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知识产权简介:本发明提供一种用于皮肤抗炎的蓝萼甲素纳米透皮递送系统，为蛋白-蓝萼甲素-聚合物壳层的胶囊复合结构，所述酶为对皮肤有亲和作用的蛋白，蓝萼甲素负载于蛋白中，聚合物层包覆在蛋白的表面，所述蓝萼甲素纳米透皮递送系统尺寸为30-80nm，表面Zeta电位为+4至+6 mV，聚合物壳层厚度为10-35nm。聚合物外壳表面性质可以根据透皮递送的深度需求进行调控，使得蛋白质突破皮肤屏障被高效递送至皮肤深处再将蓝萼甲素缓慢释放，靶向缓解皮肤炎症，解决蓝萼甲素治疗皮肤炎症因透皮效果不理想而治疗效果低下的缺陷。
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／自然科学研究和试验发展
- 权利人: 上海交通大学
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知识产权简介:本发明公开了一种足式机器人动作空间受约束条件下的运动控制方法，解决了足式机器人学习型控制器无法保证输出满足强约束的问题，其技术要点是构建足式机器人约束模型、构建约束对应的对偶动作空间、构建基于迪利克雷分布的策略网络模型、使用在对偶空间下的迪利克雷分布策略网络迭代算法，在仿真器中训练足式机器人控制器、将控制器迁移至真机环境中，本发明的一种足式机器人动作约束控制方法，可以实现控制器输出对任意一阶约束的完全满足，降低了学习型控制器在对偶动作空间内的训练难度，能够提高足式机器人运动控制的安全性，更加实用。
- 国民经济行业: 制造业
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知识产权简介:本发明提供一种可以在现代GPU上实现的实时真实感地物交互方法，通过该方法可以真实地实时模拟出雪地、泥地这类可交互地形在受到作用力时产生的压缩、堆积、边缘隆起效果，以及现有方法中无法实时模拟的，在生成斜坡时产生的物质滑坡现象和地形凹陷处受力产生的水平形变效果。所述实时真实感地物交互方法包括：检测可交互物体与地形之间的碰撞，并计算出穿透深度图；根据穿透深度图，使用置换和侵蚀算法对地形的压缩、堆积、边缘隆起效果进行仿真；根据侵蚀算法输出的结果，使用基于生成速度场的高度图平流方法对地形的物质滑坡现象和地形水平形变现象进行仿真。本发明能够较为轻松地实现高效的地物交互仿真，有效解决现有技术中难以实时模拟的物质滑坡现象和地形水平形变现象的技术问题。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
- 权利人: 上海交通大学
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知识产权简介:本申请涉及计算机安全技术领域，公开了一种双因子认证方法及系统，该方法是基于生物信息和同态加密的双因子认证技术，其中，使用同态加密的公钥加密方案和具有鲁棒性的保留谓词关系的哈希函数来实现认证过程，并具有抵御重放攻击和容忍敌手获得数据库的能力。具体来说，该方案通过服务器随机生成随机数来抵御重放攻击；并使用生物认证因子和私钥认证因子的双因子认证来容忍敌手获得服务器的数据库。同时，该方案使用具有鲁棒性的保留谓词关系的哈希函数来保护用户的生物特征信息，使用同态加密的公钥加密方案来保护用户私钥信息。本申请显著提高了认证的安全性和认证的效率，能够更好地满足用户的需要。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／互联网和相关服务／互联网信息服务
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知识产权简介:本发明提供了一种在限制条件下构建三维频谱地图时采样点选取算法，即我们的算法能够在垂直高度较低点中采样并恢复完整空间的频谱地图，通过降低感知矩阵列之间的相关性来指导采样接收机放置。该方法包括：①三维频谱地图构建模型；②基于主要成分分析的信道矩阵预处理和采样点预选；③通过模拟退火算法对限制采样位置进行再优化找到相应替代点。本发明能够在采样受限条件下构建三维频谱地图且不损失精度。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／电信、广播电视和卫星传输服务／电信／其他电信服务
- 权利人: 上海交通大学
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知识产权简介:采用PU Learning和半监督学习结合的方法来提升在标签信息较少时的学习稳定性。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
- 权利人: 腾讯科技（上海）有限公司
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知识产权简介:本发明提供一种集仿真与测试功能于一体，能达到虚实结合仿真测试效果的车联网安全虚拟仿真测试平台。它可以对申请准入的网联汽车产品进行安全性验证，确保入网车辆的安全可靠，更好的维护车联网这个庞大系统的整体安全。
- 国民经济行业: 交通运输、仓储和邮政业／道路运输业／城市公共交通运输／其他城市公共交通运输
- 权利人: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
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知识产权简介:一种可重构定义的线控转向路感模拟方法
- 国民经济行业: 交通运输、仓储和邮政业／道路运输业
- 权利人: 上海交通大学
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知识产权简介:本发明涉及一种基于嵌入流形表征和信息瓶颈约束的鲁棒分类方法。图像分类的主要任务是将输入图像识别为所给定类别中的某一类。这往往要求模型算法具有一定的鲁棒性，即要求模型算法能够针对诸如通过添加随机噪声等方式得到的攻击样本表现出足够的防御能力；然而，现有的基于深度神经网络的分类算法大多都是黑盒模型，其分类的工作机制不透明，这导致了它们不能保证其抵御攻击样本的能力，进而也不能保证其分类结果的鲁棒性。本发明利用嵌入流形表征算法在图像样本投影以及信息瓶颈约束在特征提取方面的指导作用，来构建分类过程透明且具有理论保证的鲁棒分类方法。针对现有技术的缺陷，本作品的目的在于发明一种全新的基于嵌入流形表征和信息瓶颈约束的鲁棒分类方法。主要具有两个特点：1. 该算法可以对待分类图像进行预先分析，对不属于任何类别的图像拒绝分类，从而避免了对无效样本的无意义计算过程，节省计算资源；2. 该算法具有清晰透明的分类工作机制，在嵌入流形表征理论的支持下有关于分类鲁棒性的理论保证，且在实验中分类鲁棒性表现优秀。
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／工程和技术研究和试验发展
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知识产权简介:1.解决问题：分布式存储会使用纠删码技术来替代实现数据容错。但是纠删码在数据恢复是需要占用较大的网络和磁盘IO资源。在系统网络和磁盘负载较重，尤其是出现繁忙节点的情况下，传统的纠删码恢复容易被繁忙节点堵塞，导致出现较大的恢复延时。这会影响数据的可靠性。 2.主要作用：设计了一种新型的恢复模式，并且以此设计了一种基于图算法的调度算法，可以帮助在系统高负载的情况下规避繁忙节点，加速恢复。 3.主要特点：传统的恢复模式往往将数据块的恢复和解码任务在目标节点上执行，这种恢复模式也导致目标节点的网络磁盘和IO负载较重。我们设计了一种将解码任务和目标节点解绑定的恢复模式，解码任务放在源节点上，目标节点或者其他不属于该校验链的节点。基于上面描述的恢复模式，我们设计了一种基于图的调度算法，帮助规避恢复过程中的繁忙节点，加速恢复。 4.应用效果：比常用恢复算法快25%
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／数据处理和存储服务
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