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公开(公告)号：CN118339575A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202280004210.0
申请日：2022-11-11
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06Q40/08
Abstract: 本公开提供了一种医疗数据处理、医疗数据分析方法、电子设备以及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。医疗数据处理方法包括：获取第一医疗影像数据（S210）；将第一医疗影像数据输入第一特征提取网络，得到第一影像特征（S220）；根据第一影像特征，得到第一基因突变信息（S230）；其中，第一特征提取网络包括第一特征提取模块，第一特征提取模块配置为：根据第一医疗影像数据，确定第一影像查询矩阵和第一影像键矩阵；根据第一影像查询矩阵和第一影像键矩阵，确定第一影像权重矩阵，其中，第一影像权重矩阵表征第一医疗影像数据中每两个第一医疗影像彼此之间的关联关系信息；根据第一影像权重矩阵和第一医疗影像数据，确定第一影像特征。
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公开(公告)号：CN112231450B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN201910579670.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/211
Abstract: 公开了一种问答检索方法、问答检索装置、问答检索设备及介质，所述问答检索方法包括：对输入问题进行句法结构分析，得到该输入问题的句法结构向量；对输入问题进行处理，得到该输入问题的句法内容向量；基于所述句法结构向量及句法内容向量，将该输入问题与预设问答库中的预设问题相比较，得到检索结果。通过综合考虑输入问题的句法结构及句法内容信息，提高了检索结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117501374A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202180003135.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G16B40/00
Abstract: RNA定位预测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待定位LncRNA的序列特征信息和结构特征信息(101)；基于注意力机制对所述序列特征信息和/或所述结构特征信息进行计算，获得所述序列特征信息和/或所述结构特征信息的注意力值(102)；将所述注意力值输入分类预测模型，获得所述待定位LncRNA的定位预测结果(103)。
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公开(公告)号：CN116825201A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310737955.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06Q30/0601 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的相互作用预测方法和系统，其中一实施例的相互作用预测方法包括：接收关系网络图并输入图神经网络，关系网络图包括多个节点和连接各节点的边，节点表示实体，边表示连接的实体间的关系；图神经网络分别计算每个节点、以及每个节点的邻居节点的差异性信息，根据差异性信息对各节点进行迭代更新，并输出各节点的表示向量；预测模块接收并根据各节点的表示向量进行节点对预测并输出预测结果。本发明提供的相互预测方法利用当前节点和邻居节点的差异信息和相似信息更新各节点的表示向量，能够减少迭代噪音、加快迭代速度、并提高迭代效率。
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公开(公告)号：CN116711015A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202280000001.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G16B20/00
Abstract: 本公开提供一种向量模型训练方法、负样本生成方法、存储介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取多个RNA序列和多个蛋白质序列；向量化多个RNA序列，得到多个RNA第一向量；向量化多个蛋白质序列，得到多个蛋白质第一向量；根据RNA第一向量和蛋白质第一向量确定RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用；计算任意两个RNA序列之间的距离，得到多个RNA‑RNA对的相似度；计算任意两个蛋白质序列之间的距离，得到多个蛋白质‑蛋白质对的相似度；根据RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用、RNA‑RNA对的相似度和蛋白质‑蛋白质对的相似度对向量模型进行训练，并利用训练好的向量模型生成目标负样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116686050A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202180004312.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G16B15/30
Abstract: 提供了一种生成用于预测大分子间相互作用的负样本集的方法。方法包括：接收正样本集，所述正样本集包括成对的具有大分子间相互作用的第一类型大分子和第二类型大分子；生成所述第一类型大分子的第一相似图；生成所述第二类型大分子的第二相似图；生成所述第一相似图中的节点的矢量化表示和所述第二相似图中的节点的矢量化表示；以及使用所述第一相似图中的节点的矢量化表示和所述第二相似图中的节点的矢量化表示来生成所述负样本集。
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公开(公告)号：CN116564412A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210102489.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
IPC: G16B30/10 , G16B40/00 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种蛋白质间相互作用的预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本申请实施中，第一氨基酸序列及第二氨基酸序列分别作为第一蛋白质及第二蛋白质的组成部分，第一氨基酸序列与第二氨基酸序列之间的序列关联关系可以反应第一蛋白质与第二蛋白质之间的关系。这样，通过序列关联关系预测所述第一蛋白质与所述第二蛋白质之间的相互作用信息，可以提升预测的准确度。
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公开(公告)号：CN115938605A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211472071.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
Abstract: 本发明提供一种传染病人数预测方法、系统、电子设备及可读存储介质，该传染病人数预测方法包括：获取历史时间段的历史感染人数、所述历史时间段的传染病相关因素的第一实测数据以及待预测时间段的传染病相关因素的第二实测数据；将所述历史感染人数、所述第一实测数据和所述第二实测数据输入至基于高斯过程的预测模型中，得到所述预测模型输出的预测数据，所述预测数据包括：所述待预测时间段的预测感染人数，其中，所述待预测时间段的所述预测感染人数为所述待预测时间段内感染人数的高斯分布的均值。
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公开(公告)号：CN115762796A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211186768.3
申请日：2022-09-27
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张振中
Abstract: 本公开提供了一种目标模型的获取方法、预后评估值确定方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取多个样本用户各自对应的样本组，样本组包括多种模态的样本信息，基于多个样本组，对预设模型进行迭代训练，得到目标模型，目标模型用于预测目标对象的预后评估值；其中，在每一次迭代训练中，可以利用预设模型，分别对当前样本组中多种模态的样本信息进行特征提取，并基于提取到的各样本特征，确定预测预后评估值和一致性表达值；其中，一致性表达值用于表征各样本特征对应同一目标疾病的一致性程度；基于预测预后评估值、当前样本组对应的预后评估标签，以及一致性表达值，对预设模型的参数进行更新。
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公开(公告)号：CN115527649A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211050896.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G16H20/10
Abstract: 本公开实施例提供了一种使用预测模型预测疾病与药物关联关系的方法、装置，预测模型包括：第一自编码器、第二自编码器、第一多层感知机、第二多层感知机、第一解码器；方法包括：将待测药物的药物数据输入至第一自编码器中进行编码处理，以得到待测药物生物属性信息的第一向量表示；将第一向量表示输入至第一多层感知机中进行处理，以得到第三向量表示；将待测疾病的疾病数据输入至第二自编码器中进行编码处理，以得到待测疾病生物属性信息的第二向量表示；将第二向量表示输入至第二多层感知机中进行处理，以得到第四向量表示；将第三向量表示和第四向量表示输入至第一解码器中进行解码处理，以确定待测药物和待测疾病之间关联关系。
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