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								      本發(fā)明公開了一種術(shù)后數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及術(shù)后數(shù)據(jù)監(jiān)測管理技術(shù)領(lǐng)域，包括，數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、綜合監(jiān)測評估模塊和管理分析模塊，通過數(shù)據(jù)采集模塊采集患者的各項(xiàng)術(shù)后生理數(shù)據(jù)，由數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行輸出處理，并由綜合監(jiān)測評估模塊評估患...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于反向映射定位的證據(jù)污染檢測系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)學(xué)循證技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過調(diào)取證據(jù)存儲系統(tǒng)操作日志中的操作記錄，梳理目標(biāo)證據(jù)的來源路徑，生成證據(jù)流轉(zhuǎn)時(shí)間軸；通過計(jì)算污染風(fēng)險(xiǎn)值，進(jìn)而對目標(biāo)污染點(diǎn)的上游證據(jù)源進(jìn)行追溯，構(gòu)建污染傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎加載方法，具體包括：利用StreamSets大數(shù)據(jù)匯聚技術(shù)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，同時(shí)利用CDC技術(shù)對所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行增量捕獲和實(shí)時(shí)同步，并統(tǒng)一匯聚至醫(yī)保專題庫ISS中；利用數(shù)據(jù)底座模塊規(guī)定的數(shù)據(jù)規(guī)則條件對所述醫(yī)保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子病歷技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于BART框架的電子病歷生成方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多份電子病歷，分別從電子病歷中提取就診時(shí)年齡、診斷日期、就診類型、診斷代碼、異常實(shí)驗(yàn)室檢測結(jié)果編碼和手術(shù)信息；編碼為輸入序列；將輸入序列輸入基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種磷渣復(fù)合摻合料混凝土力學(xué)性能優(yōu)化系統(tǒng)及方法，具體涉及混凝土力學(xué)性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，首先收集并存儲混凝土材料的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行混凝土試配設(shè)計(jì)生成摻量試驗(yàn)方案；依據(jù)凍結(jié)持續(xù)時(shí)間指數(shù)與表核熱滯后比劃分溫度層，并構(gòu)建溫度適應(yīng)性函數(shù)，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的氫氧化鋁生產(chǎn)質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，主要涉及質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括獲取預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量參數(shù)和預(yù)設(shè)質(zhì)量寬容區(qū)間；獲得M個(gè)存放網(wǎng)格；獲得M個(gè)存放網(wǎng)格樣本化學(xué)純度集合、M個(gè)存放網(wǎng)格樣本粒度分布集合、M個(gè)存放網(wǎng)格樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了分子運(yùn)動(dòng)軌跡生成方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，涉及藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)。方法包括：通過預(yù)訓(xùn)練的生成模型，對目標(biāo)蛋白質(zhì)?配體復(fù)合物的原子類別序列和第一幀的原子坐標(biāo)信息逐幀生成后續(xù)若干幀的原子坐標(biāo)信息；預(yù)訓(xùn)練的生成模型基于現(xiàn)有蛋白質(zhì)?配體復(fù)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氧化鎂活性檢驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的氧化鎂活性快速檢驗(yàn)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明基于氧化鎂樣品的活性特征數(shù)據(jù)和儲存環(huán)境數(shù)據(jù)，對氧化鎂在儲存期內(nèi)的活性衰減趨勢進(jìn)行分析；基于硅鋼基材狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)以及氧化鎂在儲存期內(nèi)的活...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N氫燃料調(diào)節(jié)系統(tǒng)部件級容積效應(yīng)模型，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)的技術(shù)領(lǐng)域，具體包括液氫泵模型、換熱器模型、第一容腔模型、穩(wěn)壓閥模型、第二容腔模型和調(diào)節(jié)閥模型，第一容腔模型通過將換熱器和穩(wěn)壓閥之間的第一管路組件抽象為附件模塊得到，第二容腔模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種外泌體靶向分子評估方法，涉及數(shù)據(jù)處理與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括S1.