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我国医药行业知识产权侵权纠纷多元解决机制的建立与发展

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中国新药杂志 2024年第13期33卷 1303-1310页

作者：朱珈震李静张静中国药科大学理学院南京211198 中国药科大学图书与信息中心南京211198 中国药科大学期刊编辑部南京210009

近年来我国涉及医药行业的知识产权侵权纠纷案件快速增加,只采用诉讼的方式并不能彻底满足当事人解决纠纷的需求,因此出现了针对专利侵权纠纷的多元解决机制,为专利侵权案件的双方当事人提供便利、多样、有效的专利侵权纠纷解决途径。... 详细信息

近年来我国涉及医药行业的知识产权侵权纠纷案件快速增加,只采用诉讼的方式并不能彻底满足当事人解决纠纷的需求,因此出现了针对专利侵权纠纷的多元解决机制,为专利侵权案件的双方当事人提供便利、多样、有效的专利侵权纠纷解决途径。其中药品专利纠纷早期解决机制的全面实施平衡了我国创新药和仿制药的发展,有利于我国医药行业的创新发展。本文通过对相关文献进行分析,阐述我国医药行业所处的环境,针对当前环境采用的多元纠纷解决机制的不足提出建议。

关键词：专利侵权纠纷知识产权医药行业专利纠纷早期解决

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纺锤形鱼类图像分割方法研究

纺锤形鱼类图像分割方法研究

作者：朱珈缘大连海洋大学

学位级别：硕士

在水产养殖中,无人化监测鱼类生长信息是智慧养殖的重要环节,因此研究一种用于鱼体尺度的准确、稳定、快速图像分割方法对深入剖析鱼类生长至关重要。然而,在自然界中,为了适应环境,不同的鱼类呈现出不同的体态特征,其中纺锤形是众多养... 详细信息

在水产养殖中,无人化监测鱼类生长信息是智慧养殖的重要环节,因此研究一种用于鱼体尺度的准确、稳定、快速图像分割方法对深入剖析鱼类生长至关重要。然而,在自然界中,为了适应环境,不同的鱼类呈现出不同的体态特征,其中纺锤形是众多养殖鱼类形体特征中较多的一种,涵盖了许多鱼类品种,如淡水鱼类的青草鲢鳙四大家鱼、咸水鱼类的大黄鱼、小黄鱼、马面鱼、黑鱼等。为了使得所研究的方法不仅具有一定的普适性,更要具有较高的精准性,所以本文将研究的重点聚焦在纺锤形鱼类的图像分割任务上。与此同时,随着人工智能技术的快速发展,作为智能技术中的一种模型优化手段——深度神经网络已在图像分割中体现出越来越无法替代的优势,因此为了进一步提高对纺锤形鱼类图像分割的精准性,针对纺锤形鱼类图像分割过程中存在的边缘不清、特征模糊等问题,结合深度学习方法,提出一种多特征增强融合双路级联的纺锤形鱼类图像分割网络模型,所做工作如下:(1)提出基于U-Net网络融合多尺度特征交叉感知模块的网络模型i U-Net。针对纺锤形鱼的特殊体态,通过对U-Net网络的下采样部分进行改进,提出增加一种多尺度特征交叉感知模块(Multiscale Feature Cross Perceptron,MFCP)来增强对特征的处理,从而提高纺锤形鱼分割的精准度。通过消融实验及对比试验验证而所提的i U-Net网络模型相较于传统的U-Net网络模型分割精确度有着约6.5%的提升。而与其他端到端的分割模型相比,i U-Net也有着较大的性能优势,在推理时间方面也与其相当。(2)提出基于多尺度特征增强融合的纺锤形鱼类图像分割模型。为进一步优化处理在下采样过程产生的多尺度特征,提出基于多特征增强融合的纺锤形鱼类分割网络Koi U-Net。Koi U-Net在增加多尺度特征交叉感知模块基础上增加了多尺度特征融合模块(Multiscale Feature Fusion,MFF)和金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块。同时,Koi U-Net在上采样阶段,使用新设计的多尺度上采样模块(Multiscale Upsampling,MU)方式替换普通的反卷积等上采样操作,进而逐步完善最终的分割结果。通过实验验证Koi U-Net平均分割精度准确率达到98.63%。(3)提出双路结构优化网络。为进一步提高纺锤形鱼类图像的分割效果,特别是纺锤形鱼类主体边缘的精准度,基于Koi U-Net模型提出了一种双路级联的纺锤形鱼类图像分割模型DKoi U-Net。通过这种双路结构,DKoi U-Net能够在不同的层面上同时优化模型的性能,大大提高了边缘准确性和鲁棒性。通过实验验证DKoi U-Net平均分割精度准确率高达99.40%。

