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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理領(lǐng)域，公開了基于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院醫(yī)療對話和病歷的強化學習與協(xié)同系統(tǒng)，完整對話鏈獲取模塊，用于獲取每輪“患者輸入?大模型回復?醫(yī)生修改”的完整對話鏈；反饋格式構(gòu)建模塊，基于完整對話鏈，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化反饋格式，作為強化學習的訓練樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      融合LLM和多智能體架構(gòu)的醫(yī)患協(xié)商方法、裝置、設備和介質(zhì)，涉及醫(yī)患協(xié)商技術(shù)領(lǐng)域。醫(yī)患協(xié)商方法包含：獲取醫(yī)患背景信息并基于大語言模型構(gòu)建醫(yī)生代理、患者代理和協(xié)調(diào)代理。醫(yī)生代理生成初步治療方案?；颊叽韺Τ醪街委煼桨干煞答仭f(xié)調(diào)代理解析該反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供了數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。實施例提供的方案，是會將從數(shù)據(jù)提供端接收到的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預設模型，從而通過執(zhí)行預設模型直接輸出相應的分析報告。上述多模態(tài)數(shù)據(jù)包含目標圖像以及與目標圖像相關(guān)聯(lián)的文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能技術(shù)領(lǐng)域的一種融合醫(yī)學知識圖譜與大模型的協(xié)同推理方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、通過醫(yī)學信息提取模型從醫(yī)學數(shù)據(jù)集中提取醫(yī)學實體、醫(yī)學關(guān)系以及醫(yī)學屬性以構(gòu)建醫(yī)學知識圖譜；步驟S2、通過醫(yī)學信息監(jiān)測代理監(jiān)測最新的醫(yī)學信息以對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)學機理模型的非小細胞肺癌分次放療進展預測方法，該方法基于深入研究的腫瘤增殖機制與放療殺傷效應，同時將分次放療過程進行分段積分分析，構(gòu)建了考慮分次放療過程中腫瘤體積動態(tài)生長變化的數(shù)學機理模型，利用數(shù)學機理模型實現(xiàn)非小細胞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經(jīng)血管耦合動態(tài)建模方法，涉及生物信號處理技術(shù)領(lǐng)域，通過引入白噪聲增強的集合經(jīng)驗模態(tài)分解策略，對EEG信號進行自適應非參數(shù)化頻帶分割，無需預設頻帶邊界即可捕獲個體特異性神經(jīng)振蕩模式（如卒中后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于受試者工作特征曲線的冠狀動脈鈣化預測分析系統(tǒng)，涉及冠狀動脈鈣化檢測技術(shù)鄰域，包括：整合處理單元，用于采集臨床數(shù)據(jù)、實驗室數(shù)據(jù)及影像數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預處理后生成標準化數(shù)據(jù)；評估預測單元，用于預測不同生理特征組合下冠狀動脈鈣化的風...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于客觀評估法的血液透析患者風險評估系統(tǒng)，涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：效能評估單元，用于收集血液透析患者的臨床基本信息，通過客觀評估法計算營養(yǎng)狀態(tài)指標，利用受試者工作特征曲線評價客觀評估法對營養(yǎng)狀態(tài)指標評估效能；模型構(gòu)建單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學影像組學技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于可解釋性機器模型的胰腺癌早期復發(fā)預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：在CT影像中提取出腫瘤內(nèi)外影像組學特征；在身體成分參數(shù)和臨床病理數(shù)據(jù)中進行單因素分析以及多變量邏輯回歸分析得到臨床特征；通過六種機器學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的肺結(jié)節(jié)風險預測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中網(wǎng)絡模型泛化能力不足、對肺結(jié)節(jié)多任務預測效果差的技術(shù)問題。其包括：獲取包括醫(yī)學影像、基因檢測以及人口學資料在內(nèi)的多種模態(tài)的樣本數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鼻過敏預防與管理系統(tǒng)，涉及醫(yī)學數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、過敏預測模塊和終端管理模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取測試者的個人數(shù)據(jù)集、鼻部超聲多普勒圖像和鼻部近紅外圖像；數(shù)據(jù)分析模塊用于對測試者的個人數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種促進社會參與的多模態(tài)癡呆風險降低干預系統(tǒng)，屬于癡呆干預技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：用戶行為采集模塊，用于采集并修正用戶的基礎行為集合；行為符號轉(zhuǎn)換模塊，用于將基礎行為集合轉(zhuǎn)換為由標準化行為符號構(gòu)成的行為編碼序列；干預路徑生成模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機器學習的鈦合金動態(tài)再結(jié)晶組織形態(tài)的分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于金屬材料微觀組織定量表征的技術(shù)領(lǐng)域，對待測鈦合金進行處理Gleeble熱壓縮試驗并采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，基于DRX分割模型，輸出DRX概率圖，進而提取DRX的特征。將D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種阻燃纖維面料的性能控制方法、系統(tǒng)及裝置，涉及面料性能檢測技術(shù)領(lǐng)域。該阻燃纖維面料的性能控制方法、系統(tǒng)及裝置，包括以下步驟：S1,獲取阻燃面料穿著狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對阻燃面料穿著狀態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理；S2,基于網(wǎng)格綁定預處理后的阻燃面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用材料科學技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于強化學習的聚集誘導發(fā)光分子生成方法、裝置及設備，該方法包括：對分子訓練集中化學分子的SMILES表達式進行預處理，生成以SELFIES表示的Token序列，根據(jù)Token序列，利用分子生成模型生成候...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及協(xié)同預測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于聯(lián)邦圖神經(jīng)網(wǎng)絡的植物多基因抗逆性協(xié)同預測方法及系統(tǒng)。方法包括：根據(jù)獲取的植物基因組數(shù)據(jù)建模多層異構(gòu)圖；構(gòu)建基于時序感知的動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型；利用多層異構(gòu)圖訓練動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中，利用聯(lián)邦圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及病毒數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學習的呼吸道病毒新變異體的預警方法，通過變異特征提取，將呼吸道病毒最容易變異的三個節(jié)點作為變異特征進行提取，即RNA本身不穩(wěn)定產(chǎn)生的變異、核苷酸翻譯為氨基酸時產(chǎn)生的錯誤產(chǎn)生的變異以及基因片...
								
            
							
            
							
						
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								      基于遺傳頻控池的冠豪豬算法在GWAS數(shù)據(jù)上檢測SNP組合方法，屬于計算機數(shù)據(jù)處理與遺傳學交叉技術(shù)領(lǐng)域，設計了四種不同的個體生成策略，分別為全局引導策略、協(xié)同擾動策略、局部探索策略和收斂加速策略；引入了帶頻率抑制機制的基因采樣模塊，即遺傳頻控...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及內(nèi)存監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于粒子群算法的DDR3內(nèi)存芯片集成電路測試方法和系統(tǒng)。一種基于粒子群算法的DDR3內(nèi)存芯片集成電路測試方法包括：S1：預先配置檢測環(huán)境，將待測芯片布置于檢測環(huán)境內(nèi)；S2：對待測芯片通電，獲取待測芯片輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電纜故障檢測定位技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于多特性融合的電力電纜故障放電聲音識別方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：獲取電力電纜的聲音信號，根據(jù)周期峰值進行自適應分幀加窗處理；計算聲音信號的包絡方差，以及局部極大值衰減系數(shù)；提取聲音信號的高...
								
            
							
            
							
						
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