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          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息管理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)的智慧醫(yī)療信息管理方法、裝置和存儲介質(zhì)。其包括以下步驟:構(gòu)建醫(yī)聯(lián)網(wǎng)采集患者醫(yī)療信息數(shù)據(jù);使用多模態(tài)深度學習技術(shù)結(jié)合注意力機制構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)分類模型,使用倒排索引技術(shù)結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)建...
          • 本發(fā)明公開了原料成分含量測量方法、系統(tǒng)及石斛萃取方法,涉及成分含量測量領(lǐng)域,本發(fā)明通過從對原料進行儲藏的環(huán)境的影響因素數(shù)據(jù)以及對原料成分含量數(shù)據(jù)的檢測頻率的角度入手,通過調(diào)整影響因素數(shù)據(jù)以及檢測頻率,使得原料在儲藏完成后,其變質(zhì)率能控制到最...
          • 本發(fā)明涉及一種基于車輛路面感知的感知物遮擋預警方法、系統(tǒng),其方法包括:基于自身車輛的路面感知系統(tǒng),實時追蹤感知范圍內(nèi)的所有目標物,并對每個目標物進行標識;基于每個目標物的標識和連續(xù)兩幀的相對位置,計算每個目標物的預期運動軌跡;基于預期運動軌...
          • 本發(fā)明公開了一種小目標高精度檢測方法,包括:S1.建立PATransDet神經(jīng)網(wǎng)絡模型,對注意力模塊的輸出特征執(zhí)行分類與回歸操作,以得到最終預測結(jié)果;S2.建立由大到小的遞進式目標間輔助檢測網(wǎng)絡;S3.在檢測網(wǎng)絡上設置面積縮放函數(shù),用于衡量...
          • 本發(fā)明公開了一種實時動態(tài)模板更新的高動態(tài)小目標跟蹤方法、介質(zhì)及設備,該方法針對目標變換和遮擋導致的表觀信息變化的挑戰(zhàn)提出TransTRDT技術(shù),設計一條包括質(zhì)量評分頭的實時動態(tài)模板更新分支,充分利用初始幀、當前幀和歷史幀中目標的有效信息,使...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種對超聲圖像中目標進行智能識別的處理裝置及方法,通過原始幀圖像的多個掃描方向上的每個掃描特征圖進行雙向上下文關(guān)聯(lián)分析,并將上下文關(guān)聯(lián)分析后的特征圖再次與原始幀圖像進行綜合分析,以得到原始幀圖像的上...
          • 本發(fā)明涉力矩抽檢技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種力矩抽檢方法及抽檢系統(tǒng)。包括:工具身份數(shù)字化:在工具應力集中區(qū)激光蝕刻加密二維碼,關(guān)聯(lián)存儲工具規(guī)格參數(shù)、檢測標準、使用約束條件至中央數(shù)據(jù)庫;智能任務分配:系統(tǒng)依據(jù)產(chǎn)線實時狀態(tài)、設備服役周期、操作人員技能...
          • 本發(fā)明涉及電力?交通網(wǎng)協(xié)同運行技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于用戶偏好賦權(quán)的交通?電力網(wǎng)絡時空耦合優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法包括采集預定區(qū)域內(nèi)電動汽車用戶充電與出行的行為偏好數(shù)據(jù)并進行預處理;基于信息增強的生成對抗網(wǎng)絡深度學習架構(gòu),對電動汽車用戶偏好進...
          • 本發(fā)明涉及碳排放計算技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種鐵路貨車廠修過程碳排放優(yōu)化方法及系統(tǒng),確定目標鐵路貨車的車體變形量、裂紋深度和銹蝕面積占比,根據(jù)相應的權(quán)重系數(shù),經(jīng)累加后得到破損綜合指數(shù);根據(jù)破損綜合指數(shù)所處的閾值范圍,將目標鐵路貨車劃分為低破損程度...
          • 本發(fā)明公開了一種基于統(tǒng)一編碼的跨平臺設備參數(shù)流轉(zhuǎn)方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)仿真與穩(wěn)定性分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法,包括:針對跨平臺設備,為所述跨平臺設備對應的設備表中添加統(tǒng)一編碼Ukey;基于統(tǒng)一編碼Ukey,對所述跨平臺設備建立關(guān)聯(lián)關(guān)系,以對...
