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公开(公告)号：CN119207582A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411264805.7
申请日：2024-09-10
IPC: G16B40/00 , G16B40/30 , G16B25/10 , G16B50/30 , G16B45/00 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06F18/2133 , G06F18/23 , G06F18/27 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的单细胞多组学基因调控网络推理方法，属于生物信息技术领域，其包括获取单细胞RNA测序数据和单细胞染色质可及性数据，并进行预处理得到多组学数据的先验网络；将先验调控网络加载成图结构，并将图结构转换为特征空间矩阵；计算图结构中每条边上两个结点的皮尔逊相关系数，当其大于预设阈值时，作为结点对，将结点对和其对应的特征向量和隐藏向量存储至数据集中；将数据集分成若干批次随机输入对比学习模型，得到每个结点的结点类型、结点对的配对程度和结点特征重建向量；采用调控网络解释器提取结点特征重建向量中两个结点在特征空间中的映射，并基于映射计算结点的结构熵，以此确定结点是否为关键结点。
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公开(公告)号：CN119763198A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510253970.0
申请日：2025-03-05
Applicant: 四川省计算机研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于单目视频3D人体姿态估计的八段锦训练评估系统，属于人工智能及计算机视觉技术领域，包括硬件支持子系统，用于实现训练视频的采集、传输及处理的硬件支持；3D人体姿态动作捕捉子系统，负责从单目视频中提取3D人体关键点；动作差异识别与反馈子系统，通过计算用户与标准动作的关键点差异，实现动作偏差的识别与反馈；练习评估与结论报告子系统，对用户完成的整套连续性动作进行科学评估，并生成个性化的评估报告。本发明相比于现有技术，能够在无需人工干预的情况下实现科学化的八段锦训练，不仅提高了八段锦练习的普及性，还有效推广了传统文化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119446314B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510039533.9
申请日：2025-01-10
IPC: G16C20/10 , G16C20/50 , G16H70/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道特征融合的药物‑药物相互作用预测方法，利用药物数据的多样特征，结合多通道特征融合模块和交叉注意力机制，将药物分子子结构、药物相似性矩阵和分子指纹有效结合，然后使用KAN神经网络实现高效准确的DDI预测。本方法高效的整合药物多种特征信息数据，如药物子结构、药物相似性、药物分子指纹数据，实现了高效准确的多通道特征融合的药物‑药物反应预测；本发明提出的MCF‑DDI模型在可解释实验和对比实验中展现出了卓越的性能，不仅评价指标和稳定性都有不同程度提升，还能识别出药物分子中关键子结构并验证这些子结构在药物相互作用预测中的重要性，为药物研发和临床应用提供了有力的理论支持。
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公开(公告)号：CN119693990A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510200523.9
申请日：2025-02-24
Applicant: 四川省计算机研究院
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于感知增强的性别和年龄估计方法及终端，该方法包括如下步骤：S1：图像数据预处理；S2：图像特征感知增强；S3：主干图像特征提取；S4：多层级特征融合；S5：进行性别和年龄估计；本发明是专为低分辨率人脸图像设计的特征提取网络，通过感知增强增加图像特征尺寸，增加图像细节信息，以此增强在低分辨率场景下对人脸性别和年龄估计的准确率。本发明通过对低分辨率的人脸部图像进行感知增强，增加脸部细节信息，以提高低分辨率图像下的性别和年龄估计准确率。
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公开(公告)号：CN119446314A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510039533.9
申请日：2025-01-10
IPC: G16C20/10 , G16C20/50 , G16H70/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道特征融合的药物‑药物相互作用预测方法，利用药物数据的多样特征，结合多通道特征融合模块和交叉注意力机制，将药物分子子结构、药物相似性矩阵和分子指纹有效结合，然后使用KAN神经网络实现高效准确的DDI预测。本方法高效的整合药物多种特征信息数据，如药物子结构、药物相似性、药物分子指纹数据，实现了高效准确的多通道特征融合的药物‑药物反应预测；本发明提出的MCF‑DDI模型在可解释实验和对比实验中展现出了卓越的性能，不仅评价指标和稳定性都有不同程度提升，还能识别出药物分子中关键子结构并验证这些子结构在药物相互作用预测中的重要性，为药物研发和临床应用提供了有力的理论支持。
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公开(公告)号：CN119132426B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411242471.3
申请日：2024-09-05
IPC: G16B50/10 , G16B20/00 , G16B40/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练的单细胞多组学的细胞类型注释方法，其属于生物信息技术领域，包括获取配对的scRNA‑seq数据的基因表达矩阵和scATAC‑seq数据的染色质可及性峰值矩阵，并对基因表达矩阵和染色质可及性峰值矩阵进行预处理，之后输入预训练的特征提取器，采用其多头交叉注意力网络得到融合多组学的查询特征矩阵；特征提取器包括多头交叉注意力网络和两个分类器；将查询特征矩阵输入分类模型，采用线性层进行数据拆分，接着输入Transformer编码器进行多组学遗传特征提取，之后输入分类器进行细胞类型注释。本方案的细胞类型注释方法解决了现有方法细胞类型注释存在偏差的问题。
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公开(公告)号：CN119132426A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411242471.3
申请日：2024-09-05
IPC: G16B50/10 , G16B20/00 , G16B40/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练的单细胞多组学的细胞类型注释方法，其属于生物信息技术领域，包括获取配对的scRNA‑seq数据的基因表达矩阵和scATAC‑seq数据的染色质可及性峰值矩阵，并对基因表达矩阵和染色质可及性峰值矩阵进行预处理，之后输入预训练的特征提取器，采用其多头交叉注意力网络得到融合多组学的查询特征矩阵；特征提取器包括多头交叉注意力网络和两个分类器；将查询特征矩阵输入分类模型，采用线性层进行数据拆分，接着输入Transformer编码器进行多组学遗传特征提取，之后输入分类器进行细胞类型注释。本方案的细胞类型注释方法解决了现有方法细胞类型注释存在偏差的问题。
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