-
公开(公告)号：CN116453706B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310701530.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H70/20 , G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/50 , G16H50/30 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的血液透析方案制定方法，包括以下步骤：获取包含患者历史血液透析数据和患者临床数据的数据集；构建基于噪声深度Q网络结构的神经网络，所述神经网络包括特征提取模块，动作生成模块和包含奖励机制的预测模块；采用所述数据集对神经网络进行训练，以获得血液透析方案制定模型；将患者的历史病例数据输入至血液透析方案制定模型，以输出包含患者透析时长与频次的血液透析方案决策，为医师制定治疗方案提供指导。本发明还提供了一种血液透析方案制定系统。本发明提供的方法可以结合更多实际情况与患者需求，给予更加合理准确的血液透析方案决策，从而为医师制定医疗方案提供更加具体的指导。
-
公开(公告)号：CN116398979B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310668767.0
申请日：2023-06-07
Applicant: 之江实验室
IPC: F24F11/30 , H04W4/38 , G16H50/30 , G16H10/60 , F24F11/52 , F24F11/526 , F24F11/56 , F24F11/64 , F24F11/80 , F24F11/88 , F24F120/20
Abstract: 本申请涉及一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法和可穿戴设备，其中，该一种基于可穿戴设备的环境温度调控方法包括：通过根据用户的当前目标温度区间，对所述环境温度进行控制；所述用户的当前目标温度区间的初始值根据所述可穿戴设备采集的所述用户的体征数据确定；当所述环境的温度达到所述当前目标温度区间时，获取所述用户在所述当前目标温度区间下的反馈数据；根据所述当前目标温度区间和所述用户在当前目标温度区间下的反馈数据，对所述环境的温度进行控制。通过本申请，解决了现有技术中可穿戴设备不能针对每个独立的用户的切身感受调控环境温度的问题，实现了智能调控温度的技术效果。
-
公开(公告)号：CN114118031B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111359408.4
申请日：2021-11-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/174 , G06F40/205 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种端到端的抹平表单差异性的方法，自然语言处理侧的客户端获取描述表单内容的自然语言，交由自然语言处理侧的服务端对其进行语义解析，提取出描述表单内容的映射关系存入数据库中；表单处理侧的客户端将处理的每一种表单元素展示和处理的逻辑封装成对外透明的抹平表单差异性的表单组件；表单处理侧的服务端从数据库中读取映射关系并响应给表单处理侧的客户端；表单处理侧的客户端调用抹平表单差异性的表单组件并挂载上映射关系，渲染出相应的表单，即可得到映射关系所表达的表单。本发明使得开发一套代码可以用在所有用户输入表单的模块中，提高表单代码的可移植性和可扩展性，减轻开发人员负担、提高工作效率，降低维护成本。
-
公开(公告)号：CN111640120B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010274508.6
申请日：2020-04-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性密集连接扩张卷积网络的胰腺CT自动分割方法。该方法在从粗到细的两步分割框架下，以密集连接扩张卷积网络为基础卷积网络架构，以获得目标多尺度的图像特征表达。在粗分割阶段预测胰腺的初始分割概率图。然后通过基于测地距离变换的显著性变换，计算显著性图，并将显著性模块引入密集连接扩张卷积网络的特征提取层中，构建显著性密集连接扩张卷积网络作为精分割网络模型。利用训练样本集分别训练粗分割模型和精分割模型。新的测试数据分别通过粗分割模型和精分割模型，再对多层二维分割结果融合，获得最终胰腺精准分割结果。本发明具有自动化、精度高、可迁移扩展的特点，可以实现以胰腺为代表的小器官的自动精准分割。
-
公开(公告)号：CN116633812A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310541632.8
申请日：2023-05-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供的一种基于nginx智能容错路由的多版本同步测试方法，包括以下步骤：S1、将正式工程和所有测试工程布置在容器集群中，并获取正式工程和不同版本测试工程的配置参数；S2、根据预设的自适应分配权重对测试请求进行随机路由标的分配，以获得包含各版本接口容错率和平均响应时间的测试结果；对所述自适应分配权重进行更新，以获得更新后的自适应分配权重；S3、基于更新后的自适应分配权重，对所述测试请求的路由标进行重新分配；S4、重复S2至S3直至迭代次数满足终止条件，以最新一次评估得分最高的版本接口作为最佳版本接口输出。本发明还提供了一种版本同步测试系统。本发明提供的方法节省测试过程中的资源消耗和工时。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116578798A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310453391.1