关键词：图像分割深度神经网络纺锤形鱼类多尺度

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南京地区静稳天气下局地臭氧污染光化学成因

环境科学 2024年

作者：贺婕安俊琳冯悦政朱珈莹吴玲霞南京信息工程大学中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室广东省茂名市气象局

基于2015～2021年南京市草场门(CCM)、浦口(PK)和仙林大学城(XL)这3个站点的挥发性有机物(VOCs)、常规空气污染物观测数据和ERA5气象再分析资料，利用箱式模型(OBM-MCM)研究探讨了静稳天气下臭氧(O3)超标日的O3生成消耗机制。结果表明... 详细信息

基于2015～2021年南京市草场门(CCM)、浦口(PK)和仙林大学城(XL)这3个站点的挥发性有机物(VOCs)、常规空气污染物观测数据和ERA5气象再分析资料，利用箱式模型(OBM-MCM)研究探讨了静稳天气下臭氧(O3)超标日的O3生成消耗机制。结果表明：①南京地区3个站点2015～2021年O3污染时期的静稳天数存在显著差异，其中2019年静稳天数最多，为46d(CCM)、50d(PK)和54d(XL)，占O3超标天数的66.7%(CCM)、64.9%(PK)和62.2%(XL)。②污染时期3个站点的O3生成和消耗速率存在差异，净生成速率最高值为2.5×10-9h-1(CCM)，最低值为1.4×10-9h-1(XL)。③HO2·+NO和·OH+NO2反应途径分别对O3生成和消耗贡献最大。HO2·+NO途径贡献了O3生成的69%(CCM)、68%(PK)和71%(XL)；·OH+NO2途径贡献了O3消耗的67%(CCM)、63%(PK)和62%(XL)。④3个站点在静稳天气下的O3污染主要受本地光化学反应影响，本地减排是污染控制的关键。

关键词：南京臭氧污染 MCM箱模型静稳天气臭氧生消

基于PSO-BP神经网络的游泳池式反应堆堆芯功率调节系统优化研究

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核动力工程 2024年第4期45卷 173-180页

作者：彭治文陈晓亮朱珈辰王峰中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究所北京102413

基于MATLAB/Simulink平台构建49-2游泳池式反应堆堆芯功率调节系统和一回路传热系统的仿真模型,开展外界反应性扰动仿真试验验证模型的准确性。采用粒子群算法(PSO)与反向传播(BP)神经网络相结合的比例-积分-微分(PID)控制器作为主控制... 详细信息

基于MATLAB/Simulink平台构建49-2游泳池式反应堆堆芯功率调节系统和一回路传热系统的仿真模型,开展外界反应性扰动仿真试验验证模型的准确性。采用粒子群算法(PSO)与反向传播(BP)神经网络相结合的比例-积分-微分(PID)控制器作为主控制器,模拟堆芯反应性和堆芯进口温度扰动下调节系统的响应情况,与游泳池式反应堆原控制器和传统BP神经网络控制器的响应情况相比较。结果表明,外界存在扰动时,基于PSO-BP神经网络的PID控制器可以使堆芯迅速达到稳定状态,调节时间更短、超调量更小,具有更好的鲁棒性和稳定性。

