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医疗数据的自动验证 公开日期:2024-12-13 公开号:CN112435753A 申请号:CN202010865057.3医疗数据的自动验证
- 申请号:CN202010865057.3
- 公开号:CN112435753A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:豪夫迈·罗氏有限公司|||山东大学齐鲁医院
本公开的实施例涉及医疗数据的自动验证。本公开的一些实施例提供一种用于医疗数据验证的方法。该方法包括获得在医疗测试中生成的目标医疗数据,以及获得用于验证医疗数据的机器学习模型。机器学习模型表示医疗数据和验证结果之间的关联,该验证结果指示与要对医疗数据执行的预定动作相关的信息。该方法还包括通过将目标医疗数据应用于机器学习模型来确定针对目标医疗数据的目标验证结果,该目标验证结果指示与要对目标医疗数据执行的目标动作相关的信息,目标动作选自预定动作。通过该方案,可以以高准确性、高效率且较少的手动工作来实现自动医疗数据验证。- 发布时间:2023-06-02 11:58:15
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一种智能查房系统、方法、装置和可读存储介质 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114927207A 申请号:CN202210522850.2一种智能查房系统、方法、装置和可读存储介质
- 申请号:CN202210522850.2
- 公开号:CN114927207A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:宁波大学医学院附属医院
本发明提供了一种智能查房系统、方法、装置和可读存储介质。智能查房系统包括:Tag 4Type卡片,Tag 4Type卡片用于存储病人身份数据;底层手持终端设备,底层手持终端设备用于读取并上传病人身份数据、接收病人信息、编辑病人信息和上传病人信息;Web服务器,Web服务器与底层手持终端设备网络连接,Web服务器与底层手持终端设备之间可进行交互反馈。本发明解决的问题是:相关技术中的技术方案无法快速地获取病人的病情数据。- 发布时间:2023-05-20 11:13:39
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一种基于序列特征的植物长链非编码RNA预测方法 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114882953A 申请号:CN202210570828.5一种基于序列特征的植物长链非编码RNA预测方法
- 申请号:CN202210570828.5
- 公开号:CN114882953A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:南京邮电大学
一种基于序列特征的植物长链非编码RNA预测方法,包括正负数据集构建去冗余、序列k‑mer频率特征提取、特征融合与选择以及分类器对比,正负数据集的构建去冗余旨在消除序列相似性对预测结果造成的影响,序列特征提取实现了对基因序列k‑mer特征的提取,特征融合在序列k‑mer特征提取的基础上加入序列长度特征和序列GC含量特征后将这三类特征进行融合,接着使用卡方检验进行最优特征选择,最后运用梯度提升决策树算法解决植物lncRNA的识别分类问题。本发明深入挖掘了基因序列特征,有效的融合这些特征且加以选择,为如何从大量的转录本中准确地识别出植物lncRNA这一问题提供了可行的方法。- 发布时间:2023-05-19 11:12:19
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一种基于机理-数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114783532A 申请号:CN202210381970.5一种基于机理-数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法
- 申请号:CN202210381970.5
- 公开号:CN114783532A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:北京工业大学
本发明提供了一种基于机理‑数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法,其特征在于,包括以下具体步骤:S1、首先基于活性污泥一号模型(ASM1),主要考虑脱氮过程对ASM1模型进行合理简化,建立简化机理模型;S2、基于matlab平台上,采用T‑S模糊神经网络对简化机理模型与原模型的出水指标误差建立数据模型,补偿简化机理模型的建模误差;S3、基于已建立的简化机理模型和数据模型,采用并联结构进行融合,建立城市污水处理脱氮过程机理‑数据混合模型,最后对该混合模型的出水指标进行了验证,同时与简化机理模型进行建模评价指标对比,验证了混合模型的有效性。本发明提供了一种机理与数据相融合的混合建模方法,建立了城市污水处理脱氮过程机理‑数据混合模型,通过机理模型来计算污水处理脱氮过程的生化反应,采用数据模型对机理模型的建模误差进行补偿;结果表明:与单一的简化机理模型相比,混合模型的精度得到了极大的提升,混合模型不仅物理可解释性强,而且更好地利用了数据的因果关系。- 发布时间:2023-05-17 11:41:30
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一种建筑工地扬尘浓度预测方法及系统 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114626580A 申请号:CN202210177570.2一种建筑工地扬尘浓度预测方法及系统
- 申请号:CN202210177570.2
- 公开号:CN114626580A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:湖北盛际科技有限公司
本发明公开了一种建筑工地扬尘浓度预测方法,包括以下步骤:在建筑工地内设置多个检测点,获取检测点任一时刻的扬尘浓度数据和环境信息;采用神经网络模型构建建筑工地的扬尘浓度预测初始模型;获取各检测点的多个不同时刻的扬尘浓度数据和环境信息,对各检测点的扬尘浓度数据进行修正,得到各检测点的扬尘浓度修正数据;得到建筑工地的扬尘浓度预测模型;将需要预测的检测点实时的环境信息输入到扬尘浓度预测模型中,即可得到检测点实时的扬尘浓度修正数据,再对扬尘浓度修正数据进行处理,即可得到需要预测的检测点的扬尘浓度预测数据。本发明提供建筑工地扬尘浓度预测方法及系统,根据建筑工地实时的环境信息对建筑工地的扬尘浓度进行预测。- 发布时间:2023-05-14 11:28:33
