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公开(公告)号：CN106238100A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610607408.4
申请日：2016-07-28
Applicant: 北京科技大学
IPC: B01J31/22 , C02F1/30 , C02F101/30
CPC classification number: B01J31/1691 , B01J35/004 , B01J2531/842 , C02F1/30 , C02F2101/308 , C02F2305/10
Abstract: 一种二氧化钛纳米片负载MIL-100(Fe)复合光催化材料的制备及应用方法，属于二氧化钛光催化领域，特别涉及二氧化钛纳米片负载多孔金属有机骨架(MOFs)复合材料领域。本发明将钛酸四丁酯和氢氟酸一起在常温下搅拌均匀，放入水热反应釜中反应，经分离、洗涤、烘干后得到二氧化钛纳米片；再将二氧化钛纳米片均匀分散在三氯化铁无水乙醇溶液中，在常温下磁力搅拌15min，经抽滤分离后将得到产物分散在均苯三甲酸无水乙醇溶液中，在50～80℃水浴反应20～50min，经抽滤分离后得到的产物，重复2～50次，得到二氧化钛纳米片负载MIL-100(Fe)复合光催化材料；该方法制备出的催化剂特别适用于可见光照射下催化降解高浓度有机染料(如：亚甲基蓝)，达到很高的降解率。
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公开(公告)号：CN102324518B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201110249183.7
申请日：2011-08-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: H01M4/58
Abstract: 一种用于锂离子电池的负极材料及其制备方法，属锂离子电池技术领域。本发明采用固相合成法合成砷化铁复合材料，以铁粉和砷作为原料，铁粉与砷的加入量按照Fe/As摩尔比0:1~4:1计算，原料放到石英管中抽真空、用氢氧焰烧熔封管；或者置于流动的氮气或氩气等惰性气氛中，以1~30℃/分的升温速率达到所需温度500~1000℃，保温0.5~48小时，然后再进行高能球磨，球料比1:1~50:1，转速100~3000转/分，球磨时间0.1~100小时。本发明的优点在于：工艺简单，负极材料具有良好的电化学性能，首次可逆比容量高达817mAh/g，循环性能稳定，10次循环内仍可获得550mAh/g的可逆比容量。
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公开(公告)号：CN119691118A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411747578.3
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/338 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N5/04 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱增强大语言模型的疾病检索方法及装置，涉及大语言模型和知识图谱问答技术领域。该方法包括：构建基于三元组形式的问答数据集，基于Neo4j实现五个主题的专科疾病知识图谱的存储及可视化；获取用户提问的医学问题，基于思维链推理对输入问题逐步扩展得到子问题；基于预训练模型进行关系路径检索及知识子图检索；微调大语言模型使其基于采样到的答案子图生成事实知识文本；结合输入问题以及事实知识构建知识增强提示模板，送入大语言模型中获取最终的医学答案。本方案利用知识图谱增强大语言模型，引导大语言模型在高效知识路径中推理检索，可精准、专业地回答用户提出的专科疾病医学问题。
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公开(公告)号：CN118377875A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410463959.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06F16/832 , G06F40/186 , G06F40/30 , G16H50/70 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种基于颈椎疾病知识图谱的大语言模型问答方法及装置。基于颈椎疾病知识图谱的大语言模型问答方法包括：获得颈椎病知识图谱数据；基于层叠式指针标注的联合解码结构进行模型构建，获得三元组联合抽取模型；基于知识图谱本体，使用三元组联合抽取模型对所述颈椎病知识图谱数据进行数据抽取，获得三元组数据；使用Neo4j图数据库构建颈椎病知识图谱；基于预设的推理问句提示模版，使用大语言模型技术，将输入语句转化为查询语句；根据输入语句以及查询语句，在颈椎知识图谱中进行检索，获得疾病知识查询结果。本发明是一种结合颈椎疾病知识图谱与大语言模型的高效信息自动化的精准疾病问答方法。
