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1. 发明申请

WO2019119458A1 超分辨成像系统审中-公开
公开(公告)号：WO2019119458A1
公开(公告)日：2019-06-27
申请号：PCT/CN2017/118137
申请日：2017-12-23
申请人：深圳大学
发明人：严伟 , 屈军乐 , 王璐玮 , 叶彤
IPC分类号： G02B27/58 , G01N21/64 , G02B26/06 , G02B21/00 , G06N3/12
CPC分类号： G01N21/64 , G02B21/00 , G02B26/06 , G02B27/58 , G06N3/12
摘要：一种超分辨成像系统，包括飞秒激光器（Laser1）、皮秒激光器（Laser2）、第一数据采集卡（NI1）、第二数据采集卡（NI2）、空间光调制器（SLM）等，飞秒激光器（Laser1）产生的耗散光与皮秒激光器（Laser2）产生的激发光射入样本后，会产生荧光信号，第二数据采集卡（NI2）将荧光信号转换为电压信息，电压信息作为遗传算法中的适应度值，根据遗传算法对电压信息进行计算，得到一个最大电压绝对值，并将与最大电压绝对值对应的相位图作为相位补偿图，通过将相位补偿图叠加到耗散光上，对耗散光进行像差校正，克服STED成像过程中引入的像差，提高STED超分辨成像系统的成像深度和空间分辨率，使得可以在生物医学等方面得到广泛应用。

2. 发明申请

WO2018014737A1 一种人工智能设备的数据处理方法、装置及系统审中-公开
公开(公告)号：WO2018014737A1
公开(公告)日：2018-01-25
申请号：PCT/CN2017/092039
申请日：2017-07-06
申请人：深圳光启合众科技有限公司
发明人：刘若鹏 , 胡滨
IPC分类号： G06N3/12
CPC分类号： G06N3/12
摘要：一种人工智能设备的数据处理方法、装置及系统，由于将多个人工智能设备组合在一起，形成人工智能网络，各个人工智能设备就代表网络中的一个节点。在云端设置有数据处理能力更高的人工智能设备作为中央控制节点，对网络中其余各个节点的人工智能设备上传的数据进行采集，根据多个人工智能设备上传的数据，利用遗传算法对这些上传数据进行综合分析，学习出更为优化的策略模型，弥补原有的决策模型中的缺陷，再下发至各个人工智能设备中，对各个节点的人工智能设备原有的决策模型进行更新，可以优化决策模型，进而使各个人工智能设备作出的决策更合理。

3. 发明申请

WO2016183438A1 SELF-TARGETING GENOME EDITING SYSTEM 审中-公开
标题翻译：自我定位基因组编辑系统
公开(公告)号：WO2016183438A1
公开(公告)日：2016-11-17
申请号：PCT/US2016/032348
申请日：2016-05-13
申请人： MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY
发明人： LU, Timothy, Kuan-ta , PERLI, Samuel, David , CUI, Hao
IPC分类号： C12N15/00 , C12N15/63 , G06N3/12
CPC分类号： C12N15/63 , C12N15/102 , C12N15/111 , C12N2310/20 , G06N3/12
摘要： The present disclosure is directed, in some embodiments, to engineered nucleic acids comprising a promoter operably linked to a nucleotide sequence encoding a guide ribonucleic acid (gRNA) that comprises a specificity determining sequence (SDS) and a protospacer adjacent motif (PAM). The present disclosure is directed, in some embodiments, to cells comprising, vectors comprising, and methods of producing the engineered nucleic acids.
摘要翻译：在一些实施方案中，本公开涉及包含与编码引导核糖核酸（gRNA）的核苷酸序列可操作地连接的启动子的工程化核酸，其包含特异性测定序列（SDS）和原原理邻近基序（PAM）。在一些实施方案中，本公开涉及包含载体的细胞，以及生产工程化核酸的方法。

