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公开(公告)号：CN113947124B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202010615017.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/18 , G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种眼底彩色图像分类模型训练方法及眼底彩色图像分类方法。该眼底彩色图像分类模型的训练方法，包括：获取不同类别的原始眼底彩色图像；对原始眼底彩色图像进行预处理，得到目标眼底彩色图像；将目标眼底彩色图像输入第一卷积神经网络，输出目标眼底彩色图像对应的眼底血管图像；获取目标眼底彩色图像对应的患者年龄特征和患者性别特征；利用目标眼底彩色图像、眼底血管图像、患者年龄特征和患者性别特征，对第二卷积神经网络进行模型训练，得到眼底彩色图像分类模型。根据本发明实施例，能够提高眼底彩色图像的筛查分类效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116996688A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210446470.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/186 , H04N19/182 , H04N19/137
Abstract: 本申请提供一种视频图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法应用于视频图像处理技术领域，该方法包括：获取视频图像数据中的当前帧超声图像；当前帧超声图像包括R、G、B三个图像通道；对当前帧超声图像进行通道拆分，并对拆分后的每个图像通道进行数据提取，得到图像数据；对图像数据进行无损压缩，得到当前帧超声图像的压缩结果；根据当前帧超声图像的压缩结果，确定发送至图像接收端的压缩数据包，使得图像接收端对压缩数据包进行解压缩后，将解压缩后的结果传输至显示系统进行显示。可见，本申请采用无损压缩算法对图像数据进行压缩，能够在有效减小图像传输大小的同时保留超声图像的细节信息，提升图像传输的稳定性。
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公开(公告)号：CN113963685A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202010701470.6
申请日：2020-07-20
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G10L15/02 , G10L15/18 , G10L15/26 , G06F3/0484 , G06F3/16
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于自然语言处理的文档演示控制方法、装置及设备，该基于自然语言处理的文档演示控制方法包括：获取实时语音；通过NLP处理实时语音生成语音语义特征信息；通过将语音语义特征信息与文档语义特征信息比对，确定语音语义特征信息对应的文档语义特征信息；根据确定到的文档语义特征信息，以及文档语义特征信息与操作指令的映射关系，确定目标操作指令；执行目标操作指令；本发明实施例能够根据用户的语音实时控制文档演示进度，解决了现有技术中文档演示控制方法便捷性较差的问题。
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公开(公告)号：CN113470806A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010244924.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种病情检测模型的确定方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取多个预设医疗分支节点中的每个预设医疗分支节点的第一病情检测子模型及其对应的第一特征矩阵，第一特征矩阵用于表示训练第一病情检测子模型的第一病情样本数据对应的多个第一特征之间的比重；根据多个第一病情检测子模型及其分别对应的第一特征矩阵确定第一病情检测中心模型；将第一病情检测中心模型分发至每个预设医疗分支节点，以使每个预设医疗分支节点根据第一病情检测中心模型识别待检测病情样本数据的病情类别值。根据本发明的实施例，能够大幅提高病情样本数据的数量，提高提高模型的泛化能力，进而更好的检测多种类的疾病。
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公开(公告)号：CN113470806B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010244924.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种病情检测模型的确定方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取多个预设医疗分支节点中的每个预设医疗分支节点的第一病情检测子模型及其对应的第一特征矩阵，第一特征矩阵用于表示训练第一病情检测子模型的第一病情样本数据对应的多个第一特征之间的比重；根据多个第一病情检测子模型及其分别对应的第一特征矩阵确定第一病情检测中心模型；将第一病情检测中心模型分发至每个预设医疗分支节点，以使每个预设医疗分支节点根据第一病情检测中心模型识别待检测病情样本数据的病情类别值。根据本发明的实施例，能够大幅提高病情样本数据的数量，提高提高模型的泛化能力，进而更好的检测多种类的疾病。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113012804B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201911328988.3
申请日：2019-12-20
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F40/284
Abstract: 本发明实施例公开了一种症状确定方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取用户输入的病症信息；确定病症信息对应的词向量；查找与用户关联的慢性病对应的病症向量；根据词向量和病症向量，确定用户当前症状是否为慢性病的症状。本发明实施例的症状确定方法、装置、设备及介质，能够在医生未诊断之前，即可确定出用户当前症状是否为慢性病的症状，进而可以向用户反馈该慢性病对应的科室信息和检查项目，以便用户挂号和避免无必要的检查，提高用户挂号效率和节省用户资产。
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公开(公告)号：CN116942141A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210416079.0
申请日：2022-04-20
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种状态检测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取至少一个采样时间点中每一所述采样时间点对应的压力数据；其中，所述压力数据包括第一压力数据和第二压力数据；所述第一压力数据和所述第二压力数据是用户不同部位的压力数据；基于每一所述采样时间点对应的第一压力数据，从用于解析所述第一压力数据的第一解析策略和解析所述第二压力数据的第二解析策略中确定状态解析策略；利用所述状态解析策略解析每一所述采样时间点对应的压力数据，确定用户的当前状态；如此，能够结合不同部位的压力数据，准确确定出用户的当前状态。
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公开(公告)号：CN113132939B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911412334.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种道路通行状况信息获取方法、装置、设备及存储介质。所述道路通行状况信息获取方法包括：获取预设时间段内，目标道路上的目标基站与移动台之间的通信信号的信号强度；根据所述预设时间段及所述信号强度，确定与所述目标基站建立通信连接的所述移动台的信号强度变化率；从所述信号强度变化率中，筛选与所述目标基站建立通信连接的处于驾驶状态的移动台的信号强度变化率，得到目标信号强度变化率；根据所述目标信号强度变化率，确定道路通行状况信息。根据本发明实施例，能够获得准确性较高的各种道路的通行状况信息，从而为车辆通行提供较为及时的、准确的、全面的路况信息。
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公开(公告)号：CN114422865A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011077881.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N21/647 , H04L67/06
Abstract: 本申请实施例提供一种数据传输方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取医疗设备的显示图像；根据医疗设备对应的目标区域信息识别显示图像中的目标区域，得到目标区域的图像数据；向医院设备发送目标区域的图像数据。根据本申请实施例，能够获取并传输显示图像中目标区域的图像数据，即用户关心的图像数据，避免无用数据的获取与传输，提高数据传输效率。
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公开(公告)号：CN113947265B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202010680128.2
申请日：2020-07-15
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G16H40/20 , G06Q10/0631 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种训练资源配置模型的方法、装置、设备及计算机存储介质；该训练资源配置模型的方法包括：获取预设区域内所有医院的急救出车记录信息，急救出车记录信息包括：病人特征和急救资源；基于急救出车记录信息生成训练样本集，训练样本集指示出病人特征与急救资源的对应关系；基于训练样本集，训练神经网络模型作为资源配置模型；根据本发明实施例的训练资源配置模型的方法，能够根据急救出车记录信息训练出反映病人特征与急救资源映射的资源配置模型，利用该资源配置模型能够迅速且准确的得到待急救病人特征应配置的急救资源配置信息，解决了凭借人工经验决定急救资源配置不准确且缓慢的问题。
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