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          • 本發(fā)明提供基于深度學習大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng),該方法包括:利用深度學習模型對病歷文本進行語義理解,識別關鍵臨床特征;提取所述關鍵臨床特征,并對所述提取的關鍵臨床特征進行向量化處理;基于規(guī)則引擎和所述關鍵臨床特征對病例文本進行句...
          • 本發(fā)明涉及移動終端數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種面向移動端深度學習推理任務的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線下階段,對目標深度學習模型進行結構分析,并結合硬件特性預測每個算子的執(zhí)行時間和數(shù)據(jù)傳輸開銷;在在線階段,任務調度...
          • 本發(fā)明公開了一種可調耦合器、可調耦合器電路、量子芯片以及量子計算機,可調耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器;與第二量子比特連接第二連接器,作為可調耦合器的第一電容板的第三連接器,作為可調耦合器的第二電容板的第四連接器,第一電容板與第一連...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調度方法及系統(tǒng),包括:首先獲取大宗散貨運輸任務并通過任務特征抽取網(wǎng)絡提取待調度任務特征;獲取待選運力的運力屬性數(shù)據(jù)并通過運力特征抽取網(wǎng)絡生成待選運力特征;篩選調度優(yōu)先級系數(shù)高于基準值的優(yōu)選運力,...
          • 本發(fā)明公開了一種結合電網(wǎng)自適應調控的儲能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及儲能配置優(yōu)化領域,包括基于儲能節(jié)點的認證行為生成認證行為快照,所述認證行為快照包括認證發(fā)起者標識、目標身份標識、角色切換標志、認證時間戳和認證類型標簽;根據(jù)所述認證行為快照...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI輔助的供應鏈韌性風險評估方法及系統(tǒng),包括:首先構建風險傳導拓撲網(wǎng)絡;其次獲取各實體的實體特征拓撲及各風險事件的風險屬性拓撲;最后基于三類拓撲訓練韌性評估模型,輸出供應鏈實體針對風險事件的抗風險韌性系數(shù)。如此設計,通過...
          • 一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術的多AGV協(xié)同調度系統(tǒng)、方法及電子設備,所述方法包括以下步驟:S1:貨艙向多AGV協(xié)同調度物聯(lián)網(wǎng)服務模塊申請搬移并提供當前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時間要求,然后構建倉儲點位坐標體系,以倉儲平面上要素...
          • 本公開涉及一種軌道交通票務管理方法、系統(tǒng)、設備和介質,屬于票務管理技術領域,所述軌道交通票務管理方法包括以下步驟:基于BlockDAG和加密算法構建數(shù)據(jù)的儲存機制;基于BlockDAG和智能合約構建結算機制;在發(fā)生票務交易時,基于所述儲存機...
          • 本發(fā)明公開了反洗錢智能識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。方法包括:獲取標注日期前一段時間內(nèi)的商戶收單流水,按交易日期對每個商戶的商戶收單流水進行分組,以得到分組結果;對分組結果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進行多類型字段編碼,以得到...
          • 本發(fā)明公開一種科研經(jīng)費管理監(jiān)控方法與系統(tǒng),方法包括以下步驟:收集用戶需求,并根據(jù)用戶需求設計微服務架構、數(shù)據(jù)庫、技術棧以及預算控制算法和預算監(jiān)控算法框架;利用所述預算控制算法實現(xiàn)自動匹配預算模板,自動計算預算使用情況和預測未來預算消耗趨勢;...
          • 本發(fā)明公開一種CT單幀多幀超分融合圖像增強方法,包括如下步驟:S1:建立投影張數(shù)?圖像效果模型;S2:建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型;S3:基于構建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對CT圖像集進行退化,得到退化后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熱像圖的設備故障檢測方法及相關裝置,涉及圖像處理技術領域,所述方法包括:基于高低頻圖像分割對電子設備的熱像圖數(shù)據(jù)進行圖像增強處理;對增強熱像圖數(shù)據(jù)進行溫度修正;基于溫度修正后的增強熱像圖數(shù)據(jù)對電子設備中的電路板進行發(fā)熱強...
          • 本發(fā)明屬于機器視覺與螺栓松動角度監(jiān)測、運維技術領域,公開了一種基于深度學習和泰勒展開的螺栓松動角度監(jiān)測方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學習的方法對螺栓和螺栓角點進行識別,識別完成后通過一個基于泰勒展開數(shù)學模型的松動角度計算方法來對螺栓松動角度進行...
          • 本申請涉及一種圖紙分割方法及其相關裝置,包括:獲取目標圖紙,并根據(jù)目標圖紙的圖形元素,確定目標圖紙的待分割區(qū)域;根據(jù)矩形圖框的圖框方向,確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向;根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長度,確定矩形圖框...
          • 本發(fā)明公開了一種圖片校對的方法和裝置,涉及計算機技術領域。該方法包括:對原始圖片進行降維處理,得到各個像素點分別對應的像素值;原始圖片包含至少一種物品和至少一個標題;根據(jù)各個像素點分別對應的像素值對原始圖片進行裁剪,得到多個子圖片;對多個子...
          • 本發(fā)明涉及影視制作技術領域,具體提供一種結合物理引擎的影視動畫角色動作生成方法及系統(tǒng),首先獲取包含多個連續(xù)動作幀的目標角色初始動作序列,再調用物理引擎對其進行物理模擬處理,得到初始物理數(shù)據(jù),接著基于預設運動約束條件對初始物理數(shù)據(jù)動態(tài)調整,生...
          • 本申請涉及工程制圖輔助技術領域,公開了一種管徑標注方法、裝置、設備及存儲介質,用于優(yōu)化管徑標注布局,提升管徑標注的可讀性。管徑標注方法包括:獲取管道系統(tǒng)數(shù)據(jù);根據(jù)所述管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各管件對應的連接件信息,將管件兩側管徑相同的原始管道合并,得...
          • 本發(fā)明公開了一種基于上下文注意力機制的腦瘤圖像分割系統(tǒng),包括依次連接的特征提取子系統(tǒng)、特征融合子系統(tǒng)及分割頭子系統(tǒng);特征提取子系統(tǒng)其包括依次連接的卷積基礎組件、多個串聯(lián)的增強卷積組件、批歸一化層及激活函數(shù)層;從多個串聯(lián)的增強卷積組件中輸出不...
          • 本公開提供一種基于自監(jiān)督學習的病理圖像特征建模方法及分析方法,該建模方法包括:將病理圖像裁剪為多個Patch,特征提取獲得歸一化的Patch特征,無監(jiān)督聚類處理生成聚類結果,構建用于Patch特征提取的深度學習模型,提取每個病理樣本的Pat...
          • 一種基于深度學習的乳腺癌病理圖像預篩選方法,屬于圖像處理及篩選方法領域?,F(xiàn)有的圖像特征提取過程中存在的遷移學習的源數(shù)據(jù)集與目標數(shù)據(jù)集相似性較小,且缺乏對將局部特征和全局特征進行融合的處理方法的問題。一種基于深度學習的乳腺癌病理圖像預篩選方法...
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