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公开(公告)号:CN115885300A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202180002002.2
申请日:2021-07-27
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor: 曹丕
IPC: G06Q10/06
Abstract: 任务调度方法、装置、计算处理设备、计算机程序及计算机可读介质。任务调度方法包括:获取待调度的多个检查任务以及负责处理多个检查任务的至少一个检查设备,其中,各检查任务具有不同的任务标识;根据检查任务以及检查设备,生成基因序列,基因序列包括检查任务与处理检查任务的检查设备之间的对应关系,基因序列中的基因为检查任务的任务标识;对基因序列进行迭代更新,直到满足迭代停止条件,并根据更新后的基因序列,对检查任务进行调度。
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公开(公告)号:CN112528659A
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN202011379428.3
申请日:2020-11-30
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor: 曹丕
IPC: G06F40/295 , G06F16/33 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种实体识别方法,包括:获取实体字典,实体字典根据实体识别模型的历史识别结果构建;根据实体字典和识别文本对实体识别模型的实体识别结果进行验证;和在验证结果异常时,更新实体字典和/或修正实体识别结果。本申请实施方式实体识别方法中,通过对实体识别模型的实体识别结果进行验证,并在验证结果异常时,更新实体字典和/或修正实体识别结果,能够提高命名实体识别的准确率,提升命名实体的识别效果,且在后续的识别过程中,能够进一步减少实体识别的错误率,优化用户体验。本申请还公开了一种实体识别装置、电子设备和可读存储介质。
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公开(公告)号:CN112528659B
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202011379428.3
申请日:2020-11-30
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor: 曹丕
IPC: G06F40/295 , G06F16/33 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种实体识别方法,包括:获取实体字典,实体字典根据实体识别模型的历史识别结果构建;根据实体字典和识别文本对实体识别模型的实体识别结果进行验证;和在验证结果异常时,更新实体字典和/或修正实体识别结果。本申请实施方式实体识别方法中,通过对实体识别模型的实体识别结果进行验证,并在验证结果异常时,更新实体字典和/或修正实体识别结果,能够提高命名实体识别的准确率,提升命名实体的识别效果,且在后续的识别过程中,能够进一步减少实体识别的错误率,优化用户体验。本申请还公开了一种实体识别装置、电子设备和可读存储介质。
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公开(公告)号:CN117441214A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202280001326.9
申请日:2022-05-20
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G16H70/40
Abstract: 一种药物敏感性预测及模型训练方法、存储介质和设备,药物敏感性预测方法包括:获取待测细胞系的基因表达信息、待测细胞系的基因突变信息、待测药物的结构信息;基于第一注意力模型,计算待测药物的结构信息与基因表达信息之间的第一相关信息;基于第二注意力模型,计算待测药物的结构信息与基因突变信息之间的第二相关信息;将第一相关信息和第二相关信息进行拼接得到拼接结果;基于药物敏感性预测模型,对拼接结果进行预测处理,得出待测细胞系针对待测药物的敏感性信息。
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公开(公告)号:CN115359855A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202211001211.8
申请日:2022-08-19
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种药物组合协同性确定方法、装置、电子设备及介质,该方法包括:获取待测药物组合中每种药物的药物信息以及待检测的细胞系信息,细胞系信息包括:mRNA的表达信息以及基因突变信息,表达信息包括:每个细胞系的表达均值序列以及表达标准差序列;基于表达均值序列以及表达标准差序列,得到每个细胞系的初始表达特征序列,将初始表达特征序列输入预先训练的自编码器进行特征提取,得到降维后的表达特征序列;基于药物信息、基因突变信息、降维后的表达特征序列以及预先训练的深度学习模型,确定待测药物组合对待检测的细胞系是否具有协同性。
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公开(公告)号:CN114121151A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111424256.1
申请日:2021-11-26
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及计算机领域。本申请实施例通过第一预测模型,对核酸序列信息、第一结构信息、蛋白序列信息及第二结构信息进行预测处理,以得指示目标核糖核酸序列与目标蛋白质是否发生相互结合作用的预测结果,由于第一结构信息可以包括二级结构的碱基游离配对信息,二级结构中碱基游离配对情况对RNA与蛋白质间的作用力有影响,进而影响RNA与蛋白质是否发生相互结合;第二结构信息包括蛋白质侧链扭转角信息和/或蛋白质侧链能量分数信息,蛋白质侧链扭转角信息以及蛋白质侧链能量分数信息影响蛋白质与RNA相互结合作用的趋向和相互结合作用时的构象,因此,可以得到更为准确的预测结果。
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