4. 发明申请

WO2016154584A1 ALIGNMENT AND VARIANT SEQUENCING ANALYSIS PIPELINE 审中-公开
标题翻译：对齐和变量序列分析管道
公开(公告)号：WO2016154584A1
公开(公告)日：2016-09-29
申请号：PCT/US2016/024319
申请日：2016-03-25
申请人： QUEST DIAGNOSTICS INVESTMENTS INCORPORATED
发明人： ELZINGA, Christopher
IPC分类号： C12Q1/68 , C40B40/06 , G06F19/22 , G06N3/12 , G06N5/04
CPC分类号： C12Q1/6869 , C12Q1/6886 , C12Q2535/122 , C12Q2600/156 , G06F19/22 , G06N3/12 , G06N5/04
摘要： Provided are systems and methods for analyzing genetic sequence data from next generation sequence (NGS) platforms. Also provided are methods for the preparation of samples for nucleic acid sequence analysis by NGS. Variant calling is performed with a modified GATK variant caller. Mapping the reads to a genomic reference sequence is performed with a Burrows Wheeler Aligner (BWA) and does not comprise soft clipping. The genomic reference sequence is GRCh37.1 human genome reference. The sequencing method comprises emulsion PCR (emPCR), rolling circle amplification, or solid-phase amplification. In some embodiments, the solid-phase amplification is clonal bridge amplification.
摘要翻译：提供了用于分析来自下一代序列（NGS）平台的遗传序列数据的系统和方法。还提供了用于制备NGS核酸序列分析样品的方法。使用修改的GATK变量调用者执行变体调用。将读数映射到基因组参考序列用Burrows Wheeler Aligner（BWA）进行，不包括软限幅。基因组参考序列是GRCh37.1人类基因组参考。测序方法包括乳液PCR（emPCR），滚环扩增或固相扩增。在一些实施方案中，固相扩增是克隆桥扩增。

5. 发明申请

WO2019134319A1 类药有机分子的自动化构象分析方法审中-公开
公开(公告)号：WO2019134319A1
公开(公告)日：2019-07-11
申请号：PCT/CN2018/086195
申请日：2018-05-09
申请人：深圳晶泰科技有限公司
发明人：刘阳 , 张佩宇 , 杨明俊 , 孙广旭 , 马健 , 赖力鹏 , 温书豪
IPC分类号： G16C10/00 , G06N3/12
CPC分类号： G06N3/12 , G16C10/00
摘要：公开了一种类药有机分子的自动化构象分析方法，包括：将输入分子提取成一组片段，片段分为三种类型：柔性键片段、环异构片段和构型异构片段；基于知识的构象推荐；基于力场扫描的构象推荐；利用QM的方法验证产生的构象；如果验证通过，说明推荐的构象是有效的，否则进行力场进行校正；汇集片段的构象列表；使用遗传算法，将各个片段的构象参数进行组合优化，找到最优的一组构象。本发明结合基于知识和计算两种方法的优点，可获得准确的构象推荐；当通用力场描述能力有限时，可以通过QM计算对通用力场进行校正，形成对于该片段描述跟精确的专有力场。

6. 发明申请

WO2017186142A1 一种数据处理装置及数据处理方法审中-公开
公开(公告)号：WO2017186142A1
公开(公告)日：2017-11-02
申请号：PCT/CN2017/082175
申请日：2017-04-27
申请人：北京大学
发明人：许进
IPC分类号： G06N3/12 , G06F19/18
CPC分类号： G06N3/12 , G16B20/00
摘要：一种数据处理装置及方法，该装置包括处理指令输入模块（11）、控制器（12）、连接在第一容器（13）和第三容器（15）连通通路上的第一开关（17）、连接在第二容器（14）和第三容器（15）连通通路上的第二开关（18）、检测器（16）、第一容器（13）、第二容器（14）、第三容器（15）；处理指令输入模块（11）连接控制器（12），控制器（12）连接上述两开关（17，18）和检测器（16）。控制器（12）根据处理指令输入模块（11）输入的处理指令向上述开关（17，18）发送第一和第二指令，使第一容器（13）中预存的第一反应物进入第三容器（15），第二容器（14）内预存的第二反应物进入第三容器（15）中与第一反应物在第三容器（15）中预存的反应介质作用下反应生成聚合体，并在发送第一或第二指令达到预设时间时，控制检测器（16）检测聚合体，根据检测结果确定聚合体是否为处理结果。

