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								      本發(fā)明公開了一種基于醫(yī)共體醫(yī)療體系的處方集中審核的方法和系統(tǒng)，當(dāng)醫(yī)師開具處方時(shí)，利用區(qū)域處方集中審核平臺(tái)自動(dòng)獲取患者診斷信息，通過審方藥師對(duì)所開藥品的審核特征進(jìn)行逐一比對(duì)，判斷用藥一致性。其中，集中審核平臺(tái)包括依次相連的患者臨床信息獲取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙硫死亡相關(guān)基因的膠質(zhì)瘤預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用，屬于生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于TCGA和CGGA數(shù)據(jù)庫分析了三個(gè)膠質(zhì)母細(xì)胞瘤隊(duì)列，基于LASSO?cox算法利用雙硫死亡相關(guān)基因構(gòu)建的預(yù)后模型，最終得到一個(gè)包含9個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于邊界掃描實(shí)現(xiàn)DDR顆粒故障檢測(cè)的系統(tǒng)，包括印制電路板和JTAG連接線，印制電路板包括FPGA模塊和插座，JTAG連接線連接故障檢測(cè)系統(tǒng)與被測(cè)試設(shè)備，F(xiàn)PGA模塊設(shè)置在印制電路板上，插座與連接線對(duì)接，插座與FPGA模塊相連。...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例涉及一種信息處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中該方法包括：響應(yīng)于目標(biāo)服務(wù)群組中目標(biāo)服務(wù)用戶發(fā)送實(shí)時(shí)信息，獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)目標(biāo)服務(wù)群組對(duì)應(yīng)的上下文信息；將上下文信息輸入預(yù)設(shè)的情緒分析模型進(jìn)行處理，得到負(fù)向情緒級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分布式車載麥克風(fēng)陣列的聲波聚焦感知方法及系統(tǒng)，屬于非接觸智能感知領(lǐng)域，所述方法包括：基于雙頻段ZC序列信號(hào)，生成兩個(gè)頻段的信道脈沖響應(yīng)cir1和信道脈沖響應(yīng)cir2；通過對(duì)兩個(gè)頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，揭示了一種基于稀疏視圖的三維圖像重建方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，方法包括獲取穿著有服裝的目標(biāo)人體的多視角圖像；擬合出目標(biāo)人體的三維人體模板；提取多視角服裝圖像；根據(jù)多視角服裝圖像和三維人體模板，生成服裝的初始高斯點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種標(biāo)定參數(shù)調(diào)整方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取拍攝設(shè)備拍攝得到的全景圖像；根據(jù)所述拍攝設(shè)備的成像傳感器，確定所述全景圖像在所述成像傳感器中的成像區(qū)域；響應(yīng)于所述成像區(qū)域未滿足預(yù)設(shè)的目標(biāo)成像區(qū)域，確定所述拍攝設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種SPECT甲狀腺自動(dòng)分析方法，包括：對(duì)SPECT影像中的甲狀腺和甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割；對(duì)分割得到的甲狀腺結(jié)節(jié)的性質(zhì)進(jìn)行分類；對(duì)分割得到的甲狀腺的大小進(jìn)行測(cè)量；對(duì)分割得到的甲狀腺的攝取功能進(jìn)行分類；根據(jù)性質(zhì)分類結(jié)果、攝取功能分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種AI陪購方法與系統(tǒng)，其包括獲取用戶基礎(chǔ)信息與陪購行程開啟指令，用戶基礎(chǔ)信息至少包括用戶性別與用戶標(biāo)簽；展示陪購界面，開啟陪購行程，在陪購界面內(nèi)通過至少一種預(yù)設(shè)的虛擬數(shù)字人形象與用戶聊天；根據(jù)用戶標(biāo)簽與聊天內(nèi)容，得到用戶需求關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域，涉及一種基于大數(shù)據(jù)和人工智能的中小企業(yè)數(shù)字化診斷方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)中小企業(yè)的多維企業(yè)數(shù)據(jù)，提取第一特征數(shù)據(jù)、第二特征數(shù)據(jù)及第三特征數(shù)據(jù)；將第一特征數(shù)據(jù)輸入分類模型，依據(jù)分類結(jié)果，確定數(shù)字化測(cè)評(píng)等級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種串行批處理機(jī)調(diào)度加權(quán)總誤工損失最小化方法，屬于生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度理論與優(yōu)化領(lǐng)域，本發(fā)明將預(yù)浸料裁切過程刻畫為串行批處理機(jī)調(diào)度問題，建立串行批處理機(jī)上最小化加權(quán)總誤工損失的優(yōu)化模型，根據(jù)作業(yè)情況對(duì)串行批處理機(jī)上最小化加權(quán)總誤工損失的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)剎車副變摩擦