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公开(公告)号：CN118094362A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410165589.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京邮电大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请提供甲状腺滤泡分类模型训练装置、分类装置和设备，涉及计算机系统技术领域，训练装置包括：数据获取模块，用于获取训练集；以及模型训练模块，用于采用训练集训练多模态深度学习模型，以使多模态深度学习模型分别提取灰阶超声影像和彩色多普勒超声影像各自对应的影像特征数据，提取临床数据对应的文本特征数据，再对影像特征数据和文本特征数据进行数据拼接，对拼接特征向量进行甲状腺滤泡分类，进而将迭代训练得到甲状腺滤泡分类模型。本申请引入多模态信息来进行特征层融合，能够将局部医学影像特征和临床数据相结合以保留更多的疾病信息，进而能够有效提高甲状腺滤泡分类的精确性，辅助医疗人员在术前对患者的甲状腺滤泡进行分类。
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公开(公告)号：CN115908449A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211296418.2
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进UNet模型的2.5D医学CT影像分割方法及装置，所述方法的步骤包括：获取初始CT影像，基于预设的抽取参数对初始CT影像进行抽取，得到待分割图；将待分割图像输入到训练好的UNet模型的编码器模块中，在编码器模块中每两个相邻下采样变换模块之间设置有一个信息纠正模块，信息纠正模块顺序设置有通道注意力层和空间注意力层；将编码特征图输入到训练好的UNet模型的解码器模块中，解码器模块包括多个上采样变换模块和多个多阶段多尺度模块，在解码器模块中每两个相邻上采样变换模块之间设置有一个多阶段多尺度模块，多阶段多尺度模块包括多个尺度的池化层和卷积层，通过解码器模块输出分割特征图。
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公开(公告)号：CN114374979A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111587042.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/18 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04B17/345 , H04B17/391 , G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种5GHz频段RLAN台站与雷达系统隔离距离确定方法及装置，所述方法参照现实部署条件构建RLAN台站与雷达系统的网络拓补结构，以模拟真实场景下的信号干扰。基于确定性分析和蒙特卡罗仿真计算出在预设隔离距离、预设频率间隔、设定的RLAN台站参数与雷达系统参数条件下，模拟运算并判断RLAN台站对雷达系统的干扰状态，筛选出合适的隔离距离。基于真实条件中的各种参数进行仿真模拟，能够得到符合实际条件的仿真结果，准确高效地指导RLAN台站和雷达系统的建设部署，提高建设效率，节约建设成本。
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公开(公告)号：CN113595616A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110860476.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星天线波束指向优化的NGSO系统间干扰减缓方法，属于低轨卫星通信领域，具体是：首先，构建受扰卫星系统和干扰卫星系统的通信链路的干扰场景；然后，卫星向地球站发送卫星信号，分别计算地球站接收的功率，并进一步计算功率比需满足的约束条件；接着，定义卫星天线波束指向的动态禁区，构建优化目标函数，并满足约束条件，将NGSO星座系统间频率共存问题转换成非线性多元函数优化问题；最后，求解出目标函数的最小值Γmin，作为卫星天线波束指向的禁区角。判断干扰卫星波束视轴指向是否位于禁区内，如果是，干扰卫星天线要自适应地调整波束指向，减缓有害干扰；否则，没有造成有害干扰。本发明能提升系统间的频率兼容性。
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公开(公告)号：CN105990632B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510044875.6
申请日：2015-01-28
Applicant: 青岛海尔电子有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H01P1/212
Abstract: 一种三通带滤波器，包括：非导电材质的基板、输入馈线和输出馈线，在所述基板的两面上分别设置有缺陷地式谐振结构和短路短截线式谐振结构；所述输入馈线和所述输出馈线设置在所述基板上具有所述短路短截线式谐振结构的一面，所述输入馈线和所述输出馈线均位于所述缺陷地式谐振结构和短路短截线式谐振结构之间；其中，所述输入馈线、短路短截线式谐振结构和输出馈线耦合，构成具有第一通带和第三通带的第一射频通路；所述输入馈线、缺陷地式谐振结构和输出馈线耦合，构成具有第二通带的第二射频通路。本发明使用缺陷地式谐振结构和背叠短路短截线式谐振结构构成三通带滤波器的三个通带，结构简单，并保证了滤波效果，提高了滤波器的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108520472A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810166848.X
申请日：2018-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明实施例提供了一种处理电力系统数据的方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于预先训练的深度强化学习模型，获取电力系统运行数据中的学习价值信息；根据所获取的学习价值信息判断所述电力系统的运行状态；根据所述电力系统的运行状态，确定控制决策，其中，所述控制决策用于保障所述电力系统安全稳定运行。通过本发明实施例提供的技术方案，能够直接从电网数据入手，基于预先训练好的深度强化学习模型获取电力系统运行数据中的学习价值信息，根据所获取的学习价值信息来判断电力系统的运行状态并给出合理控制方案；从而能够避免电网分析对物理模型的依赖，且对于不同运行方式不同场景不需要重新调整模型架构，训练效率高，适用性较强。
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公开(公告)号：CN107086347A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201610087273.3
申请日：2016-02-16
Applicant: 青岛海尔电子有限公司 , 北京邮电大学 , 青岛海尔多媒体有限公司
IPC: H01P7/10
CPC classification number: H01P1/20381 , H01P1/2016 , H01P1/203 , H01P3/023 , H01P3/08 , H01P3/081 , H01P7/08 , H01P7/082 , H01Q1/38 , H01P7/105
Abstract: 本发明公开了一种四模缺陷地式谐振器，包括：金属介质板和在所述金属介质板的一表面上刻蚀得到的缺陷地单元，所述缺陷地单元的形状关于所述缺陷地单元的第一中心轴线轴对称，并且所述缺陷地单元的形状关于所述缺陷地单元的第二中心轴线轴对称，所述第一缺陷地单元的形状为H形或者准H形，所述第二缺陷地单元的形状为L形、准L形、U形或者准U形。本发明的四模缺陷地式谐振器具有四种谐振模，并且该四种谐振模都具有良好的可调性。
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公开(公告)号：CN106067096A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610470990.4
申请日：2016-06-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置及系统，该方法包括：针对不同母线，获得待处理的电网广域量测系统WAMS数据；对所获得的WAMS数据，采用基于消息队列的Apache Kafka框架和/或ZeroMQ框架进行存储；对所存储的WAMS数据进行数据预处理操作和滑动窗口采样操作，得到归一化且无偏置的多维的中间处理数据；对所得到的中间处理数据进行降维处理操作，并根据降维处理结果确定电网的稳态状况，以提高对数据的利用率以及处理效率。
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公开(公告)号：CN104752809A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510059900.8
申请日：2015-02-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种射频识别标签天线，包括：相互独立的馈电单元和辐射单元；其中，在使用射频识别标签天线时，将馈电单元粘贴在辐射单元上。本发明采用分离式的馈电单元和辐射单元，这样，辐射单元可以反复使用、可以匹配多种RFID芯片(馈电单元)，从而使本发明的射频识别标签天线经济环保。
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公开(公告)号：CN116703901B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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