7. 发明申请

WO2016207731A2 ALIFE MACHINE LEARNING SYSTEM AND METHOD 审中-公开
标题翻译： ALIFE MACHINE学习系统和方法
公开(公告)号：WO2016207731A2
公开(公告)日：2016-12-29
申请号：PCT/IB2016/001060
申请日：2016-06-27
申请人： SENTIENT TECHNOLOGIES (BARBADOS) LIMITED
发明人： HODJAT, Babak , SHAHRZAD, Hormoz
IPC分类号： A63F13/45 , G06F17/30
CPC分类号： G06N3/126 , A63F13/45 , G06F9/45516 , G06F15/18 , G06F17/30 , G06F17/30539 , G06F2216/03 , G06N3/12
摘要： Roughly described, a problem solving platform distributes the solving of the problem over a evolvable individuals, each of which also evolves its own pool of actors. The actors have the ability to contribute collaboratively to a solution at the level of the individual, instead of each actor being a candidate for the full solution. Populations evolve both at the level of the individual and at the level of actors within an individual. In an embodiment, an individual defines parameters according to which its population of actors can evolve. The individual is fixed prior to deployment to a production environment, but its actors can continue to evolve and adapt while operating in the production environment. Thus a goal of the evolutionary process at the level of individuals is to find populations of actors that can sustain themselves and survive, solving a dynamic problem for a given domain as a consequence.
摘要翻译：粗略地描述，问题解决平台将问题的解决方案分配给可演化的个体，每个人也演变出自己的参与者池。演员有能力为个人层面的解决方案进行协作，而不是每个演员都是全面解决方案的候选人。人口在个人层面和个人行为层面上演变。在一个实施例中，个体定义了根据其参与者群体可以演变的参数。个人在部署到生产环境之前是固定的，但是在生产环境中运行时，其角色可以继续发展和适应。因此，个人层面的进化过程的目标是找到能够维持自己和生存的行为者，从而为特定领域解决动态问题。

8. 发明申请

WO2016029172A1 SYSTEMS AND METHODS FOR PROBLEM SOLVING, USEFUL FOR EXAMPLE IN QUANTUM COMPUTING 审中-公开
标题翻译：用于问题解决的系统和方法，有用于量子计算中的示例
公开(公告)号：WO2016029172A1
公开(公告)日：2016-02-25
申请号：PCT/US2015/046393
申请日：2015-08-21
申请人： D-WAVE SYSTEMS INC.
发明人： HAMZE, Firas , KING, Andrew, Douglas , RAYMOND, Jack , ROY, Aidan, Patrick , ISRAEL, Robert , ANDRIYASH, Evgeny , MCGEOCH, Catherine , RANJBAR, Mani
IPC分类号： G06N99/00 , G06F17/10
CPC分类号： G06N99/002 , G06F9/02 , G06F9/32 , G06F15/18 , G06F15/76 , G06F17/10 , G06N3/12
摘要： Computational systems implement problem solving using heuristic solvers or optimizers. Such may iteratively evaluate a result of processing, and modify the problem or representation thereof before repeating processing on the modified problem, until a termination condition is reached. Heuristic solvers or optimizers may execute on one or more digital processors and/or one or more quantum processors. The system may autonomously select between types of hardware devices and/or types of heuristic optimization algorithms. Such may coordinate or at least partially overlap post-processing operations with processing operations, for instance performing post-processing on an ith batch of samples while generating an (i+1)th batch of samples, e.g., so post-processing operation on the ith batch of samples does not extend in time beyond the generation of the (i+1)th batch of samples. Heuristic optimizers selection is based on pre-processing assessment of the problem, e.g., based on features extracted from the problem and for instance, on predicted success.
摘要翻译：计算系统使用启发式求解器或优化器来实现问题解决。这样可以迭代地评估处理的结果，并且在对修改的问题重复处理之前修改其问题或表示，直到达到终止条件。启发式求解器或优化器可以在一个或多个数字处理器和/或一个或多个量子处理器上执行。系统可以在类型的硬件设备和/或启发式优化算法的类型之间自主选择。这样可以将后处理操作与处理操作协调或至少部分地重叠，例如在生成第（i + 1）批样本时对第一批样本执行后处理，例如，对第一批样品不超过第（i + 1）批次样品的产生时间。启发式优化器选择基于对问题的预处理评估，例如，基于从问题提取的特征，并且例如基于预测的成功。