关键词：粒子群算法(PSO) 反向传播(BP)神经网络比例-积分-微分(PID)控制器反应堆功率调节

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MWCNTs/PEI杂化纳米纤维膜用于增韧液体成型CF/EP复合材料研究

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化工新型材料 2024年

作者：陈正国杨青吕玥蒽上海碳纤维复合材料创新研究院

为了研究不同浓度碳纳米管含量的多壁碳纳米管/聚醚酰亚胺（MWCNTs/PEI）杂化纳米纤维膜对于液体成型环氧树脂碳纤维复合材料的影响，本文制备了液体成型环氧树脂碳纤维复合材料进行实验。通过静电纺丝法制备碳纳米管/聚醚酰亚胺杂化纳... 详细信息

为了研究不同浓度碳纳米管含量的多壁碳纳米管/聚醚酰亚胺（MWCNTs/PEI）杂化纳米纤维膜对于液体成型环氧树脂碳纤维复合材料的影响，本文制备了液体成型环氧树脂碳纤维复合材料进行实验。通过静电纺丝法制备碳纳米管/聚醚酰亚胺杂化纳米纤维膜，系统研究碳纳米管含量对碳纤维/环氧树脂复合材料层间韧性和面内力学性能的影响，并分析性能与层间多级微观结构的关联机制。研究发现，适应VARI工艺的碳纳米管/聚醚酰亚胺杂化纳米纤维膜使复合材料I型层间断裂韧性得到改善。这可能与碳纳米管/聚醚酰亚胺杂化纳米纤维膜中聚醚酰亚胺通过原位溶解和固化诱导相分离在层间区域形成PEI相分离微球以及碳纳米管的起到钉扎，锚固效应和裂纹尖端分叉机制吸收更多的能量的作用，同时提高层间裂纹扩展阻力和改善层间树脂基体载荷转移能力的作用有关。

关键词： MWCNTs/PEI杂化纳米纤维膜层间增韧环氧树脂液体成型

乙醇对干酪乳酪杆菌Zhang甲基化转移酶突变体的影响

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中国食品学报 2024年第6期24卷 24-32页

作者：闫珈铭张文羿内蒙古农业大学乳品生物技术与工程教育部重点实验室、农业农村部奶制品加工重点实验室呼和浩特010018

乳酸菌应用于酒精饮料的生产时会面临乙醇胁迫,增强其乙醇耐受性在工业育种中显得尤为重要。分离自内蒙古传统酸马奶的干酪乳酪杆菌Zhang,是一株发酵性能优良的益生菌。本研究以干酪乳酪杆菌Zhang及其甲基化转移酶突变体为研究对象,采... 详细信息

乳酸菌应用于酒精饮料的生产时会面临乙醇胁迫,增强其乙醇耐受性在工业育种中显得尤为重要。分离自内蒙古传统酸马奶的干酪乳酪杆菌Zhang,是一株发酵性能优良的益生菌。本研究以干酪乳酪杆菌Zhang及其甲基化转移酶突变体为研究对象,采用液相色谱-质谱联用技术对其在10%乙醇胁迫下生长12 h的差异代谢物进行系统分析,目的是探明乙醇胁迫下DNA甲基化对干酪乳酪杆菌代谢物的影响。在甲基化转移酶突变体和野生型之间共鉴定得到199个差异代谢物,进一步富集分析显示差异代谢物主要在氨基酸代谢、ABC转运体、双组分系统以及丙酮酸代谢途径显著富集。这些研究结果对乳酸菌工业育种具有重要意义。

关键词： DNA甲基化干酪乳酪杆菌乙醇胁迫代谢组学液质联用

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基于局部时空的多峰优化算法及其在PID控制中的应用

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计算机学报 2024年第6期47卷 1323-1340页

