-
公开(公告)号：CN119577707A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653644.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/16 , G06F16/35 , G06F40/166
Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于大语言模型的水印生成方法及系统，包括：获取训练数据集，对训练数据集中的数据进行预处理；预设水印编码规则；根据水印编码规则采用预处理后的数据对大预言模型进行训练；获取待处理文本数据；对文本数据进行清洗和标准化处理；计算标准化文本数据的词频和逆文档频率，生成初始向量；采用Word2Vec模型对初始向量进行处理，得到高维词向量；将高维词向量输入到训练后的神经网络模型中，提取深层特征；根据深层特征对文本进行分类；将分类后的问题输入到训练后的大预言模型中，生成对应文本类型的水印；本发明设计了一种水印编码规则，并为分类后的文本生成对应的水印，从而提高了文本的安全性。
-
公开(公告)号：CN117275749A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311247444.0
申请日：2023-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于健康管理技术领域，具体涉及一种基于临床医疗数据因果机器学习的手术麻醉选择推荐方法，包括：获取待进行手术的患者数据；对数据进行预处理；将预处理后的数据输入到因果机器学习模型中，进行倾向性得分估计和患者实体响应缺失值预测；采用平均处理效应估计算法对倾向性得分估计和患者实体响应缺失值预测进行估计，得到平均处理效应估计值；根据平均处理效应估计值得到麻醉方式预测值，根据麻醉方式预测值得到手术麻醉推荐方案；本发明通过分析手术患者的档案数据，利用机器学习和因果效应推理方法，预测手术时长，并评估麻醉方式对手术时长作用的因果效应，并为患者提供个体化医疗的麻醉方式，辅助医疗服务人员临床决策。
-
公开(公告)号：CN117273149A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311331650.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N7/01 , G06F18/213 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明属于移动健康技术领域，具体涉及一种基于用户评论数据的产品优化方法，包括：获取可穿戴智能产品评论数据，对评论数据进行预处理，得到产品数据信息；对产品数据信息进行分析，得到产品质量影响因素；采用贝叶斯因果推断模型对产品质量影响因素进行因果关系特征提取，得到后验概率跟踪图；根据后验概率跟踪图生成因果关系图，并计算因果效应；根据因果效应对可穿戴智能产品进行改进优化；本发明采用贝叶斯因果推断方法分析产品各因素间的因果关系，从得出的后验概率跟踪图中确定因果关系是否稳定，确定影响用户体验的因素，根据因果推断得出的结果对产品改进。
-
公开(公告)号：CN114831365A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210559719.3
申请日：2022-05-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A41D13/018
Abstract: 本发属于防护服领域，具体涉及一种人体减跌防震的智能气囊服，包括：智能机械结构和压缩气囊；所述智能机械结构包括气瓶、出气阀、气道、螺旋轴、舵机、穿针以及弹簧，所述气瓶的封瓶口与穿针的针尖对应，穿针尾端通过弹簧固定在螺旋轴上，螺旋轴与舵机连接；气瓶的瓶口与气道对应，且气道的出口与出气阀连接；出气阀与压缩气囊连接，构成智能气囊服；本发明基于交互式设计理念，提升了安全气囊服的舒适度以及保护效率。
-
公开(公告)号：CN113919886A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111332244.6
申请日：2021-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及机器学习，具体而言是一种基于夏普利值的数据特征组合定价方法、系统及电子设备，所述方法包括收集卖方提供的特征数据集的特征变量并对其进行预处理；构建基于机器学习的学习模型，从特征分类个变量中选择最优的特征分类个变量；基于幽灵数据实例构造的特征夏普利值估计，以此计算选择的特征变量的边际贡献和平均夏普利值；根据特征变量的边际贡献和平均夏普利值判断特征变量是否能够进行交易，若能够进行交易则；本发明实施，可以提高数据提供方的长期收益最大化，也满足数据买方对数据买方公司的风险评估，减少风险损失。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114692770B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210365637.5
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，具体涉及一种基于随机森林模型和模糊聚类的柑橘品质分类方法及系统；该方法包括：获取待识别的柑橘图像，将获取的柑橘图像输入到训练好的随机森林模型中，得到初始的模糊样本；采用改进的半监督模糊算法SSFCM对初始模糊样本中的数据进行聚类，得到品质分类结果；根据品质分类结果对柑橘打上品质标签；本发明采用机器学习的方法对柑橘的品质进行分类，提高了分类的效率和精确度。
-
公开(公告)号：CN115171848A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210875572.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H20/60 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于监控领域，具体涉及一种基于食物图像分割和尿酸指数的膳食智能推荐系统，该系统包括：图像采集设备、图像分割模块、数据分析模块以及健康管理模块；所述图像采集设备用于采集用户的食物图片，并将采集的图像输入到图像分割模块中，得到不同类别的食物图像；数据分析模块从用户的体检报告中获取用户的尿酸指数，并根据获取的尿酸指数对用户的食物进行推荐，将推荐结果输入到健康管理模块中；健康管理模块对推荐结果进行验证，筛选出最优方案，根据最优方案对用户进行健康管理；本发明设计了一种数字健康管理系统，实现了对用户身体健康的精准管理。
-
公开(公告)号：CN114678138A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210409172.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F40/242 , G06F40/205 , G06F40/284
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于电子护理文本数据的人体跌倒风险预测方法及系统，该方法包括：获取电子护理数据集，并对电子护理数据集中的数据进行预处理，根据预处理后的电子护理数据集中的数据构建莫尔斯跌倒词典；采用自然语言处理技术对待预测用户的电子护理文本数据进行文本特征提取；采用建莫尔斯跌倒词典对提取的文本特征进行解析，得到变量数据集；使用变量数据集对决策树算法进行训练，得到人体跌倒风险的预测结果；根据预测结果对用户聚类和精准护理；本发明通过电子健康档案构建莫尔斯跌倒词典，并根据莫尔斯跌倒词典获取用户的的风险因子，并根据风险因子对用户进行迭代风险预测，提高了预测的效率。
-
公开(公告)号：CN119047753A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411084081.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G16H40/20 , G06Q10/04
Abstract: 本发明属于智能健康技术领域，具体涉及一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，包括：获取的当前救护信息，根据救护信息构建地面成本矩阵；根据当前救护信息判断是否需救护资源，若需要救护资源，则根据地面成本矩阵和最优传输理论建立资源分配问题的最优传输模型；若不确定是否需要救护资源，则基于鲁棒优化理论构建不确定集，并基于不确定集建立运输问题的鲁棒优化模型；分别对资源分配问题的最优传输模型和运输问题的鲁棒优化模型进行求解，得到资源分配矩阵和最优决策；根据资源分配矩阵和最优决策对救护资源进行调度；发明通过精确计算和优化资源分配，确保了在紧急情况下能够快速、经济地响应急救需求，同时提高了救治成功率。
-
公开(公告)号：CN114758132B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210464269.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的果树病虫害识别方法及系统，该方法包括：获取果树图像，将果树图像输入到训练好的果树病虫害识别模型中，得到果树病虫害识别结果；根据病虫害结果对果树进行治疗；所述果树病虫害识别模型包括分割模型和卷积神经网络；其中分割模型用于对果树图像中的果叶和果实进行分割，得到果实图像和果叶图像；卷积神经网络用于对果树的病虫害进行识别；本发明采用深度学习方法对柑橘进行病虫害识别，该系统能为柑橘种植人员提供柑橘的病虫害信息，有助于种植人员及时采取措施对病虫害进行治疗，有效提高柑橘的产量和品质。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.028 seconds)