9. 发明申请

WO2012154182A1 METHODS FOR IMPROVED PRODUCTION AND DISTRIBUTION 审中-公开
标题翻译：改进生产和分配的方法
公开(公告)号：WO2012154182A1
公开(公告)日：2012-11-15
申请号：PCT/US2011/036203
申请日：2011-05-12
申请人： AIR PRODUCTS AND CHEMICALS, INC. , ESMAILI, Ali , LATSHAW, Catherine, Catino , KUMAR, Sharad , ALGER, Montgomery M., M.
发明人： ESMAILI, Ali , LATSHAW, Catherine, Catino , KUMAR, Sharad , ALGER, Montgomery M., M.
IPC分类号： G06F15/18
CPC分类号： G06N3/12 , F17D1/00 , F17D3/01 , F25J3/04848 , F25J3/04951 , F25J2290/10 , F25J2290/60 , G06Q10/06 , G06Q10/063 , G06Q10/06313 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： A computer-implemented system and method for producing and distributing at least one product from at least one plant to at least one customer where discretized plant production data, filtered customer sourcing data, forecasted customer demand data, and forecasted plant electricity pricing data are input into a modified genetic algorithm and an electronic processor solves the modified genetic algorithm and outputs the solution to an interface. The system and method is flexible and can incorporate data as it becomes available to yield intermediate solutions for quick decision making.
摘要翻译：一种计算机实现的系统和方法，用于从至少一个工厂到至少一个客户生产和分发至少一个产品，其中离散化的工厂生产数据，过滤的客户采购数据，预测的客户需求数据和预测的工厂电价定价数据被输入到改进的遗传算法和电子处理器解决了修改后的遗传算法，并将解决方案输出到接口。该系统和方法是灵活的，并且可以包含数据，因为它可用于产生用于快速决策的中间解决方案。

10. 发明申请

WO2008130610A1 VERTICAL CURVE SYSTEM FOR SURFACE GRADING 审中-公开
标题翻译：用于表面分级的垂直曲线系统
公开(公告)号：WO2008130610A1
公开(公告)日：2008-10-30
申请号：PCT/US2008/004988
申请日：2008-04-18
申请人： WILLIAMS, Mark , WILLIAMS, Alan
发明人： WILLIAMS, Mark , WILLIAMS, Alan
IPC分类号： E02F3/76
CPC分类号： G06N3/12 , G06N3/126
摘要： A method is disclosed that generates design profiles and a surface therefrom that promote water drainage from soil in an area of interest. Topographical data describing an initial surface of the area of interest are used to form initial profiles. The method generates the design profiles using the initial profiles and desired design parameters such as minimum slope, maximum slope, optimal slope, maximum depth, optimal depth, starting elevation, ending elevation, rules of curvature, and rules of earth balancing. The method generates design surface profiles so that the cut volumes and fill volumes of the soil are at or near balance as much as possible from the available soil in the area of interest.
摘要翻译：公开了一种从感兴趣区域的土壤产生排水的设计简档和表面的方法。描述描述感兴趣区域的初始表面的地形数据用于形成初始轮廓。该方法使用初始轮廓和期望的设计参数（如最小坡度，最大坡度，最优坡度，最大深度，最佳深度，起始仰角，结束高程，曲率规则和土方平衡规则）生成设计轮廓。该方法产生设计表面轮廓，使得土壤的切割体积和填充体积尽可能距离感兴趣区域中的可用土壤尽可能接近平衡。

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