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公开(公告)号：CN115862842A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211583777.6
申请日：2022-12-09
IPC: G16H50/20 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种慢性病的风险预测方法及相关装置；该方法包括：对患者数据进行筛选并统一维度，得到初始数据并输入深度神经网络；将初始数据映射为输入矩阵，进行各个特征头的自注意力计算操作，联合各个特征头的输出，得到自注意力得分矩阵，对输入矩阵和自注意力得分矩阵设置残差连接操作和层归一化操作，来构建梯度向前传播的特征提取网络；根据初始数据所覆盖的时间长度，将时序长度对应的特征提取网络的输出的局部特征信息输入至对应的局部风险预测网络，并将各个特征其提取层输出的局部特征信息拼接为输入全局风险预测网络的全局特征信息；对全局特征信息和局部特征信息进行风险概率的预测，并得到预测结果。
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公开(公告)号：CN111081347A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911054857.0
申请日：2019-10-31
IPC: G16H20/60 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种慢性病患者的食谱推荐方法，包括：根据患者特征数据，从预设的饮食标签集合中确定患者对应的饮食标签；根据患者对应的饮食标签，从食谱数据库中查询获取推荐食谱数据；推送所述推荐食谱数据。本发明能够实现智能化、个性化的食谱推荐。
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公开(公告)号：CN111081347B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911054857.0
申请日：2019-10-31
IPC: G16H20/60 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种慢性病患者的食谱推荐方法，包括：根据患者特征数据，从预设的饮食标签集合中确定患者对应的饮食标签；根据患者对应的饮食标签，从食谱数据库中查询获取推荐食谱数据；推送所述推荐食谱数据。本发明能够实现智能化、个性化的食谱推荐。
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公开(公告)号：CN117152407B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310876770.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种头影测量标志点自动定位方法，包括：将待定位的头影图像输入至第一定位网络模型中提取特征，得到第一定位热图；将待定位的头影图像输入至数字相邻点耦合变换整体优化网络(即第二定位网络模型)中，专注于数字相邻标志点之间的联系，进行特征提取得到第二定位热图；将头影图像输入至医学几何关联点耦合变换针对优化网络中(即第三定位网络模型)，专注于标志点之间的医学关系和几何关系，进行特征提取得到第三定位热图，将第一定位热图、第二定位热图和第三定位热图解码得到整体优化标志点定位结果，得到最终标志点精确定位结果。本申请实现头影图像的自动标注，减轻了医生的标注负担，提高头影测量的速度和精度。
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公开(公告)号：CN119561647A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202311134084.3
申请日：2023-09-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 北京邮电大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明提供一种信息传输方法、系统、电子设备和可读存储介质，该信息传输方法包括：获取待传输的信息块，获取比特位置可靠度排序表和第一分量码对应的条件熵排序表，其中，条件熵排序表用来确定比特位置中的成形位，第一分量码的成形比特数大于等于1；根据比特位置可靠度排序表和第一分量码对应的条件熵排序表，确定每个分量码的比特位置，比特位置包括信息位、冻结位和/或成形位；根据待传输的信息块和每个分量码的比特位置，生成调制符号序列。本发明中，信息传输过程中的概率成形构造过程通过构造表确定比特位置，执行难度低，复杂度低，灵活性高，并且具有实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118118033B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410090179.8
申请日：2024-01-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供了一种基于语义信源的算术编译码方法及相关设备，包括：获取语义信源的预设编码区间及待编码语法符号序列，其中所述待编码语法符号序列中包含至少一个语法符号；针对每个语法符号，确定与每个语法符号对应的预先构建的目标同义子集；利用算术编码算法及所述预设编码区间，对每个语法符号对应的目标同义子集进行编码处理，得到待编码语法符号序列对应的编码结果序列；获取所述待编码语法符号序列的序列长度，将所述序列长度及所述编码结果序列发送至译码器，以供译码器基于所述序列长度对所述编码结果序列进行译码处理，得到重建语法符号序列。本公开实现了在保证信源压缩的编码效率的同时，实现了信源数据的语义信息无失真传输。
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公开(公告)号：CN118174734A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410090152.9
申请日：2024-01-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种语义信道的编码与译码方法及电子设备，能够在获取预先构建的语义码本和同义映射关系后，确定待发送的语法信息序列，根据同义映射关系在语义码本中确定与语法信息序列对应的语法码字，对语法码字进行调制，得到信号向量；根据语义码本和预设的译码准则对信号向量进行信号恢复处理，得到用于表示语义信息的目标同义集合序号，并根据同义映射关系确定与目标同义集合序号对应的目标语法信息序列集合，在目标语法信息序列集合中选取一个语法信息序列作为输出结果。实现将语法信道的编码与译码方法扩展为语义信道的编码与译码方法，进而实现在语义场景下降低接收到的语义信息出现错误的概率，实现误语义信息率的降低。
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公开(公告)号：CN113902674B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111035523.6
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种医学影像分割方法和电子设备。所述方法包括：获取医学影像数据，并对所述医学影像数据进行预处理得到处理后医学影像数据；将所述处理后医学影像数据输入医学影像分割模型；在所述医学影像分割模型，根据所述处理后医学影像数据，得到医学影像的金字塔塔底特征f1；根据所述医学影像的金字塔塔底特征f1，得到预测分数p；根据所述预测分数p，得到所述医学影像的分割结果P。本说明书实施例通过医学影像数据和预先训练的医学影像分割模型，最终得到了医学影像的分割结果P。
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公开(公告)号：CN113794479B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110911208.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种极化调节卷积码的生成方法及相关设备，通过计算极化调节卷积码每个级联子信道的差错概率上界，并根据雅可比变换处理所述差错概率上界得到构造度量。依据所述构造度量为所有级联子信道从小到大排序，并根据信源信息长度从小到大选取相应数量的级联子信道用于传输信源信息。这种方法有效的降低了对所述极化调节卷积码译码时的误块率，且其适用性也优于现有的RM方法。
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公开(公告)号：CN116913289A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310621227.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G10L19/00 , G10L19/008 , G10L13/08 , G10L17/04 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供一种基于响应网络的语义通信编码传输和接收方法及相关设备；方法包括：利用设置的第一缩放参量构建第一响应函数，利用第一响应函数构建解析变换网络，利用预设的第二缩放参量构建第二响应函数，利用第二响应函数构建编码器；将图像向量输入解析变换网络的第一基线网络，并输出潜在表示向量，利用第一缩放参量对其进行缩放，得到目标表示向量；将其输入编码器中的第二基线网络，得到第二基线网络输出向量，利用第二缩放参量对其进行缩放得到码字；设置条件熵模型，利用条件熵模型估计目标表示向量每个维度各自的熵值；利用每个维度各自的熵值确定目标表示向量对应的符号数向量，按照符号数向量将码字映射为信道传输符号，发送至接收端。
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