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								      本發(fā)明涉及智慧醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于人工智能的智慧醫(yī)療護(hù)理系統(tǒng)；包括：智慧醫(yī)療護(hù)理端和云端，其中智慧醫(yī)療護(hù)理端包括傳感器感知單元、狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元、決策護(hù)理單元、第一通信單元；云端包括數(shù)據(jù)庫(kù)和第二通信單元；本發(fā)明通過(guò)端—云協(xié)同，構(gòu)建了從多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于大模型圖規(guī)則的事件關(guān)聯(lián)分析方法及系統(tǒng)，涉及患病事件關(guān)聯(lián)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：與醫(yī)療大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)連接，獲取可公開(kāi)的病例數(shù)據(jù)；提取病例數(shù)據(jù)中的癥狀表現(xiàn)，分析癥狀表現(xiàn)內(nèi)不同的單一癥狀之間的癥狀關(guān)聯(lián)性；基于用戶輸入的初始癥狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)模型的分布式健康監(jiān)測(cè)方法，涉及數(shù)據(jù)分布式監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，包括：S1：構(gòu)建分布式健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，分布式健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括：采集邊緣層、網(wǎng)絡(luò)邊緣層和服務(wù)器層；S2：獲取患者的采集數(shù)據(jù)集合，通過(guò)采集邊緣層對(duì)采集數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肝細(xì)胞癌免疫治療愈后預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取肝細(xì)胞癌患者的多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括臨床參數(shù)、基因表達(dá)信息和醫(yī)學(xué)影像特征；模糊化處理模塊，用于將所述多源數(shù)據(jù)中的特征變量轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的醫(yī)療健康問(wèn)診方法及系統(tǒng)，包括以下：交互界面模塊，獲取控制面板中的輸入文本并作預(yù)處理操作，得到待處理數(shù)據(jù)；問(wèn)答系統(tǒng)模塊，啟動(dòng)NLP模塊，將待處理數(shù)據(jù)作為NLP模塊輸入，并通過(guò)有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行問(wèn)診狀態(tài)管理，且以強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的手術(shù)器械準(zhǔn)備預(yù)警系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括關(guān)聯(lián)模塊、加急模塊和預(yù)警模塊。該方法與該系統(tǒng)對(duì)應(yīng)。本申請(qǐng)，通過(guò)關(guān)聯(lián)模塊基于歷史手術(shù)內(nèi)容構(gòu)建器械包關(guān)聯(lián)庫(kù)，結(jié)合知識(shí)關(guān)系與偏好關(guān)系，實(shí)現(xiàn)手術(shù)內(nèi)容、醫(yī)生習(xí)慣的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于脈沖波與經(jīng)絡(luò)雙反饋通道波融合的動(dòng)態(tài)健康調(diào)理方法，包括如下步驟：S1、采集目標(biāo)調(diào)理區(qū)域的脈沖波信號(hào)與經(jīng)絡(luò)信號(hào)；S2、將脈沖波信號(hào)作為第一通道信號(hào)，經(jīng)絡(luò)信號(hào)作為第二通道信號(hào)，進(jìn)行異步相位滑窗互相關(guān)分析，獲取最優(yōu)耦合時(shí)間窗；S3、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種運(yùn)動(dòng)損傷康復(fù)方案生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于運(yùn)動(dòng)損傷醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，其方法包括如下步驟：獲取關(guān)于運(yùn)動(dòng)損傷的文本數(shù)據(jù)，根據(jù)文本數(shù)據(jù)構(gòu)建運(yùn)動(dòng)損傷知識(shí)圖譜；使用LTE?KGE作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器，使用雙曲嵌入模型MrpHKG作為圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及中藥制藥工程技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于深度學(xué)習(xí)的中藥飲片煎煮加水量計(jì)算方法，包括：步驟1，獲取中藥飲片的三維形態(tài)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù)，將三維形態(tài)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù)輸入深度時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成動(dòng)態(tài)吸水曲線模板；步驟2，通過(guò)煎煮容器中部署的液位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種化合物核磁共振結(jié)構(gòu)解析自動(dòng)化方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)化合物的分子式及核磁共振原始數(shù)據(jù)；基于分子式，在PubChem數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索匹配的候選化合物結(jié)構(gòu)；利用核磁共振原始數(shù)據(jù)自動(dòng)傅里葉變換；自動(dòng)分析提取化學(xué)位移的信息，生成片...