系數(shù)預(yù)測(cè)方法，通過設(shè)計(jì)的飛機(jī)剎車副摩擦系數(shù)測(cè)量裝置開展剎車試驗(yàn)，獲得若干組試驗(yàn)的剎車副溫度、剎車機(jī)輪速度、剎車壓力和剎車副摩擦系數(shù)數(shù)據(jù)，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以部分試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多方安全計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享方法及系統(tǒng)，包括通過零知識(shí)證明和生物特征認(rèn)證對(duì)參與方實(shí)現(xiàn)可信準(zhǔn)入控制，參與方包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥企/研究機(jī)構(gòu)、患者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)；當(dāng)通過可信準(zhǔn)入控制之后，當(dāng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提取患者數(shù)據(jù)時(shí)，利用k?匿名、差分隱私與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種橫向直接能量沉積非對(duì)稱沉積道搭接間距預(yù)測(cè)方法。步驟包括：通過橫向直接能量沉積實(shí)驗(yàn)制備非對(duì)稱沉積道；采用三維點(diǎn)云掃描設(shè)備獲取沉積道點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪、校正與橫截面切片；采用沉積道輪廓自適應(yīng)擬合算法對(duì)沉積道橫截面形貌進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云與DBSCAN算法的旱澇急轉(zhuǎn)事件識(shí)別方法、裝置及系統(tǒng)，所述旱澇急轉(zhuǎn)事件識(shí)別方法包括基于獲取到的格點(diǎn)化氣象數(shù)據(jù)，計(jì)算出每個(gè)格點(diǎn)對(duì)應(yīng)的氣象干旱指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)；將所述氣象干旱指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散發(fā)指數(shù)與預(yù)設(shè)的干旱閾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及有色金屬冶煉技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)硅自動(dòng)吹氧精煉的控制方法。包括以下步驟：通過紅外測(cè)溫裝置實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)精煉爐內(nèi)熔體溫度，通過氣體分析儀連續(xù)采集爐內(nèi)CO濃度。建立基于熔體溫度變化速率和CO濃度閾值的雙參數(shù)吹氧觸發(fā)機(jī)制；當(dāng)滿足觸發(fā)條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于模型預(yù)測(cè)控制的煤礦救援機(jī)器人編隊(duì)的運(yùn)動(dòng)控制方法。其包括：提供煤礦救援機(jī)器人隊(duì)列，并配置所述煤礦救援機(jī)器人隊(duì)列的編隊(duì)信息，領(lǐng)航控制器控制領(lǐng)航者的行駛狀態(tài)，直至使得領(lǐng)航者到達(dá)領(lǐng)航期望路徑對(duì)應(yīng)的目標(biāo)位置；控制跟隨者跟隨領(lǐng)航者時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種智能養(yǎng)殖無人投料船用控制系統(tǒng)及方法，控制系統(tǒng)包括岸基指揮系統(tǒng)，岸基指揮主要包含遙控模塊與云端平臺(tái)，負(fù)責(zé)全局任務(wù)分配、數(shù)據(jù)整合與遠(yuǎn)程協(xié)同管理，運(yùn)動(dòng)控制單元，運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)包含飛控，飛控配置有RTK模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于無線低功耗分布式的變壓器繞組變形監(jiān)控方法，涉及電力設(shè)備監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，用于解決缺乏能夠兼顧高效數(shù)據(jù)采集、低功耗運(yùn)行和無線傳輸?shù)木C合解決方案的問題，通過微型傳感單元采集振動(dòng)信號(hào)，利用加權(quán)聚類算法劃分監(jiān)測(cè)區(qū)域，結(jié)合頻譜分...
								
            
							
            
							
						
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								      基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的儲(chǔ)糧霉變檢測(cè)方法，包括如下步驟：在儲(chǔ)糧過程中，周期性地采集糧庫內(nèi)的儲(chǔ)糧環(huán)境參數(shù)；將儲(chǔ)糧環(huán)境參數(shù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的霉變檢測(cè)模型中進(jìn)行檢測(cè)得到霉變情況，霉變檢測(cè)模型基于正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)模型訓(xùn)練得到，訓(xùn)練霉變檢測(cè)模型的方法包括：在...
								
            
							
            
							
						
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