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          • 本申請?zhí)峁┮环N方言語音識別與轉換方法及裝置,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領域,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果,突變檢測結果包括至少一個候選突變與候選突變對應的突變數(shù)據(jù);根據(jù)突變檢測結果,判斷候選突變是否存在于預設名單中;若候...
          • 本發(fā)明公開了一種基于預設目標孔隙參數(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領域,包括:接收目標孔隙參數(shù)并準備初始模型;基于目標孔隙參數(shù),在初始原子結構模型內(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)能與智能材料設計技術領域,收集基礎熱物性數(shù)據(jù)、建筑環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和用戶需求數(shù)據(jù);利用深度強化學習技術,構建基于深度Q網(wǎng)絡策略的智能模型,將生成的數(shù)據(jù)樣本整合熱物性數(shù)據(jù)庫中...
          • 本申請涉及臨床實驗室數(shù)智化技術領域,其具體地公開了一種基于AI算法集市的檢驗結果智能解釋方法,其過程包括構建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疾病預測模型進行訓練以得到N個AI疾病預測模型。眾多疾病預測模型形成AI集市并應用于真...
          • 本發(fā)明屬于智慧醫(yī)療技術領域,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)診斷信息并進行綜合辨析,得到中醫(yī)辨證結果;對患者健康畫像進行分析,識別異常醫(yī)學指標,基于異常醫(yī)學指標進行疾病診斷,并評估對...
          • 本發(fā)明提供了一種嬰幼兒爬行的關節(jié)角度預測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),屬于醫(yī)療人工智能領域,該方法包括:通過三維動作捕捉系統(tǒng)采集嬰幼兒爬行關節(jié)坐標,轉換為真實關節(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)明屬于康復訓練技術領域,具體為一種主動式卒中康復輔助訓練系統(tǒng),其通過患者臨床評估數(shù)據(jù)生成個性化訓練基線,參照訓練基線引導患者通過康復設備協(xié)同執(zhí)行訓練動作,實時解析訓練執(zhí)行效能評分、患者主動運動特征及設備輔助表現(xiàn)特征,并根據(jù)雙特征實時交互...
          • 本發(fā)明公開了一種吞咽障礙康復的輔助方案生成方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)療康復智能評估技術領域,用于解決吞咽訓練路徑優(yōu)化差的問題;本發(fā)明通過多通道傳感設備采集吞咽過程中的肌電、舌壓、喉部圖像與聲學信號,構建統(tǒng)一的多模態(tài)吞咽行為特征向量,結合預訓練模型與...
          • 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領域,具體提供一種疾病風險預測方法、裝置及電子設備,用于改善疾病風險預測方式的準確率較低的問題。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行初次預測,獲得初次預測類...
          • 本發(fā)明屬于智能康復設備控制的技術領域,涉及了術后肺功能康復訓練的多參數(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;判...
          • 本公開涉及一種動態(tài)血流動力學參數(shù)管理方法、裝置、設備及介質(zhì),該方法包括:監(jiān)測血流動力學參數(shù);其中,血流動力學參數(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;將血流動力學參數(shù)輸入至預設的決策...
          • 本申請公開了一種膿毒癥分型劃分方法、分型預測模型構建、應用方法及裝置,涉及機器學習領域,該方法包括獲取若干患者在預設時間段內(nèi)的中心靜脈氧飽和度和外周灌注指數(shù);根據(jù)患者在預設時間段內(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設時間...
          • 本發(fā)明屬于知識圖譜技術領域,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)語義嵌入與實體對齊層、結構嵌入與屬性融合的業(yè)務表示層、增強型TransR模型與知識圖譜構建層、智能化規(guī)則引擎與沖突解決層、端到端自動化流水線層、多任務學習...
          • 本申請適用于遠程醫(yī)療設備控制技術領域,尤其涉及一種遠程醫(yī)療設備監(jiān)測方法,該方法包括:在第一終端設備與遠程醫(yī)療設備的檢測設備之間發(fā)生通信連接時,在第一終端設備上顯示第一界面;響應于對第一界面的多個界面元素的觸發(fā)操作,獲取與界面元素對應的檢測信...
          • 本發(fā)明涉及核反應堆技術領域,具體而言,涉及一種壓水堆一回路的注鋅控制方法、裝置及電子設備。其中,方法包括:獲取當前所述壓水堆一回路中與鋅置換反應、鋅沉積反應、鋅析出反應各自相關的反應參數(shù)信息,以及化容系統(tǒng)的參數(shù)信息;分別基于所述與鋅置換反應...
          • 本發(fā)明提供的一種基于圖像識別的電力光纜制備方法和系統(tǒng),本發(fā)明涉及光纜制備技術領域,該方法包括獲取電力光纜圖像和電力光纜鋪設的短期環(huán)境視頻;基于所述電力光纜圖像確定多個初步擠出壓力;基于所述電力光纜鋪設的短期環(huán)境視頻確定測試機器的振動頻率序列...
          • 本發(fā)明公開了一種基于電流?頻率雙反饋的可重構多層疊電感器,包括繞組和多層疊鐵芯,所述繞組由多股利茲線繞制而成,用于通過工作電流并產(chǎn)生磁場;所述多層疊鐵芯由多個鐵芯層片和復合夾層交替堆疊成多層結構;所述復合夾層包括電流響應層、磁致伸縮層和頻率...
          • 本申請涉及高壓電氣設備制造領域,且公開了一種干式變壓器箔繞澆注線圈繞制工裝,包括底座,所述底座的頂部分別安裝有液壓傳動機構和支架,所述支架的頂部安裝有頂板;壓力機構,其包括固定安裝于頂板底部的伸縮桿一,所述伸縮桿一的伸縮端固定安裝有連接板和...
          • 本發(fā)明涉及電容儲能裝置組裝技術領域,具體是一種快速組裝式的串聯(lián)型電容儲能裝置及其組裝方法,其中所述的一種快速組裝式的串聯(lián)型電容儲能裝置,包括:機柜,機柜內(nèi)設置有多組插放柜,插放柜內(nèi)可拆卸安裝有電容裝置;插放柜內(nèi)設置有定位鎖止機構,定位鎖止機...
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