作者：赵宏李珈瑞刘静西安电子科技大学广州研究院广州510555

多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到... 详细信息

多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到进化过程中种群的当前状态(如常用的贪婪选择策略),容易导致种群陷入局部最优;(2)传统的随机搜索策略在复杂搜索空间内难以快速有效找到全局最优解;(3)当前设计的多峰优化算法往往需要手工设置参数(如变异因子和交叉因子等),而参数的大小将直接影响种群的多样性和收敛性.针对上述难点,本文提出了一种新的基于局部时空的多峰优化(Localized Time-Distance-based Multimodal Optimization,LTDMO)算法,主要包括三个贡献点:首先,提出了结合随机搜索和定向引导的变异(Random and Direction-based Mutation,RDM)策略,利用随机变异增加种群中个体的多样性,并通过划分邻域将整个种群分成不同的可重叠子种群,在局部搜索空间内进行变异操作来更好地定位全局最优解,从而避免个体陷入局部最优.其次,提出了基于时间局部性原理的拥挤选择(Locality-based Crowding Selection,LCS)策略,利用进化过程中的时间局部性记录对当前个体更有潜力的进化方向,并在此方向上生成新的子代,使种群进一步向全局最优解收敛.最后,提出了自适应参数控制(Self-adaptive Parameter Control,SPC)策略,基于个体进化信息自适应调整算法的参数值,降低算法在进化过程中对变异因子和交叉因子的参数敏感性.本文将LTDMO算法在CEC'2013测试集上进行实验,并将结果与其他11种多峰优化算法对比,表明LTDMO算法能有效处理较多的全局最优复杂多峰优化问题,具体地,在F1~F5、F8和F10问题上峰值率和成功率均达到100%;在具有较多局部最优的多峰优化问题(F6和F7)上,LTDMO算法的峰值率达到86%以上,这优于9种其他对比算法的性能;在处理复合多峰优化问题时,LTDMO算法在处理F11、F12、F14、F16问题上性能达到最优.同时将LTDMO算法在比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制器上进行应用,结果表明LTDMO算法能为PID控制器找到多种最优控制参数,使系统达到稳定状态且误差更小.

关键词：多峰优化问题邻域变异时间局部性自适应调整参数 PID控制

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基于YOLOv7的轻量级鱼类目标检测算法

现代电子技术 2024年第11期47卷 78-83页

作者：曹静雯孟娟朱珈缘马媛媛大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023

针对传统鱼群检测方法耗时长且检测结果易受检测人员技术经验影响等问题,结合养殖鱼群图像特征,基于YOLOv7模型,提出一种轻量级实时检测鱼群的方法。该方法将GhostNet引入YOLOv7模型中作为主干特征提取网络,以减少网络的参数量,同时将... 详细信息

针对传统鱼群检测方法耗时长且检测结果易受检测人员技术经验影响等问题,结合养殖鱼群图像特征,基于YOLOv7模型,提出一种轻量级实时检测鱼群的方法。该方法将GhostNet引入YOLOv7模型中作为主干特征提取网络,以减少网络的参数量,同时将特征融合网络的ELAN-H模块中CBS卷积层替换为PConv,进一步降低模型的计算复杂度,并在特征融合网络中加入CBAM注意力模块和轻量级上采样算子CARAFE,以提高网络的特征表达能力。在采集的鱼群数据集上进行实验表明,提出模型的平均精度均值为95.54%,参数量为24.13×10^(6),浮点运算次数(GFLOPs)为38.45×10^(9),相较于YOLOv7模型,改进后的模型平均精度均值提高了1.86%,参数量和计算量分别降低了13.14%、70%。相较于YOLOv4和YOLOv5s等模型,文中模型的平均精度均值也均有提高,能够为鱼群检测提供一种轻量化的实时高效检测方法,大大降低了检测人员的工作量。

关键词： YOLOv7 GhostNet 轻量化 PConv 注意力机制 CARAFE