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公开(公告)号：CN117727420A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311640893.1
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医月科技有限公司
IPC: G16H20/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N5/04 , G06T5/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了非接触式动静态动作训练辅助方法、装置、设备及介质，方法包括：基于历史动作训练对应的动作图像数据结合预设深度学习模型建立动静态关节点推理模型；实时获取训练者根据预设动作进行训练的动作图像数据；根据动作图像数据通过预设识别算法得到训练者的人体关节点数据；基于动静态关节点推理模型得到动静态特征数据，和人体关节点数据进行数据处理及融合计算，得到实时动作指标数据；将实时动作指标数据与预设动作对应的预设动作指标数据进行比对根据比对结果对训练者动作训练对应的动作进行辅助引导提示。从而能够帮助训练者更好地进行动作训练，进而提高训练效率和安全性。
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公开(公告)号：CN108376160B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201810144418.8
申请日：2018-02-12
IPC: G06F16/36 , G06F16/958
Abstract: 本发明实施例公开了一种中文知识图谱构建方法和系统，包括获取一个或多个网页，所述网页包含网页名称、信息框；从信息框中提取网页属性和网页属性值；将网页与预设知识图谱中的实体进行匹配，判定网页与实体是否相同或相似，如果是，将所述网页属性值链接到网页名称与所述网页属性值相同的外部网页；根据预设知识图谱的实体和另一实体的关系和链接，建立网页和外部网页之间的映射关系；根据所述映射关系以及所述网页和所述外部网页构建中文知识图谱，本发明实施例通过借助于现有的知识图谱来构建知识图谱框架，以此来实现自动化地构建中文知识图谱，节约了人力成本，减少了错误率，提高了知识图谱的更新速度。
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公开(公告)号：CN103246539B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310194998.9
申请日：2013-05-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明公布了一种基于用户操作日志的智能控制模块加载的方法。包括：通过事先建立的二元映射关系来确定将界面操作模块与后台加载模块对应起来；设计一套合理的将用户操作数据与模块使用状况对应起来的一套评价指标；根据用户历史操作数据计算出评价指标并生成与工程文件配套的配置文件；当工程文件被开启或者新建时基于配置文件来确定需要预加载的模块并实施；当工程关闭时基于新生成的用户操作数据对配置文件进行更新。所述方法能够达到节省内存空间，提高加载速度的目的。
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公开(公告)号：CN103678629A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310704016.6
申请日：2013-12-19
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 一种地理位置敏感的网页检索方法、搜索引擎方法和搜索引擎系统。首先云端服务器在离线状态下计算各网页关于选定地理热点的地理相关性，并结合网络爬取单元获取的网络链接结构，计算各网页针对每个地理热点的重要性得分，将所述得分作为一个字段记录在每个网页的元数据中，将各网页的元数据存储在服务器的空间数据库中；用户在线查询时，服务器通过自然语言处理解析出查询语句的地理范围，并根据与地理热点之间的距离计算查询语句关于地理热点的地理相关性，同时从空间数据库中调取各网页关于相应地理热点的得分值，在线计算各网页针对特定查询的得分值并将结果降序排列，在用户端输出检索结果。
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公开(公告)号：CN103246539A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310194998.9
申请日：2013-05-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明公布了一种基于用户操作日志的智能控制模块加载的方法。包括：通过事先建立的二元映射关系来确定将界面操作模块与后台加载模块对应起来；设计一套合理的将用户操作数据与模块使用状况对应起来的一套评价指标；根据用户历史操作数据计算出评价指标并生成与工程文件配套的配置文件；当工程文件被开启或者新建时基于配置文件来确定需要预加载的模块并实施；当工程关闭时基于新生成的用户操作数据对配置文件进行更新。所述方法能够达到节省内存空间，提高加载速度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102880509B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201210344622.7
