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公开(公告)号：CN118154149A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410234366.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06Q10/1093 , G06Q10/0631 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种基于技能匹配的排班方法和系统。包括：通过获取员工的基本工作信息和岗位技能信息，便可确定基本工作信息对应的多个基本约束、以及岗位技能信息对应的技能约束，当从多个基本约束中筛选出至少一个目标软约束时，实现根据需求对约束的灵活切换，进而可在根据目标软约束和岗位技能信息构建目标函数时，可高效地对目标函数进行求解。因此，本方法采用技能匹配的方式将员工与岗位进行匹配，显著提升了员工排班的求解效率和质量，也简化了排班问题的复杂度。
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公开(公告)号：CN116013503B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202211687441.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，上述方法包括获取牙科病历文本，并从牙科病历文本中提取检查结果信息；将检查结果信息转换为各个治疗项目对应的检查结果张量数据；分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征；基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划。应用本发明实施例提供的方案能够制定牙科治疗计划。
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公开(公告)号：CN109637605B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201811513668.0
申请日：2018-12-11
IPC: G16H10/60 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供了一种电子病历结构化方法及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：载入第一医学知识库；对第一电子病历按照特殊符号进行分句，得到多个文本句子；利用匹配打分算法，对多个文本句子中每个文本句子匹配第一医学知识库中的属性；保存匹配结果。通过本发明，解决了相关技术中电子病历不能完全结构化的问题，实现了电子病历的完全结构化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109637605A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811513668.0
申请日：2018-12-11
CPC classification number: G16H10/60 , G06F17/277
Abstract: 本发明提供了一种电子病历结构化方法及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：载入第一医学知识库；对第一电子病历按照特殊符号进行分句，得到多个文本句子；利用匹配打分算法，对多个文本句子中每个文本句子匹配第一医学知识库中的属性；保存匹配结果。通过本发明，解决了相关技术中电子病历不能完全结构化的问题，实现了电子病历的完全结构化。
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公开(公告)号：CN115019079B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110239799.X
申请日：2021-03-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种用于图像识别的分布式概略优化加速深度学习训练的方法，设置多个计算节点用于分布式计算；在训练图像识别深度神经网络模型中的二阶矩阵计算时，采用块对角近似，并使用概略方法进行矩阵与向量乘积的分布式隐式计算；各个计算节点并行地将图片依次传入采用所述分布式概略优化加速深度学习训练的方法训练好的图像识别深度神经网络模型中，预测得到每个图片的输出向量，即图片属于各标签的概率，由此实现图像识别。本发明可以大幅度减少计算量，提高深度神经网络的训练速度，缩短训练时间，提升二阶算法相比一阶算法的效果。
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公开(公告)号：CN115019079A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110239799.X
申请日：2021-03-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种用于图像识别的分布式概略优化加速深度学习训练的方法，设置多个计算节点用于分布式计算；在训练图像识别深度神经网络模型中的二阶矩阵计算时，采用块对角近似，并使用概略方法进行矩阵与向量乘积的分布式隐式计算；各个计算节点并行地将图片依次传入采用所述分布式概略优化加速深度学习训练的方法训练好的图像识别深度神经网络模型中，预测得到每个图片的输出向量，即图片属于各标签的概率，由此实现图像识别。本发明可以大幅度减少计算量，提高深度神经网络的训练速度，缩短训练时间，提升二阶算法相比一阶算法的效果。
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公开(公告)号：CN116013503A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211687441.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 北大计算与数字经济研究院 , 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种牙科治疗计划确定方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，上述方法包括获取牙科病历文本，并从牙科病历文本中提取检查结果信息；将检查结果信息转换为各个治疗项目对应的检查结果张量数据；分别对各个治疗项目对应的检测结果张量数据进行特征提取，得到检查结果特征；基于各个治疗项目的检查结果特征，针对每一治疗项目，分别确定是否需要对各个牙齿进行该治疗项目的治疗，生成牙科治疗计划。应用本发明实施例提供的方案能够制定牙科治疗计划。
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公开(公告)号：CN115604177A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110713640.7
申请日：2021-06-25
Applicant: 华为技术有限公司(CN) , 北京大学(CN)
IPC: H04L45/243 , H04L47/125
Abstract: 本申请实施例公开了一种路由分配方法，用于提升路由资源的分配能力，减少业务的网络堵塞。本申请实施例方法包括：控制器接收第一服务器发送的多个网络路径的路由资源请求，路由资源请求指示第一服务器向第二服务器发送目标数据所需要的路由资源；控制器根据路由资源请求确定路由资源信息，并将路由资源信息发送给网络设备；控制器向第一服务器发送第一参数，第一参数用于第一服务器根据第一参数计算路由资源分配量。
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