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								      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(guò)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(duì)綁扎帶的固定穩(wěn)定性，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高耐熱電子連接線(xiàn)及其制備方法，涉及電子連接線(xiàn)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(xiàn)，在導(dǎo)體浸涂處理后的高溫保溫過(guò)程中，改性樹(shù)脂側(cè)鏈上的氰基和六方氮化硼上的氰基縮合形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理領(lǐng)域，公開(kāi)了基于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院醫(yī)療對(duì)話(huà)和病歷的強(qiáng)化學(xué)習(xí)與協(xié)同系統(tǒng)，完整對(duì)話(huà)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(duì)話(huà)鏈；反饋格式構(gòu)建模塊，基于完整對(duì)話(huà)鏈，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化反饋格式，作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)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(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(yǔ)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(duì)初步治療方案生成反饋。協(xié)調(diào)代理解析該反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)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(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。實(shí)施例提供的方案，是會(huì)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(guò)執(zhí)行預(yù)設(shè)模型直接輸出相應(yīng)的分析報(bào)告。上述多模態(tài)數(shù)據(jù)包含目標(biāo)圖像以及與目標(biāo)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(xué)知識(shí)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(guò)醫(yī)學(xué)信息提取模型從醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集中提取醫(yī)學(xué)實(shí)體、醫(yī)學(xué)關(guān)系以及醫(yī)學(xué)屬性以構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜；步驟S2、通過(guò)醫(yī)學(xué)信息監(jiān)測(cè)代理監(jiān)測(cè)最新的醫(yī)學(xué)信息以對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)學(xué)機(jī)理模型的非小細(xì)胞肺癌分次放療進(jìn)展預(yù)測(cè)方法，該方法基于深入研究的腫瘤增殖機(jī)制與放療殺傷效應(yīng)，同時(shí)將分次放療過(guò)程進(jìn)行分段積分分析，構(gòu)建了考慮分次放療過(guò)程中腫瘤體積動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)變化的數(shù)學(xué)機(jī)理模型，利用數(shù)學(xué)機(jī)理模型實(shí)現(xiàn)非小細(xì)胞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經(jīng)血管耦合動(dòng)態(tài)建模方法，涉及生物信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)引入白噪聲增強(qiáng)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解策略，對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)非參數(shù)化頻帶分割，無(wú)需預(yù)設(shè)頻帶邊界即可捕獲個(gè)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(kāi)了基于受試者工作特征曲線(xiàn)的冠狀動(dòng)脈鈣化預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)，涉及冠狀動(dòng)脈鈣化檢測(cè)技術(shù)鄰域，包括：整合處理單元，用于采集臨床數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)及影像數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；評(píng)估預(yù)測(cè)單元，用于預(yù)測(cè)不同生理特征組合下冠狀動(dòng)脈鈣化的風(fēng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于客觀評(píng)估法的血液透析患者風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：效能評(píng)估單元，用于收集血液透析患者的臨床基本信息，通過(guò)客觀評(píng)估法計(jì)算營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指標(biāo)，利用受試者工作特征曲線(xiàn)評(píng)價(jià)客觀評(píng)估法對(duì)營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指標(biāo)評(píng)估效能；模型構(gòu)建單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像組學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于可解釋性機(jī)器模型的胰腺癌早期復(fù)發(fā)預(yù)測(cè)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(xué)特征；在身體成分參數(shù)和臨床病理數(shù)據(jù)中進(jìn)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(guò)六種機(jī)器學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的肺結(jié)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)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(duì)肺結(jié)節(jié)多任務(wù)預(yù)測(cè)效果差的技術(shù)問(wèn)題。其包括：獲取包括醫(yī)學(xué)影像、基因檢測(cè)以及人口學(xué)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(kāi)了一種鼻過(guò)敏預(yù)防與管理系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)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(guò)敏預(yù)測(cè)模塊和終端管理模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取測(cè)試者的個(gè)人數(shù)據(jù)集、鼻部超聲多普勒?qǐng)D像和鼻部近紅外圖像；數(shù)據(jù)分析模塊用于對(duì)測(cè)試者的個(gè)人數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種促進(jìn)社會(huì)參與的多模態(tài)癡呆風(fēng)險(xiǎn)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(hù)行為采集模塊，用于采集并修正用戶(hù)的基礎(chǔ)行為集合；行為符號(hào)轉(zhuǎn)換模塊，用于將基礎(chǔ)行為集合轉(zhuǎn)換為由標(biāo)準(zhǔn)化行為符號(hào)構(gòu)成的行為編碼序列；干預(yù)路徑生成模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鈦合金動(dòng)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(duì)待測(cè)鈦合金進(jìn)行處理Gleeble熱壓縮試驗(yàn)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(jìn)而提取DRX的特征。將D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(cè)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(duì)阻燃面料穿著狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2,基于網(wǎng)格綁定預(yù)處理后的阻燃面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用材料科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(duì)分子訓(xùn)練集中化學(xué)分子的SMILES表達(dá)式進(jìn)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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								      本發(fā)明涉及協(xié)同預(yù)測(cè)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(luò)的植物多基因抗逆性協(xié)同預(yù)測(cè)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(shí)序感知的動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用多層異構(gòu)圖訓(xùn)練動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)的呼吸道病毒新變異體的預(yù)警方法，通過(guò)變異特征提取，將呼吸道病毒最容易變異的三個(gè)節(jié)點(diǎn)作為變異特征進(jìn)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(shí)產(chǎn)生的錯(cuò)誤產(chǎn)生的變異以及基因片...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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