基于多源生物數(shù)據(jù)庫與實(shí)驗(yàn)測定數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集與驗(yàn)證集；S2.構(gòu)建外泌體分子結(jié)構(gòu)評估模型；S3.基于驗(yàn)證集的自適應(yīng)邊界損失與分類準(zhǔn)確率評估模型訓(xùn)練與保存，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在可解釋性、真實(shí)性等方面存在的不足，提出一種基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)和互信息分別構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高效的基因嵌入表征學(xué)習(xí)以捕捉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及腫瘤分型技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于蛋白質(zhì)組檢測的腫瘤分型方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于蛋白質(zhì)組表達(dá)排序分析，篩選穩(wěn)定蛋白，識別主導(dǎo)樣本編號，檢測偏移樣本，歸類表達(dá)特征群體，輸出腫瘤亞型分類結(jié)果。本發(fā)明中，通過表達(dá)穩(wěn)定性蛋白篩選機(jī)制，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于去噪擴(kuò)散概率模型的空間基因表達(dá)插值方法，涉及基因數(shù)據(jù)表達(dá)領(lǐng)域，假設(shè)同一組織區(qū)域scRNA?seq和ST測序數(shù)據(jù)具有相同或相似的基因表達(dá)模式。首先，通過兩個(gè)馬爾可夫鏈捕捉scRNA?seq數(shù)據(jù)中基因表達(dá)豐度的關(guān)系：前向過程通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種存儲設(shè)備的性能測試方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域，包括響應(yīng)于測試輸入，控制存儲設(shè)備執(zhí)行數(shù)據(jù)操作；其中，數(shù)據(jù)操作包括讀操作和/或?qū)懖僮鳎辉诖鎯υO(shè)備執(zhí)行數(shù)據(jù)操作的過程中，通過性能測試模型獲取存儲設(shè)備的性能數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種硬盤檢測設(shè)備，涉及自動(dòng)化檢測技術(shù)領(lǐng)域。該硬盤檢測模組包括第一硬盤取放模組、測試柜、升降機(jī)構(gòu)和硬盤推送機(jī)構(gòu)。硬盤推送機(jī)構(gòu)與測試柜前后相對設(shè)置，測試柜設(shè)于升降機(jī)構(gòu)，測試柜具有沿豎向排布的多層測試腔。升降機(jī)構(gòu)用于驅(qū)動(dòng)測試柜升降。第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種聲學(xué)信號識別方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取時(shí)域聲學(xué)信號；將時(shí)域聲學(xué)信號輸入SC?CQT特征提取模塊，獲得SC?CQT譜圖；將SC?CQT譜圖輸入DAAR特征增強(qiáng)模塊，得到增強(qiáng)特征圖；將增強(qiáng)特征圖輸入ABN雙焦點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的變壓器故障聲紋檢測方法，涉及變壓器故障檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過訓(xùn)練LSTM模型對變壓器故障聲紋信號進(jìn)行檢測，在LSTM模型訓(xùn)練過程中，每輪訓(xùn)練通過索波爾序列產(chǎn)生擬隨機(jī)數(shù)生成LSTM模型中的超參數(shù)的初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種機(jī)載高可靠智能語音通話降靜噪方法，包括：對獲取到的模擬音頻信號進(jìn)行ADC轉(zhuǎn)換，得到數(shù)字音頻信號；對數(shù)字音頻信號進(jìn)行分幀和FFT變換，進(jìn)行相位優(yōu)化，計(jì)算動(dòng)態(tài)譜熵權(quán)重，結(jié)合聽覺掩蔽補(bǔ)償因子，進(jìn)行頻譜合成，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種機(jī)器人語音處理方法及系統(tǒng)。所述方法包括：當(dāng)?shù)谝灰娲_定接收到的第一自然語句為疑難語句時(shí)，將所述第一自然語句的語義特征提供給第二引擎；在所述第二引擎處理所述第一自然語句期間，根據(jù)提供所述第一自然語句的用戶的情緒狀態(tài)輸出第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及語音交互技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及面向節(jié)水領(lǐng)域的語音驅(qū)動(dòng)型智能體交互控制方法及裝置，本申請?zhí)岢鲆韵路桨福ㄟ^構(gòu)建意圖對話樹結(jié)構(gòu)管理語義片段，實(shí)現(xiàn)多輪語音交互中的上下文承接與任務(wù)連續(xù)。進(jìn)一步通過語義張量表示與張量場模擬，確定語義片段的最佳掛...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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