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          • 本申請涉及電纜通道監(jiān)測領(lǐng)域,公開了一種基于振動監(jiān)測的電纜通道防外破監(jiān)測方法和系統(tǒng),方法包括:分別獲取多個電纜通道路線的多個檢測節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的振動數(shù)據(jù);當(dāng)?shù)谝粰z測節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的第一振動數(shù)據(jù)滿足第一檢測條件時,獲取第一檢測節(jié)點(diǎn)所屬的第一電纜通道路線內(nèi)的...
          • 本發(fā)明公開了基于多維度分析的船舶安全監(jiān)控智能異常告警系統(tǒng),涉及航運(yùn)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,包括安全監(jiān)控中心,所述安全監(jiān)控中心通信連接有如下模塊,其中:數(shù)據(jù)采集分析模塊,用于從船舶的各個傳感器和設(shè)備中收集船舶運(yùn)行數(shù)據(jù),并進(jìn)行特征分析,提取反映船舶異...
          • 本申請消防安全技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種智慧消防電氣火災(zāi)監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中,包括:獲取電氣參數(shù);根據(jù)電氣參數(shù),利用LSTM算法和CNN算法建立火災(zāi)隱患識別模型,根據(jù)火災(zāi)隱患識別模型對電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測,得到運(yùn)行狀態(tài)趨勢預(yù)測...
          • 本申請涉及教學(xué)展示技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于MR的教學(xué)展示設(shè)備,基于MR的教學(xué)展示設(shè)備包括展示臺、可移動地設(shè)置于展示臺上的放置部、設(shè)置于展示臺上的信息處理裝置、設(shè)置于放置部上的質(zhì)量檢測裝置、通信連接于信息處理裝置的MR設(shè)備和動力部。其中質(zhì)量檢測...
          • 本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動電路、顯示裝置,其中,顯示面板包括多條掃描線、多條數(shù)據(jù)線和陣列排布的子像素,子像素包括紅色子像素、綠色子像素和藍(lán)色子像素,每三行的子像素構(gòu)成像素組,每一像素組包括紅色子像素行、綠色子像素行和藍(lán)色子像素行,每兩個...
          • 本公開涉及空調(diào)領(lǐng)域,尤其涉及一種顯示屏亮度控制方法、裝置、空調(diào)、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取光敏值以及與空調(diào)的導(dǎo)風(fēng)板相關(guān)的參數(shù);根據(jù)光敏值和與空調(diào)的導(dǎo)風(fēng)板相關(guān)的參數(shù),利用預(yù)先設(shè)置的控制邏輯,確定目標(biāo)亮度并根據(jù)目標(biāo)亮度控制空調(diào)的顯示屏...
          • 本申請?zhí)峁┮环N方言語音識別與轉(zhuǎn)換方法及裝置,該方法包括獲取方言語音輸入數(shù)據(jù),利用Conformer模型提取局部特征和全局依賴關(guān)系,生成音頻特征序列。該序列輸入共享GRU編碼器,生成隱藏狀態(tài)序列,并行傳遞至方言文本與普通話文本的CTC解碼器。...
          • 本申請涉及腫瘤基因突變技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于NGS平臺的腫瘤基因突變判讀方法,所述方法包括獲取待分析樣本的突變檢測結(jié)果,突變檢測結(jié)果包括至少一個候選突變與候選突變對應(yīng)的突變數(shù)據(jù);根據(jù)突變檢測結(jié)果,判斷候選突變是否存在于預(yù)設(shè)名單中;若候...
          • 本發(fā)明公開了一種基于預(yù)設(shè)目標(biāo)孔隙參數(shù)生成三維孔隙原子模型的方法及系統(tǒng),涉及石油工程與分子模擬技術(shù)領(lǐng)域,包括:接收目標(biāo)孔隙參數(shù)并準(zhǔn)備初始模型;基于目標(biāo)孔隙參數(shù),在初始原子結(jié)構(gòu)模型內(nèi)部,程序化生成一條三維孔道中心路徑及沿該路徑變化的孔道截面尺寸...
          • 本發(fā)明公開基于大語言模型的建筑復(fù)合相變材料智能選配與優(yōu)化方法,屬于建筑節(jié)能與智能材料設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,收集基礎(chǔ)熱物性數(shù)據(jù)、建筑環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和用戶需求數(shù)據(jù);利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),構(gòu)建基于深度Q網(wǎng)絡(luò)策略的智能模型,將生成的數(shù)據(jù)樣本整合熱物性數(shù)據(jù)庫中...
