打印微滴微流控免疫分析方法,該方法將高精度微流控芯片制備技術(shù)、液滴級(jí)免疫反應(yīng)體系、熒光成像采集及深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法進(jìn)行有機(jī)融合,實(shí)現(xiàn)了從液滴生成、熒光信號(hào)采集、圖像識(shí)別、結(jié)果統(tǒng)計(jì)到濃度定量分析的全鏈...
        • 本發(fā)明提供了一種S波段基于四波混頻的全光波長轉(zhuǎn)換器,包括泵浦源、信號(hào)源、第一偏振控制器、第二偏振控制器、波分復(fù)用耦合器、高非線性光纖及光譜儀;泵浦源、信號(hào)源分別經(jīng)第一/第二偏振控制器后連波分復(fù)用接耦合器的第一端口和第二端口,波分復(fù)用耦合...
        • 本發(fā)明提供了一種能夠提高畢赤酵母工程菌生產(chǎn)糖蛋白S.rug.?PGK的輔助質(zhì)粒、重組畢赤酵母工程菌及其應(yīng)用,屬于磷酸甘油酸激酶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種能夠提高畢赤酵母工程菌生產(chǎn)磷酸甘油酸激酶的輔助質(zhì)粒,所述輔助質(zhì)粒包括組成型表達(dá)翻...
        • 本發(fā)明涉及納米復(fù)合材料技術(shù)領(lǐng)域,公開了具有多級(jí)結(jié)構(gòu)的柔性聚合物復(fù)合熱電材料及其制備方法,所述材料為柔性自支撐薄膜,包含MOF基體、單壁碳納米管及導(dǎo)電聚合物包覆層;所述材料具有微孔、介孔、大孔多級(jí)孔結(jié)構(gòu)。本發(fā)明通過PS微球模板調(diào)控介孔/大...
        • 本發(fā)明公開了一種基于二維范德華異質(zhì)結(jié)構(gòu)的浮柵型鐵電場(chǎng)效應(yīng)晶體管的感存算一體器件及其設(shè)計(jì)和制備方法、仿生視覺神經(jīng)形態(tài)芯片。器件包括依次堆疊的柵電極、阻擋層、鐵電層、隧穿層、二維半導(dǎo)體層及源漏電極;二維半導(dǎo)體層具有光電響應(yīng)特性,隧穿層被配置...
        • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N智能臨床教學(xué)系統(tǒng)及方法,用于以虛擬患者模仿病患的智能體響應(yīng)于多輪問答的查詢語句,基于虛擬患者對(duì)應(yīng)的個(gè)性化知識(shí)子圖,獲得對(duì)應(yīng)的回答語句反饋給學(xué)習(xí)者,每輪問答對(duì)應(yīng)于問診路徑的問診節(jié)點(diǎn),智能體不僅可以支撐復(fù)雜語義生成與教學(xué)推理、...
        • 本發(fā)明公開了一種大規(guī)模快速制備硫化物全固態(tài)電解質(zhì)的方法,屬于固態(tài)電解質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:于惰性氣氛下,將原料于超高速剪切條件下瞬時(shí)高速離心粉碎混合,再將所得混合粉末冷壓和燒結(jié)后得到硫化物全固態(tài)電解質(zhì)坯體,將所述坯體置于相同裝置下快...
        • 本發(fā)明公開了基于算法的輕量級(jí)魯棒無監(jiān)督特征選擇的音頻去噪方法,包括采集實(shí)時(shí)場(chǎng)景下含噪聲音頻信號(hào),作為待去噪音頻數(shù)據(jù);基于上述待去噪音頻數(shù)據(jù),構(gòu)建基于聯(lián)合子空間學(xué)習(xí)的魯棒無監(jiān)督特征選擇模型,并通過多任務(wù)互補(bǔ)學(xué)習(xí)構(gòu)建目標(biāo)優(yōu)化函數(shù);采用交替優(yōu)...
        • 本發(fā)明公開了DPP4響應(yīng)型QC抑制劑、靶向納米遞送系統(tǒng)及其制備方法與應(yīng)用,涉及藥物化學(xué)及藥用材料領(lǐng)域。其中,DPP4響應(yīng)型QC抑制劑包括:QC抑制劑和DPP4識(shí)別肽段;QC抑制劑的結(jié)構(gòu)通式為DPP4識(shí)別肽段的通式為(Xaa?Pro)n或...
        • 本申請(qǐng)涉及一種高固廢低碳高性能灌漿料的數(shù)智調(diào)控制備方法及系統(tǒng),解決了傳統(tǒng)制備技術(shù)缺乏自主可控的數(shù)智化調(diào)控體系,對(duì)原材料波動(dòng)的適配能力弱的問題,其方法包括:獲取工業(yè)固廢原料的XRF化學(xué)成分與XRD礦物組成數(shù)據(jù),構(gòu)建材料基因數(shù)據(jù)庫;基于數(shù)據(jù)...
        • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的站城協(xié)同立體感知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及方法,涉及站城協(xié)同技術(shù)領(lǐng)域,用于改善相關(guān)技術(shù)中,站城數(shù)據(jù)融合困難、協(xié)同狀態(tài)無法量化評(píng)估和預(yù)測(cè)的技術(shù)問題。方法包括:將預(yù)設(shè)的站城協(xié)同區(qū)域劃分為多個(gè)感知單元;獲取站域數(shù)據(jù),并從站...
        • 本發(fā)明公開了一種調(diào)控高階龐加萊球光束的方法和裝置,基于二次諧波這一非線性效應(yīng),提出了利用非線性光學(xué)晶體在角動(dòng)量、光強(qiáng)分布、偏振態(tài)等多個(gè)維度對(duì)具有復(fù)雜矢量偏振分布的高階龐加萊球光束進(jìn)行有效調(diào)控。并且通過設(shè)定二次諧波生成過程中不同的相位匹配...
        • 本發(fā)明屬于微納成形技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種雙面壓印成形方法及雙面微納結(jié)構(gòu)元件。雙面壓印成形方法包括如下步驟:制模,準(zhǔn)備圖案化基底,圖案化基底具有圖案面,于圖案面加工對(duì)準(zhǔn)結(jié)構(gòu),并根據(jù)對(duì)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)于圖案面加工微納結(jié)構(gòu);切邊,根據(jù)對(duì)準(zhǔn)結(jié)構(gòu),沿第一方...
        • 本發(fā)明公開了一種納米級(jí)硫化物固態(tài)電解質(zhì)的制備方法,屬于全固態(tài)電解質(zhì)材料制備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過低溫冷凍濕法球磨工藝,在持續(xù)低溫條件下實(shí)現(xiàn)了硫化物電解質(zhì)的長時(shí)間持續(xù)性顆粒細(xì)化,有效防止持續(xù)球磨過程中的熱失穩(wěn)反應(yīng),保持電解質(zhì)的化學(xué)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,...
        • 本發(fā)明屬于藥物新用途領(lǐng)域,更具體地,涉及匹莫齊特在制備治療腎纖維化疾病的藥物中的應(yīng)用。本發(fā)明首次發(fā)現(xiàn)匹莫齊特通過結(jié)合EIF4A1蛋白來抑制腎纖維活性,可作為潛在的抗腎纖維化藥物,為抗器官或組織纖維化藥物的研究提供了新思路。
        • 本發(fā)明涉及導(dǎo)電材料技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于炭黑摻雜的ECC混凝土及其制備方法與應(yīng)用,包括以下步驟:將水泥、礦渣、石英砂、硅灰、石灰石粉進(jìn)行干混得到干料;將炭黑、分散劑分散在水中得到炭黑分散液;將干料、炭黑分散液、聚羧酸高效減水劑和聚乙烯...
        • 本申請(qǐng)涉及隧道工程技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于吸水樹脂改良渣土的渣土分離方法,所述基于吸水樹脂改良渣土的渣土分離方法包括:獲取待分離渣土,其中,所述待分離渣土呈改良劑凝膠包裹渣土顆粒的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);將所述待分離渣土的所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行破壞處理,得...
        • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺與多模態(tài)感知技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于雙向多模態(tài)殘差融合語義占據(jù)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:多視角同步采集彩色圖像和對(duì)應(yīng)的深度圖像;根據(jù)所述彩色圖像和深度圖像,分別獲取多尺度彩色體素特征和多尺度深度體素特征;根據(jù)所述多...
        • 本申請(qǐng)涉及一種固廢高值化核工程混凝土材料知識(shí)庫建立方法及系統(tǒng),解決了研發(fā)過程高度依賴經(jīng)驗(yàn)化的固定摻量試錯(cuò),這導(dǎo)致研發(fā)周期長,難以適配SMR快速建設(shè)需求的問題,其方法包括:通過整合雙源數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化處理,構(gòu)建核工程混凝土材料數(shù)據(jù)庫;采用機(jī)器...
        • 本發(fā)明公開了一種基于GNSS干擾偵測(cè)及輔助的定位方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取原始ADS?B數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到預(yù)處理后的ADS?B數(shù)據(jù);基于深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)預(yù)處理后的ADS?B數(shù)據(jù)進(jìn)行異常航班波動(dòng)序列識(shí)別處理,得到干擾航班數(shù)據(jù);通...