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本发明揭示了一种基于nlmixr包的药动学‑药效学模型超参数自动学习方法及装置,该方法包括以下步骤:S1:基于nlmixr软件包构建药动学‑药效学模型;S2:确定超参数空间;S3:结合机器学习算法来获得候选超参数集合,S4:交叉验证机制;S5:包括已取得最佳结果的超参数的组合评分及提供优化过程期间观察到的最好的评分。本技术方案首先通过nlmixr软件包进行药动‑药效学模型的构建,接着确定模型的超参数空间,并进行药动学‑药效学超参数的初始估计,再结合机器学习相关算法实现初始超参数的自动调优。
📄 2021109914681 📂 G06F30_20 👤 南京邮电大学 📅 2021-08-26
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年