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          • 本發(fā)明公開了一種遠程等離子體反應(yīng)腔室和遠程等離子體源系統(tǒng)。遠程等離子體反應(yīng)腔室包括:第一法蘭,第一法蘭包括進氣口;絕緣筒,位于第一法蘭的一側(cè),絕緣筒的內(nèi)腔與進氣口連通;環(huán)狀電極,固定于絕緣筒的外壁側(cè);金屬屏蔽罩,位于環(huán)狀電極遠離絕緣筒的外壁...
          • 本發(fā)明屬于軸承技術(shù)領(lǐng)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(gòu)成的腔室內(nèi)填充液態(tài)金屬;所述腔室內(nèi)設(shè)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...
          • 本發(fā)明涉及應(yīng)用于電容技術(shù)領(lǐng)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(dǎo)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(shù)領(lǐng)域,將銅導(dǎo)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(dǎo)體浸涂處理后的高溫保溫過程中,改性樹脂側(cè)鏈上的氰基和六方氮化硼上的氰基縮合形...
          • 本發(fā)明公開了一種耐高溫和酸性腐蝕的電纜,包括:導(dǎo)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(dǎo)體層上,用以提升電纜導(dǎo)熱性;外絕緣層,套設(shè)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(fù)?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(xùn)練樣本...
          • 融合LLM和多智能體架構(gòu)的醫(yī)患協(xié)商方法、裝置、設(shè)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。患者代理對初步治療方案生成反饋。協(xié)調(diào)代理解析該反饋...
          • 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(shè)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(yù)設(shè)模型,從而通過執(zhí)行預(yù)設(shè)模型直接輸出相應(yīng)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...
          • 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...
          • 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(yù)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(yīng),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...
          • 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?zāi)B(tài)分解策略,對EEG信號進行自適應(yīng)非參數(shù)化頻帶分割,無需預(yù)設(shè)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)明公開了基于受試者工作特征曲線的冠狀動脈鈣化預(yù)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(yù)處理后生成標準化數(shù)據(jù);評估預(yù)測單元,用于預(yù)測不同生理特征組合下冠狀動脈鈣化的風...
          • 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...
          • 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(fù)發(fā)預(yù)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)明公開了一種基于大模型的肺結(jié)節(jié)風險預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)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(luò)模型泛化能力不足、對肺結(jié)節(jié)多任務(wù)預(yù)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)...
          • 本發(fā)明公開了一種鼻過敏預(yù)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(yù)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)明公開了一種促進社會參與的多模態(tài)癡呆風險降低干預(yù)系統(tǒng),屬于癡呆干預(yù)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(chǔ)行為集合;行為符號轉(zhuǎn)換模塊,用于將基礎(chǔ)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(yù)路徑生成模塊,用...
          • 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...
          • 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(yù)處理;S2,基于網(wǎng)格綁定預(yù)處理后的阻燃面...
          • 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(dǎo)發(fā)光分子生成方法、裝置及設(shè)備,該方法包括:對分子訓(xùn)練集中化學分子的SMILES表達式進行預(yù)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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