申请日：2012-09-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明公布了一种基于CUDA的格网数字高程模型邻域分析的系统，包括：数据IO模块、函数调度模块、核函数模块、邻域分析算子；其中，数据IO模块提供数据读写支持；函数调度模块，协调数据的IO线程和CUDA核函数的执行，同时启动多个线程，一个线程负责数据IO，其余线程称为worker线程，其个数与主机的GPU数量一致；核函数模块，负责将数据从内存缓冲区中拷贝到GPU 芯片的存储器上，调用CUDA核函数对数据进行计算，并在计算结束后将数据从GPU 芯片的存储器拷贝到内存中；邻域分析算子，被核函数模块调用，用以执行邻域分析中单个邻域模板的数据计算。通过数据IO和计算并行、CUDA并行，本发明会大大加速格网DEM邻域分析过程的处理速度。
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公开(公告)号：CN103678629B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310704016.6
申请日：2013-12-19
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种地理位置敏感的网页检索方法、搜索引擎方法和搜索引擎系统。首先云端服务器在离线状态下计算各网页关于选定地理热点的地理相关性，并结合网络爬取单元获取的网络链接结构，计算各网页针对每个地理热点的重要性得分，将所述得分作为一个字段记录在每个网页的元数据中，将各网页的元数据存储在服务器的空间数据库中；用户在线查询时，服务器通过自然语言处理解析出查询语句的地理范围，并根据与地理热点之间的距离计算查询语句关于地理热点的地理相关性，同时从空间数据库中调取各网页关于相应地理热点的得分值，在线计算各网页针对特定查询的得分值并将结果降序排列，在用户端输出检索结果。
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公开(公告)号：CN116411023A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310162751.2
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京大学人民医院
IPC: C12N15/85 , C12N15/113 , C12N5/10 , A61K39/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了新型环状RNA成环序列构建CAR‑T细胞及在治疗小细胞肺癌中的应用。本发明提供了一种制备DLL3‑CAR‑T细胞的方法，包括如下步骤：1)制备DLL3‑CAR结构环状RNA；2)将所述DLL3环状RNA包载在脂质材料中，得到包载DLL3circRNA的LNP；3)将所述包载DLL3circRNA的LNP转染到T细胞中，得到DLL3‑CAR‑T细胞。本发明实验证明，本发明提供了一种新型RNA成环序列及其构建CAR‑T细胞的制备方法，利用该方法构建靶向DLL3靶点的CAR‑T，有望为SCLC治疗提供一种创新、有效的治疗技术，为CAR‑T应用于肿瘤治疗带来革命性的突破。
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公开(公告)号：CN102880509A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210344622.7
申请日：2012-09-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明公布了一种基于CUDA的格网数字高程模型邻域分析的系统，包括：数据IO模块、函数调度模块、核函数模块、邻域分析算子；其中，数据IO模块提供数据读写支持；函数调度模块，协调数据的IO线程和CUDA核函数的执行，同时启动多个线程，一个线程负责数据IO，其余线程称为worker线程，其个数与主机的GPU数量一致；核函数模块，负责将数据从内存缓冲区中拷贝到GPU 芯片的存储器上，调用CUDA核函数对数据进行计算，并在计算结束后将数据从GPU 芯片的存储器拷贝到内存中；邻域分析算子，被核函数模块调用，用以执行邻域分析中单个邻域模板的数据计算。通过数据IO和计算并行、CUDA并行，本发明会大大加速格网DEM邻域分析过程的处理速度。
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公开(公告)号：CN116286916A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310162747.6
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京大学人民医院
Abstract: 本发明公开了一种改良的I型内含子核酶序列用于构建环状RNA的方法及应用。本发明提供了一种I型内含子核酶序列骨架片段，为在鱼腥藻I型内含子序列的基础上，将柯萨奇病毒内部核糖体进入位点CVB3_IRES序列拆分模拟E1和E2序列，得到具有自我剪接的特性的I型内含子核酶序列骨架片段。本发明首次利用基于鱼腥藻(Anabaena)tRNA的I型内含子核酶序列创造性的提出了解决引入多余序列的体外合成circRNA的模式，优化序列设计模式，在不影响成环的前提下，简化了序列的结构成分，保留了关键的成环序列。
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