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公开(公告)号：CN100481084C
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200710039110.9
申请日：2007-04-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式体系结构的多元数据源交通信息融合方法，包括以下步骤：1)服务器端将接收到的多元交通数据组包分发给各网格计算节点；2)经各网格计算节点对接收到的多元交通数据进行校准后，发送至分布式融合平台数据接收模块；3)分布式融合平台将多元交通数据送至数据缓冲池暂存，根据数据规模将数据分配到不同的网格计算节点，同时从权值数据库读取权值，进行加权融合运算；4)将融合后的数据存放到统一的融合数据库中。根据实际交通的观察结果，对加权融合运算所用的权值数据库中不同数据的权值进行调整修改。本发明具备的有益效果在于：能获得准确的交通态势信息，有利于更快速准确合理地进行交通管理。
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公开(公告)号：CN101290573A
公开(公告)日：2008-10-22
申请号：CN200810038371.3
申请日：2008-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明揭示了一种跨平台嵌入式地理信息系统，包括应用程序层、数据服务中间件层、数据引擎层、平台相关模块层、基础算法组件、地理资源文件层、操作系统层。所述系统还包括一跨平台嵌入式GIS基础类库，该类库分别定义应用程序层、数据服务中间件层、数据引擎层、平台相关模块层、基础算法组件、地理资源文件层、操作系统层的相关信息。本发明跨平台嵌入式地理信息系统通过使用不同的数据引擎层，可以同时集成多种异构的嵌入式GIS数据资源；同时，通过替换不同的平台相关模块层，本发明跨平台嵌入式地理信息系统可以不经修改直接运行在多种嵌入式操作系统上。
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公开(公告)号：CN101086806A
公开(公告)日：2007-12-12
申请号：CN200610027319.9
申请日：2006-06-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息网格平台的车载终端的系统及方法，系统包括交通信息网格，作为后台以提供实时的交通信息；车载电脑以及触摸显示设备；车载电脑采用北京神州天脉网络计算机有限公司设计开发的神州龙芯网络计算机，车载电脑采用龙芯一号处理器，处理器采用MIPS指令集；由并行输入输出口与显示触摸设备连接；通过两个RS232串口和GPS信号采集设备、无线调制解调器的连接；车载终端通过无线通信网络与后台交通信息网格实时通信，以实现各项前台及后台服务。本发明的有益效果为：不仅可完成各项前台服务，还可以为车载终端用户提供包括全局实时路况展示，基于实时交通路况的动态导航服务和移动黄页等在内的交通信息服务。
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公开(公告)号：CN1963861A
公开(公告)日：2007-05-16
申请号：CN200510110165.5
申请日：2005-11-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于信息网格的交通动态信息服务网络点播系统及方法，包括用户操作界面子系统，通过操作用户操作界面子系统输入命令和要求，调用功能子系统；功能子系统集，所述功能子系统响应用户操作界面子系统的命令和要求；通讯子系统，用于功能子系统集与网络服务器及网格平台之间通讯；网络服务器及网格平台，提供点播服务，并以一个在互联网可以传输的序列化对象的形式发送矢量化的地图数据到至可视化地图显示子系统；可视化地图显示子系统，将矢量化的地图数据展示成可视化的地图，提供给客户。本发明能够结合道路状况，提供动态出行方案以及公交车到站预测，能够及时更新地图上显示信息，从而实现及时、准确、动态地反映实际情况的目的。
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公开(公告)号：CN119603524A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411802767.6
申请日：2024-12-09
Applicant: 同济大学
IPC: H04N21/83 , H04N21/4788 , H04N21/475 , H04N21/81 , H04N19/90
Abstract: 本发明在短视频时代提供了一种基于背景知识的视频描述自动生成方法，该方法主要是通过利用短视频相关的弹幕和评论信息结合视频信息来生成更加准确的视频描述。传统的视频描述方法由于缺乏相关的背景知识(背景知识通常是和视频相关的先验知识，如人物姓名，事件，地点等等)导致视频描述质量并不理想，本发明使用弹幕和评论信息作为相关的背景知识来源，结合视频内容进行描述。本发明的创新点在于引入了弹幕和评论这些信息来辅助短视频描述生成，并且基于CLIP的文本预处理方案来减少背景知识中的噪音，该方法有效提高了视频描述的生成质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113177416B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110532819.2