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公开(公告)号：CN118335342A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410423058.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16H50/70 , A61B5/11 , G16H10/60 , G16H20/30 , G16H50/30 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种针对足部韧带损伤的时序步态数据提取与生成方法及系统，所述方法包括：采集受试者的时序步态数据并进行预处理；根据时序步态共性特征及受试者个体实际运动情况，将预处理后的时序步态数据按照特征标记点空间坐标位置进行步态周期分割；基于步态周期分割结果，对损伤组与对照组的各维度特征进行假设检验，筛选出具有特异性的时序步态特征数据，构建时序步态特征空间；基于TimeGPT大模型，通过已有的时序步态数据预测新的时序步态数据，即生成时序步态数据；对TimeGPT大模型进行微调，直至生成的时序步态数据满足相关性要求。本发明能够提供优质、高效的训练样本支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113628180B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110876041.7
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割网络的遥感建筑物检测方法及系统，该方法包括：获取包含建筑物的遥感影像，构建遥感影像数据集；对U‑Net网络按照预设方式进行改进，得到建筑物检测模型；基于所述数据集对建筑物检测模型进行训练；利用训练好的建筑物检测模型对待检测的遥感影像中的建筑物进行检测。本发明能够对影像建筑物进行提取，并提高分割精度和边界信息质量。
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公开(公告)号：CN115281662B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211169507.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京科技大学 , 北京北咨信息工程咨询有限公司
Abstract: 本发明提供一种慢性踝关节不稳智能辅助诊断系统，属于医工结合与计算机辅助诊断技术领域。所述系统包括：运动特征提取模块，构建时空运动特征小样本；运动特征增强模块，构建对偶式生成对抗网络模型，利用时空运动特征小样本对其进行训练，使其能够生成增强特征样本；基分类器构建模块，用于构建用于识别慢性踝关节不稳的三种基分类器；多分类器融合模块，构建模型无关的元学习算法，将三种基分类器运用堆叠法进行集成学习，以时空运动特征小样本与增强特征样本组成训练集，利用K折交叉训练的方法对元学习模型进行训练，得到能够有效识别慢性踝关节不稳的多分类器融合模型。采用本发明，能够实现慢性踝关节不稳的有效辅助诊断。
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公开(公告)号：CN109346185B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201811096530.5
申请日：2018-09-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种中医辅助诊断系统，能够在现有症状基础上帮助医生提前发现患者的健康隐患，实现疾病辅助诊断的功能。所述系统包括：信息预处理模块，用于对输入的患者病历信息进行编码，生成相应的离散二值化数据序列；症状预测模块，用于根据生成的离散二值化数据序列，利用层次实时记忆模型对患者未来症状进行预测；辅助诊断模块，用于将预测得到的患者未来症状与预先建立的名老中医经验知识库进行相似度匹配，从所述名老中医经验知识库中提取与预测症状相似度最高的若干诊断方案。本发明涉及智能导诊、计算机自动诊断技术领域。
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公开(公告)号：CN113946217A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111221446.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种肠镜操作技能智能辅助评估系统，属于医工结合领域。所述系统包括：获取模块，用于获取操作者在内镜仿真模拟训练系统上进行肠镜操作的小样本眼动数据；构建模块，用于根据获取到的眼动数据，提取肠镜操作过程中学习者和临床医师两类群体的时空眼动特征；鉴别模块，用于建立基于元学习、长短期记忆神经网络和全卷积神经网络的三种眼动特征学习模型，利用构建的时空眼动特征对构建的三种眼动特征学习模型进行训练，实现操作者肠镜操作技能的分类鉴别；评估模块，用于将三种眼动特征学习模型所得到的技能鉴别结果进行集成评价得到最终的肠镜操作技能评估结果。采用本发明，能够实现操作者肠镜操作技能的智能、精准评估。
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公开(公告)号：CN111329488B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010148549.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种针对踝关节韧带损伤的步态特征提取与生成方法及系统，该方法包括：足踝部运动测量、数据预处理、步态相期分割、步态特征空间构建、步态特征生成、真实与生成特征相关度评估和生成特征有效性可视化验证；本发明解决了现有医疗系统中存在的特征质量低和样本量不足的问题；通过采集受试者的步态数据，针对踝关节韧带损伤，建立损伤组与对照组的小样本数据集，基于人体测量学方法进行特征精细化对比与分析，建立踝关节损伤的步态特征空间、步态特征生成与有效性验证，为基于大数据的智能踝关节损伤诊断与决策、康复方案精准化构建和辅助外骨骼机器人研制等相关领域的研究与应用提供了大量有人体测量学依据的优质、高效的特征数据支撑。
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