区块链交易数据查询方法及装置
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116628285A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310901218.3

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 本申请提供一种区块链交易数据查询方法及装置,方法包括:根据预存储在区块链网络中的布隆过滤器索引,确定当前的交易查询关键字对应的目标区块;从目标区块对应的预存储在区块链网络内的属性红黑树索引中,查找交易查询关键字对应的链下地址信息,以自该链下地址信息对应的链下数据库中提取交易查询关键字对应的交易数据。本申请能够在降低区块链网络中节点数据存储压力的基础上,有效提高区块链交易数据查询的效率及可靠性,能够有效降低区块链交易数据查询的时间成本和资源成本。

    基于情感信息辅助的多模态焦虑检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115414042B

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202211096131.5

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本发明提供一种基于情感信息辅助的多模态焦虑检测方法及装置,该方法包括:获取文本数据集和语音信号集;将各文本数据分别输入至文本情感数据清洗模型,得到各情感类别,并清洗掉情感类别与第一情感不一致的文本数据,得到第二文本数据集;将各语音信号分别输入至语音情感数据清洗模型,得到各语音信号对应的情感类别,清洗掉情感类别与第一情感不一致的语音信号,得到第二语音信号集;将第二文本数据集输入至文本焦虑检测模型,得到文本模态特征,将第二语音信号集输入至语音焦虑检测模型,得到语音模态特征,将文本模态特征和语音模态特征进行特征融合,并基于融合后的特征得到被测者的焦虑分类结果。该方法可准确的检测被测者的焦虑状态。

    一种共面波导功分器及天线

    公开(公告)号:CN115513630A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211085667.7

    申请日:2022-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种共面波导功分器及天线,所述共面波导功分器包括:由顶层金属层、介质基板以及底层金属层构成的PCB结构,以及所述顶层金属层中包括共面波导传输线和参考地金属平面,进一步还包括:对于所述共面波导传输线的每个折弯处,在该折弯处的前段传输线处设置的一组键合线,该折弯处的后段传输线处设置的一组键合线;其中,设置于所述折弯处的前/后段传输线处的键合线,跨于该前/后段传输线上方,其两端连接于所述金属平面,且与所述前/后段传输线垂直。应用本发明可以平衡共面波导在弯折处的传输相位畸变,改善了PCB工艺下共面波导弯折传输线在高频时的传输性能。

    阿尔茨海默病风险预警模型训练方法、预警方法及设备

    公开(公告)号:CN117372440B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311681795.2

    申请日:2023-12-08

    Inventor: 赵坤 刘勇 王栋

    Abstract: 本申请提供阿尔茨海默病风险预警模型训练方法、预警方法及设备,方法包括:根据历史被测对象的多模态磁共振影像对应的多个层级的脑网络特征,构建多个用于存储各个历史被测对象各自对应的样本数据与阿尔茨海默病风险等级标签之间的对应关系的数据集,采用不同的数据集分别一对一训练各个单模态风险预测模型;基于各个单模态风险预测模型分别输出的单模态阿尔茨海默病风险等级数据训练线性回归模型,得到用于输出被测对象的阿尔茨海默病风险预警结果数据的阿尔茨海默病风险预警模型。本申请能够充分捕获多模态磁共振成像所反应的特异和互补的信息,能够更加全面地刻画大脑的全局变化,并能够提高阿尔茨海默病风险评估结果的准确性及可靠性。

    一种基于时延神经网络的语音抑郁症自动检测方法和装置

    公开(公告)号:CN115116475A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210663429.3

    申请日:2022-06-13

    Inventor: 李雅 刘勇 王栋

    Abstract: 本发明提供一种基于时延神经网络的语音抑郁症自动检测方法和装置,所述方法的步骤包括,获取初始语音信号,将所述初始语音信号划分为多个语音段,每个语音段包括至少一个语音帧,分别计算所述初始语音信号中每一个语音段的短时能量与短时过零率;基于短时能量和短时过零率得到有效语音片段;对每个有效语音片段进行预加重处理,对预加重处理后的有效语音片段基于时间进行分帧,得到多个帧片段,计算每个帧片段对应的梅尔频率倒谱系数;将梅尔频率倒谱系数输入预设的时延神经网络模型中,采用层次残差卷积以及压缩激励机制提取帧级特征,基于注意力机制的统计池化合并帧级特征并经过分类模型得到概率参数;最后投票集成得到预测结果。

Patent Agency Ranking