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于人工智能的塑料回收料純度監(jiān)測(cè)方法，包括：采集塑料回收料的表面視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)和光譜信號(hào)數(shù)據(jù)、以及環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的塑料回收料純度數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；構(gòu)建雙分支深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從表面視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)和光譜信號(hào)數(shù)據(jù)中分別提取表面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種可變磁記錄系統(tǒng)、方法、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器和存儲(chǔ)器的讀寫設(shè)備、顯示器以及處理器，通過(guò)顯示器的交互界面顯示存儲(chǔ)器的操作選項(xiàng)，用戶基于操作選項(xiàng)確定目標(biāo)存儲(chǔ)器和目標(biāo)磁記錄模式，其中目標(biāo)磁記...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于語(yǔ)音識(shí)別的英語(yǔ)自動(dòng)評(píng)測(cè)系統(tǒng)，涉及語(yǔ)音識(shí)別和評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，包括資料收集端、語(yǔ)音識(shí)別端和記憶練習(xí)端，資料收集端和語(yǔ)音識(shí)別端共同設(shè)置有異常反饋模塊，資料收集端用于通過(guò)對(duì)英語(yǔ)評(píng)測(cè)相關(guān)的資料進(jìn)行獲取和實(shí)時(shí)更新，并根據(jù)資料的難易程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于音頻數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種預(yù)掃描測(cè)試的方法及裝置，所述預(yù)掃描測(cè)試的方法包括：獲取標(biāo)準(zhǔn)音頻數(shù)據(jù)和待測(cè)設(shè)備在多種電磁干擾下分別輸出的待識(shí)別音頻數(shù)據(jù)；提取待識(shí)別音頻數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí)音頻數(shù)據(jù)片段；基于預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí)音頻數(shù)據(jù)片段，將標(biāo)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、顯示設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及顯示控制技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：確定存儲(chǔ)器中多個(gè)地址對(duì)應(yīng)的多個(gè)像素點(diǎn)的標(biāo)志數(shù)據(jù)；標(biāo)志數(shù)據(jù)表征像素點(diǎn)與相鄰的前位像素點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果，數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果包括數(shù)據(jù)相同和數(shù)據(jù)不同；將標(biāo)志數(shù)據(jù)為表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種城市規(guī)劃宣傳展示裝置，包括防護(hù)箱房，承載板的上表面固定連接有透明底架，承載板的下表面設(shè)置有位于透明底架下方的海報(bào)展示機(jī)構(gòu)，透明底架的上端固定連接有透明安裝板，透明安裝板的表面呈矩形陣列開(kāi)設(shè)有若干個(gè)安裝插孔，安裝插孔內(nèi)卡接安裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種通航隧道船行波智能預(yù)警消波系統(tǒng)及方法，屬于通航隧道消波領(lǐng)域，通航隧道船行波智能預(yù)警消波方法包括：當(dāng)船舶到達(dá)通航隧道入口時(shí)，升降旋轉(zhuǎn)組件控制消波板旋轉(zhuǎn)至與通航隧道的內(nèi)壁的夾角為預(yù)設(shè)角度，船舶駛?cè)胪ê剿淼罆r(shí)，波高測(cè)量組件實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種大壩運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包含：無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)模塊，用于對(duì)大壩進(jìn)行多維度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取大壩表面和周邊環(huán)境的圖像、視頻以及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、視頻幀提取、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于加速度傳感器的跌倒檢測(cè)和報(bào)警的系統(tǒng)和方法，屬于涉及可穿戴設(shè)備及健康監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集單元中的各種傳感器采集信號(hào)，并將采集到的信號(hào)傳輸至信號(hào)處理單元中，經(jīng)過(guò)信號(hào)處理單元中三級(jí)信號(hào)處理流水線的處理之后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)U?Net的視網(wǎng)膜血管圖像分割方法及系統(tǒng)。首先構(gòu)建由多張視網(wǎng)膜血管圖像及其對(duì)應(yīng)分割掩碼所組成的數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集預(yù)處理后，劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；再向U?Net模型中引入空洞卷積層和ELA注意力機(jī)制，從而構(gòu)建初始模型；然...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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