          • 本發(fā)明涉及一種基于原型的縱向聯(lián)邦持續(xù)學習隱私保護方法,屬于聯(lián)邦學習技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括如下步驟:1、模型初始化和任務初始化;2、對參與方實現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)的樣本對齊;3、各個參與方執(zhí)行本地模型前向訓練獲得嵌入值;4、客戶端將各自本地嵌入值發(fā)送...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的智能分析系統(tǒng),涉及安防智能分析技術(shù)領(lǐng)域,包括,安防數(shù)據(jù)采集模塊,采集數(shù)據(jù)進行預處理,提取視頻數(shù)據(jù)特征,提取音頻信號特征,基于傳感器數(shù)據(jù)進行歸一化處理,對特征數(shù)據(jù)進行插值;數(shù)據(jù)降維模塊,基于特征數(shù)據(jù)進行分析,分析...
          • 本發(fā)明公開了一種基于密度圖卷積的多特征情感腦電識別方法、裝置及介質(zhì)。方法包括以下步驟:采集原始腦電信號并進行頻段濾波劃分;提取各頻段頻率特征,計算情緒狀態(tài)相關(guān)的電極空間相關(guān)性并構(gòu)建鄰接矩陣;通過密度圖卷積網(wǎng)絡提取不同情緒狀態(tài)下的多維度空間特...
          • 本發(fā)明提供一種系統(tǒng)級建模優(yōu)化系統(tǒng)、方法、電子設備及存儲介質(zhì),系統(tǒng)包括:預測并行調(diào)度模塊監(jiān)控線程池中線程的阻塞語句;線程池控制模塊對阻塞語句的等待信號進行并行線程分配,得到線程分配結(jié)果;線程執(zhí)行模塊用于根據(jù)執(zhí)行線程分配結(jié)果中的線程所得到的模擬...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)部署方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)部署技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)通過實時監(jiān)控存儲節(jié)點的訪問狀態(tài)與模式,計算熱點數(shù)據(jù)頻率系數(shù)Fr,分析是否超負荷,并發(fā)出預警指令;在接收到預警后,客戶端通過網(wǎng)絡獲取必要的引導程序并加載操作系統(tǒng)鏡像,同時計算數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)機械技術(shù)領(lǐng)域和智能控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種小粒徑精密覆膜播種一體機智能控制系統(tǒng),包括車輛電路模塊、電機控制模塊、無線傳輸模塊、GPS模塊、料倉監(jiān)測模塊、單片機,車輛電路模塊為播種一體機的各個系統(tǒng)提供電力,電機控制模塊,通過單片...
          • 本公開實施例提供一種探針卡及其測試方法。該探針卡用于滿足多種待測芯片的測試需求,該探針卡包括:多個測試端口,測試端口用于連接至待測芯片以對待測芯片進行測試,測試端口的數(shù)量大于或者等于多種待測芯片中每種待測芯片中焊盤的數(shù)量,測試端口包括交替排...
          • 本發(fā)明公開了一種小型姿軌控推力器多功能支撐臺架及使用方法,涉及航天器姿軌控推力器地面試驗支撐臺架技術(shù)領(lǐng)域,包括:倒梯形支撐框架、三自由度微調(diào)機構(gòu)、剛度保持機構(gòu)、超溫感知機構(gòu)和推力感知機構(gòu);本發(fā)明中,通過倒梯形支撐框架與三角形傳力框架協(xié)同分散...
          • 本發(fā)明涉及一種頁巖氣開采現(xiàn)場安全風險智能監(jiān)測預警裝置,屬于頁巖氣技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)測管道,所述監(jiān)測管道的表面設置有安裝組件,所述安裝組件的表面固定安裝有超聲波流量計;所述監(jiān)測管道的底部固定連接有支撐桿,所述支撐桿的底部設置有監(jiān)測組件,所述監(jiān)測...
          • 本發(fā)明公開了一種迷你滑移裝載機功率分配系統(tǒng)及方法,通過動力系統(tǒng)、行走比例控制液壓系統(tǒng)、雙控屬具液壓系統(tǒng)及智能顯示與操作系統(tǒng)的協(xié)同工作,實現(xiàn)行走功率比例的設定與合流功能的激活,從而對總功率進行靈活分配。系統(tǒng)包含發(fā)動機、先導泵、工作泵、行走比例...
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