申请日：2021-05-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/186 , G06N3/04
Abstract: 目前的中文医疗事理知识图谱事件元素检测研究主要基于单一的模式匹配或深度学习模型，且未对事件元素进行长短级粒度划分，不能有效抽取长句级元素，导致了模型灵活性不高、泛化性差。因此，本发明提出了一种联合序列标注和模式匹配的事件元素检测方法，创新点在依据事件类型对其中的事件元素进行粒度区分，并针对不同粒度的事件元素采用不同的方法进行检测。首先，对于短词级事件元素检测，使用基于序列标注的BERT‑BiLSTM‑CRF模型，并结合实体信息、触发词信息等语料特征，以实现较强的可扩展性。其次，通过联合依存句法分析的模式匹配方法，进行了长句级事件元素的检测，由此提高事件元素检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111243729B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010013066.X
申请日：2020-01-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 目前的X线胸片检查报告自动生成方法无法准确地生成长段的检查报告、无法有效地捕获胸片包含的语义信息、未考虑中文检查报告中正常样本描述相似的特点。一种肺部X线胸片检查报告自动生成方法，本发明的创新点在于利用胸片的语义标签生成检查报告，并针对中文检查报告的特点加入二分类器来区分胸片的正常与异常，有效地提高了自动生成中文检查报告的精确度。
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公开(公告)号：CN113254609A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110516176.2
申请日：2021-05-12
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G16H80/00
Abstract: 一种基于负样本多样性的问答模型集成方法。自动问答系统的问答匹配阶段常通过集成模型来捕捉语料中多角度的信息，从而提升问答系统的准确性和稳定性。在中文医疗问答领域，现有问答模型集成方法大多数使用随机采样或单一相似度距离分段采样的方法获取负样本，忽略了负样本的多样性，进而导致基模型的多样性不足，影响了集成模型的效果。本发明根据正负样本间的多种相似度距离，分别对负样本进行排序和分段采样，由此构成多个训练样本集，并基于这些训练样本集训练出多个基模型最后进行集成，不仅弥补了基模型多样性的不足，也提升了问答模型的稳定性和准确率。
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公开(公告)号：CN112560900A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011365674.3
申请日：2020-11-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明目的在于克服现有技术的不足，给出一种面向样本不均衡的多疾病分类器设计方法，首先对按其疾病类别将医学病例数据划分为多个病例样本子集，然后对每个样本子集进行病症关联规则的特征选择方法，选择出该病例样本子集的特征向量，然后在不均衡度为上限阈值的前提条件下，迭代随机更新采用概率，对病例样本子集进行均衡化，然后再训练每一个样本子集的弱分类器并计算其分类效果，并最终通过判断macro‑F1的差值是否满足迭代收敛阈值来决定迭代生成多疾病分类器是否结束。
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公开(公告)号：CN111223539A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911388053.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 同济大学
IPC: G16H10/60 , G06F40/211 , G06F40/289
Abstract: 一种基于中文电子病历的关系抽取方法，其特征在于，使用NLPIR分词器对中文电子病历文本进行分词，提取词和词性特征，即基本特征；对中文电子病历文本进行分句，抽取实体对，保留其起始和终止位置信息、实体类别以及修饰信息；提取电子病历的章节名字为章节信息特征(病历特征)，为扩展特征；构建关系指示词词典，提取每对实体对的核心词特征，为扩展特征；利用LTP工具对分句后的句子进行依存分析，得到句子各成分之间依存关系；将二元实体的句法依存关系、实体对的依存关系以及二元实体与核心谓词的距离作为依存句法特征；将上述基本特征、扩展特征和依存特征组成的特征向量输入已训练好的支持向量机分类器，抽取中文电子病历的实体关系。
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