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基于图神经网络的不定3D结构生成方法、系统及存储介质 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114334028A 申请号:CN202210007281.8基于图神经网络的不定3D结构生成方法、系统及存储介质
- 申请号:CN202210007281.8
- 公开号:CN114334028A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:哈尔滨工业大学(深圳)
本发明公开了一种基于图神经网络的不定3D结构生成方法及系统,方法包括不定3D晶体结构生成模型训练阶段和3D结构晶体生成阶段,其中不定3D晶体结构生成模型包括条件变分自编码器模块、非对称重构模块和条件自回归模块,条件变分自编码器模块用于获取晶体样本的引导向量,非对称重构模块用于获取晶体样本的关键信息向量,条件自回归模块用于获取晶体样本各原子的类型预测和位置预测;利用类型预测和位置预测与预期结果计算误差,并将误差反向传导对模型进行训练;将材料数据输入训练好的模型中,模型得到不定3D晶体结构的预测结果。本发明用于晶体材料发现,通过模型能学习到真实数据分布,并且生成的结果可证明模型的有效性。- 发布时间:2023-05-06 10:09:34
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一种循环蒸发结晶除杂理论计算方法 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114300058A 申请号:CN202111498631.7一种循环蒸发结晶除杂理论计算方法
- 申请号:CN202111498631.7
- 公开号:CN114300058A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:格林美(江苏)钴业股份有限公司
本发明公开了一种循环蒸发结晶除杂理论计算方法,包括以下步骤:(1)将一定体积的原液在一定温度下蒸发至预定的体积,冷却后对所得母液和盐晶体进行固液分离,剩余的母液进入下一次蒸发操作,如此循环往复;(2)对每次蒸发得到的盐和母液进行杂质检测,并统计杂质在每次蒸发脱盐得到的盐和母液中的分配比;(3)根据步骤(2)中得到的数据,建立盐晶体中杂质含量与循环次数的关系模型;(4)根据除杂的需求,利用步骤(3)中得到的模型预测蒸发得到的盐晶体中的杂质含量不高于所设定的最大值时所能循环蒸发的最大次数。本发明公开的方法操作简单,既能有效回收废液中的盐,又解决了废液污染的问题。- 发布时间:2023-05-05 09:53:51
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一种烟气含氧量预测方法及装置 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114254792A 申请号:CN202011012359.2一种烟气含氧量预测方法及装置
- 申请号:CN202011012359.2
- 公开号:CN114254792A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:新奥新智科技有限公司
本发明公开了一种烟气含氧量预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备,方法包括:获取目标锅炉对应的至少两个特征数据、参考锅炉对应的至少两个模型训练数据以及各个所述模型训练数据分别对应的历史烟气含氧量;根据各个所述特征数据,确定所述模型训练数据对应的误差权重;根据各个所述模型训练数据、各个所述模型训练数据分别对应的历史烟气含氧量以及各个所述模型训练数据分别对应的误差权重进行模型训练,以确定烟气含氧量预测模型,所述烟气含氧量预测模型用于所述目标锅炉的烟气含氧量预测。本发明的技术方案通过模型训练数据的误差权重将参考锅炉的数据迁移到目标锅炉上,从而提高了训练出的烟气含氧量预测模型的精度。- 发布时间:2023-05-05 09:19:29
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一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114220516A 申请号:CN202111548154.0一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法
- 申请号:CN202111548154.0
- 公开号:CN114220516A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:北京工业大学
本发明公开了一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法,首先获取脑CT图像以及对应的医学报告数据并预处理;构建特征提取器,完成脑CT图像数据的编码,得到编码特征以及断层块视觉特征构建方位关键词预测器,用于提取脑CT图像数据I的方位关键词语义特征Fs;构建层级循环神经网络语言模型,该模型利用以及Fs进行分层解码,逐句生成医学报告;训练并优化模型;对待预测脑CT进行预处理;利用方位关键词提取待预测脑CT的编码特征及断层块视觉特征;利用方位关键词提取语义特征;语言模型利用编码特征、断层块视觉特征以及语义特征逐句生成所预测的医学报告。- 发布时间:2023-05-05 09:13:36
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基于人工智能和视频分析的智慧养老危险预测方法及系统 公开日期:2024-12-13 公开号:CN114188023A 申请号:CN202111522607.2基于人工智能和视频分析的智慧养老危险预测方法及系统
- 申请号:CN202111522607.2
- 公开号:CN114188023A
- 公开日期:2024-12-13
- 申请人:欧亚高科数字技术有限公司
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于人工智能和视频分析的智慧养老危险预测方法及系统。该方法构建模拟危险动作模型;采集老人的实时动作视频,将实时动作视频中的动作信息与模拟危险动作模型中的模拟动作信息进行匹配,根据匹配结果进行危险预警。通过强化学习模拟老人与场景信息交互过程中的各种预测情况,将实时老人的行动状态与模拟行动状态进行匹配,根据匹配结果进行危险预警,提高了安全监控系统的智能化程度。- 发布时间:2023-04-28 09:50:40
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