申请日：2023-04-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/957 , G06F40/109
Abstract: 本发明公开了一种页面对比度自动校准优化的方法，该方法是帮助开发人员快速便捷的将页面中文本颜色及其背景颜色对比度配置到合适的范围。为了实现上述目的，本发明提供了快速检查页面文本颜色与背景颜色对比度并给出修改方案的方法，包括：遍历页面中的中的文本节点，存储字体大小,文本颜色以及背景颜色等信息。通过文本颜色和背景颜色计算出对比度，结合字体大小信息，使用WCAG(Web Content Accessibility Guideline，Web内容无障碍指南)标准规定的对比度基准要求进行检测。在不符合要求的情况下，进行颜色转换，调整对比度。需要确定文本颜色所处的色彩空间，在色彩空间内中找到符合对比度要求且对比度最小的点作为结果返回。
-
公开(公告)号：CN116342628B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310633451.8
申请日：2023-05-31
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/11 , G06T7/90 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及一种病理图像分割方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取预设的待分割染色病理图像；其中，待分割染色病理图像携带有针对目标区域的第一颜色特征信息；根据待分割染色病理图像以及第一颜色特征信息，得到染剂引导信息；将待分割染色病理图像输入至预先训练的目标图像分割模型，得到待分割染色病理图像对应的初始特征提取信息，并将染剂引导信息和初始特征提取信息进行拼接处理，得到拼接特征信息；将拼接特征信息输入至目标图像分割模型中的特征卷积层进行特征提取处理，得到针对待分割染色病理图像中目标区域的目标分割结果。采用本方法能够解决对于病理图像或对于其他图像分割的准确性低的问题。
-
公开(公告)号：CN116525126A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310815732.5
申请日：2023-07-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/70 , G16H50/50 , G16H50/30 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于目标与外源数据多重适配增强的疾病风险预测系统，该系统包括数据输入及预处理模块、预测模型设置及预训练网络构建模块、预训练网络参数计算模块、目标疾病风险预测模型训练模块、疾病风险预测模块；本发明通过多重适配外源数据和目标数据，使外源数据中可共享的有用信息得到充分提取，并通过迁移预训练网络参数实现目标疾病风险预测模型构建的信息增强，提升目标疾病风险预测性能，解决样本量少对模型构建的限制，缓解收集大量目标疾病样本的压力。
-
公开(公告)号：CN116502129A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310740799.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种知识与数据协同驱动的不平衡临床数据分类系统，包括：患者图谱构建模块，用于从患者电子病历数据中提取医学概念集合，基于医学概念集合和对应的关系集合构建患者图谱；患者表示获取模块，使用图卷积网络从患者图谱中提取含图结构信息的知识特征，融合知识特征和数据特征，得到患者表示；患者临床分类结果获取模块，将患者表示输入至临床数据分类模型中，所述临床数据分类模型由一个门控网络和多个专家网络组成，将患者表示同时输入到门控网络和各专家网络，其中门控网络为每个专家网络分配不同的患者权重，各专家网络基于患者权重分别输出分类结果；对每个专家网络输出的分类结果进行组合，获得患者临床分类结果。
-
公开(公告)号：CN116149865B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310397090.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种变频执行任务的方法、装置、设备及可读存储介质，基于多个历史周期的实际数据量，得到优化后的各周期参数对应的数据量预测函数，根据优化后的该周期参数对应的数据量预测函数，确定目标周期的第一预测数据量，进而确定目标周期的第二预测数据量。结合第二预测数据量和服务器的负载程度，调整目标周期的数据处理时长。可见，通过将对应于不同周期长度的各周期参数对应的数据量预测函数确定的第二预测数据量，与服务器的负载程度结合得到调整后的目标周期的方式，使得服务器在执行数据处理任务时考虑不同的周期长度内数据量的季节性趋势值，达到平稳并高效的使用服务器资源的目的，提升任务执行的效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
313
records
(took 0.04 seconds)
