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          • 本發(fā)明涉及協(xié)同預測技術領域,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)建模多層異構圖;構建基于時序感知的動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型;利用多層異構圖訓練動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型,其中,利用聯(lián)邦圖...
          • 本發(fā)明適用材料科學技術領域,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...
          • 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領域。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...
          • 本發(fā)明公開了基于機器學習的鈦合金動態(tài)再結晶組織形態(tài)的分析方法、系統(tǒng)及介質,屬于金屬材料微觀組織定量表征的技術領域,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...
          • 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),屬于癡呆干預技術領域,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;行為符號轉換模塊,用于將基礎行為集合轉換為由標準化行為符號構成的行為編碼序列;干預路徑生成模塊,用...
          • 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)處理的技術領域,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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的肺結節(jié)風險預測方法、系統(tǒng)、設備及介質,屬于人工智能技術領域,其目的在于解決現(xiàn)有技術中網(wǎng)絡模型泛化能力不足、對肺結節(jié)多任務預測效果差的技術問題。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)...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學影像組學技術領域,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...
          • 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)技術領域,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;模型構建單元...
          • 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...
          • 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領域,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...
          • 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...
          • 本發(fā)明提供了人工智能技術領域的一種融合醫(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)學關系以及醫(yī)學屬性以構建醫(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...
          • 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聯(lián)的文...
          • 融合LLM和多智能體架構的醫(yī)患協(xié)商方法、裝置、設備和介質,涉及醫(yī)患協(xié)商技術領域。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建醫(yī)生代理、患者代理和協(xié)調代理。醫(yī)生代理生成初步治療方案。患者代理對初步治療方案生成反饋。協(xié)調代理解析該反饋...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理領域,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;反饋格式構建模塊,基于完整對話鏈,構建結構化反饋格式,作為強化學習的訓練樣本...
          • 本發(fā)明公開了一種耐高溫和酸性腐蝕的電纜,包括:導體層,由多根鎳包銅絲同心絞合而成;內(nèi)絕緣層,包覆于所述導體層上,用以提升電纜導熱性;外絕緣層,套設于內(nèi)絕緣層上;抗彎緩沖層,包覆于外絕緣層外;電磁屏蔽層,包覆于抗彎緩沖層外,用以形成屏蔽層;抗...
          • 本發(fā)明公開了一種高耐熱電子連接線及其制備方法,涉及電子連接線制備技術領域,將銅導體浸泡在絕緣涂料中,浸涂處理后,加熱保溫處理最后組裝端頭,制得高耐熱電子連接線,在導體浸涂處理后的高溫保溫過程中,改性樹脂側鏈上的氰基和六方氮化硼上的氰基縮合形...
          • 本發(fā)明涉及應用于電容技術領域的一種電容式電壓互感器安裝用等電位芯子夾板,包括夾板體、綁帶槽、綁扎帶、黃銅嵌件、緊固螺絲、導體圈、連接螺絲、凹陷槽和緩沖圈,本發(fā)明通過將黃銅嵌件一體澆注鑲嵌于夾板體內(nèi)部,有效提高黃銅嵌件對綁扎帶的固定穩(wěn)定性,并...
          • 本發(fā)明屬于軸承技術領域,涉及一種液態(tài)金屬潤滑的射線管陽極軸承,所述射線管陽極軸承包括固定套筒和密封所述固定套筒的密封端;所述固定套筒和密封端構成的腔室內(nèi)填充液態(tài)金屬;所述腔室內(nèi)設置有法蘭軸、軸承外圈和滾珠,所述法蘭軸的一端從密封端穿過并位于...
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