          • 本申請涉及臨床實(shí)驗(yàn)室數(shù)智化技術(shù)領(lǐng)域,其具體地公開了一種基于AI算法集市的檢驗(yàn)結(jié)果智能解釋方法,其過程包括構(gòu)建N種疾病數(shù)據(jù)集,并基于N種疾病數(shù)據(jù)集對N個AI疾病預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練以得到N個AI疾病預(yù)測模型。眾多疾病預(yù)測模型形成AI集市并應(yīng)用于真...
          • 本發(fā)明屬于智慧醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了中藥治療的過敏性鼻炎哮喘綜合征病情監(jiān)測與診斷系統(tǒng);包括:采集患者健康畫像與中醫(yī)診斷信息并進(jìn)行綜合辨析,得到中醫(yī)辨證結(jié)果;對患者健康畫像進(jìn)行分析,識別異常醫(yī)學(xué)指標(biāo),基于異常醫(yī)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行疾病診斷,并評估對...
          • 本發(fā)明提供了一種嬰幼兒爬行的關(guān)節(jié)角度預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,該方法包括:通過三維動作捕捉系統(tǒng)采集嬰幼兒爬行關(guān)節(jié)坐標(biāo),轉(zhuǎn)換為真實(shí)關(guān)節(jié)角度,利用時空雙判別器生成模擬數(shù)據(jù),混合形成擴(kuò)展數(shù)據(jù)集;通過主成分分析提取姿勢協(xié)同矩...
          • 本發(fā)明屬于康復(fù)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種主動式卒中康復(fù)輔助訓(xùn)練系統(tǒng),其通過患者臨床評估數(shù)據(jù)生成個性化訓(xùn)練基線,參照訓(xùn)練基線引導(dǎo)患者通過康復(fù)設(shè)備協(xié)同執(zhí)行訓(xùn)練動作,實(shí)時解析訓(xùn)練執(zhí)行效能評分、患者主動運(yùn)動特征及設(shè)備輔助表現(xiàn)特征,并根據(jù)雙特征實(shí)時交互...
          • 本發(fā)明公開了一種吞咽障礙康復(fù)的輔助方案生成方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)療康復(fù)智能評估技術(shù)領(lǐng)域,用于解決吞咽訓(xùn)練路徑優(yōu)化差的問題;本發(fā)明通過多通道傳感設(shè)備采集吞咽過程中的肌電、舌壓、喉部圖像與聲學(xué)信號,構(gòu)建統(tǒng)一的多模態(tài)吞咽行為特征向量,結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型與...
          • 本申請涉及醫(yī)療人工智能、醫(yī)療健康信息化和自然語言處理的技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種疾病風(fēng)險預(yù)測方法、裝置及電子設(shè)備,用于改善疾病風(fēng)險預(yù)測方式的準(zhǔn)確率較低的問題。該方法包括:根據(jù)疑似患者的就診醫(yī)療信息對疑似患者的疾病類型進(jìn)行初次預(yù)測,獲得初次預(yù)測類...
          • 本發(fā)明屬于智能康復(fù)設(shè)備控制的技術(shù)領(lǐng)域,涉及了術(shù)后肺功能康復(fù)訓(xùn)練的多參數(shù)反饋調(diào)控方法,包括:獲取患者的心電信號、呼吸信號、肢體運(yùn)動信號;識別心電信號的心率波動形態(tài)生成異常波動時段,分析呼吸信號的吸氣相與呼氣相時間差生成呼吸節(jié)律紊亂的起始點(diǎn);判...
          • 本公開涉及一種動態(tài)血流動力學(xué)參數(shù)管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:監(jiān)測血流動力學(xué)參數(shù);其中,血流動力學(xué)參數(shù)至少包括:患者年齡、胸腔液體水平最大值、心臟指數(shù)、心臟指數(shù)的最大增加率、心肌收縮力的最大增加率;將血流動力學(xué)參數(shù)輸入至預(yù)設(shè)的決策...
          • 本申請公開了一種膿毒癥分型劃分方法、分型預(yù)測模型構(gòu)建、應(yīng)用方法及裝置,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該方法包括獲取若干患者在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的中心靜脈氧飽和度和外周灌注指數(shù);根據(jù)患者在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的中心靜脈氧飽和度和外周灌注指數(shù)計算并獲取每一患者在預(yù)設(shè)時間...
          • 本發(fā)明屬于知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于語義對齊的中醫(yī)知識圖譜融合系統(tǒng),包括多模態(tài)語義嵌入與實(shí)體對齊層、結(jié)構(gòu)嵌入與屬性融合的業(yè)務(wù)表示層、增強(qiáng)型TransR模型與知識圖譜構(gòu)建層、智能化規(guī)則引擎與沖突解決層、端到端自動化流水線層、多任務(wù)學(xué)習(xí)...
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