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公开(公告)号：CN119459784A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411830541.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 河南科技大学第一附属医院
Abstract: 本发明公开了矿山医疗救护列车系统，本申请的第一车厢采用常规矿用蓄电池列车车头，包括第一箱体和驾驶室，驾驶室设置在第一箱体的前侧，第一箱体内设置有机车蓄电池，第二车厢包括第二箱体，第二箱体的前端设置有第一放置柜，第二箱体的后端设置有第二放置柜，第一放置柜和第二放置柜之间设置有医疗担架和伤病员约束带；第三车厢包括第三箱体，第三箱体内设置有若干陪护座椅，第三箱体的后端设置有后挂钩，第一箱体的前端设置有前挂钩；第二箱体内安装有摄像头、扬声器、麦克风，并配备有专家指导平板电脑。本发明通过专家指导平板电脑利用应急救援通信系统可视化联络地面专家，使伤病员得到及时救助，同时利用列车系统可以极大地提高救援效率。
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公开(公告)号：CN112422449B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202011494226.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于缓存支持网络的医疗数据转发和缓存系统及方法，涉及缓存支持网络技术领域，由2个子系统组成，即请求控制子系统和数据队列子系统，两个子系统共同完成请求的转发、数据内容的返回和缓存过程。本发明有益效果：实现医疗影像数据内容的高效查找，并减轻网络拥塞，提高整体网络的吞吐量。
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公开(公告)号：CN118945756A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411206895.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W40/02 , H04W40/28 , H04W40/30 , H04L45/02 , H04L41/14 , H04W12/069 , H04W84/18 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于智能移动自组网技术领域，公开了一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，包括以下步骤：S1、建立高动态大规模移动自组网的组网模型；S2、根据通信需求，构建高动态大规模移动自组网的智能路由决策方法；S3、设计节点组织与路由传输的安全认证策略。本发明采用上述的一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，实现了对网络大规模节点的组织管理，解决了各种情况下的路由决策问题，保障了网络节点接入与传输过程中的安全，适用于高动态大规模的新型网络应用场景。
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公开(公告)号：CN118424741A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410554342.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明属于拖拉机检测技术领域，具体涉及一种基于拖拉机PTO轴实测载荷的台架谱处理系统，包括传感器模块、动态数据采集仪、车载终端、远程监测系统及载荷信息处理系统，传感器模块至少包括扭矩应变传感器、加速度传感器、位移传感器、压力传感器；传感器模块与动态数据采集仪有线连接；动态数据采集仪与车载终端通过USB串口进行通信；车载终端至少包括通信模块、服务器、载荷信息处理系统；本发明的台架谱处理系统将载荷信息处理系统内嵌到车载载荷测取设备内，能够随着动态采集仪将载荷信息传输到载荷信息处理系统，载荷信息处理系统可直接对获取的载荷信息进行编谱操作，提高了编谱效率。
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公开(公告)号：CN118365957A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410616519.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种皮肤病图像分类方法、设备、介质及产品，涉及图像处理技术领域，方法包括：对待分类皮损图像的病灶区域进行图像分割，得到病灶区域图像；将所述病灶区域图像和所述待分类皮损图像的皮肤镜图像输入皮肤病图像分类模型，得到皮肤病分类结果；所述皮肤病图像分类模型是对多模态融合分类网络进行训练得到的，所述多模态融合分类网络用于对输入图像进行特征提取，对提取的多模态特征进行特征融合，根据融合后的特征进行皮肤病分类。本发明提高了图像分类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118276588A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410377424.3
申请日：2024-03-29
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工水母搜索算法的车间多AGV路径规划方法，涉及基于智能优化算法的路径规划技术领域，包括以下步骤：S1：分析生产车间场景信息，建立拓扑地图，确定AGV始末点、可行道路以及物料缓冲区处的服务地址；S2：构建了一个以最小化AGV距离成本和数目成本的总成本为目标函数的数学模型；S3：基于莱维飞行和差分进化算法进一步提高人工水母搜索算法的全局搜索能力和局部开发能力；S4：设计编码和解码方案，使用改进后的人工水母搜索算法寻找较优目标函数值，获取各个AGV最优运输路径。本发明采用上述的一种基于人工水母搜索算法的车间多AGV路径规划方法，为自动化生产车间提供高效的多AGV路径规划方案，提高车间内物料搬运效率。
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公开(公告)号：CN118230908A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410292348.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的中医大模型及偏好对齐方法，中医大模型包含基于医疗知识的中医大模型学习模块、基于偏序对的奖励模块、基于强化学习的偏好对齐模块和基于神经网络的反馈优化模块，中医大模型学习模块整合中医数据构建语料库，并在语料库上进行训练，使模型初步对齐中医领域的任务；其次采用强化学习技术通过监督学习结合偏好排序数据训练奖励模块，评估出中医大模型输出信息与人类偏好的一致性；再次采用基于强化学习的偏好对齐模块训练中医大模型的输出偏好，使中医大模型可以输出与人类偏好更为一致的回答；最后通过模糊神经网络评估文本对齐质量，建立反馈循环优化流程，实现中医大模型的个性化偏好对齐。
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公开(公告)号：CN118155860A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410437148.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开一种中医大模型偏好对齐方法、设备及介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：构建标准化语料库，并采用自监督学习策略和有监督学习策略在标准化语料库上训练第一预训练语言模型，得到初步对齐的中医大模型；构建数据偏序对，并采用强化学习技术基于数据偏序对训练第二预训练语言模型，得到训练好的奖励模型；根据初步对齐的中医大模型和训练好的奖励模型，进行基于强化学习的中医大模型偏好对齐，得到经过偏好对齐后的中医大模型；根据经过偏好对齐后的中医大模型，进行基于神经网络的模型反馈优化，得到最终优化后的中医大模型。本发明能够实现中医大模型的个性化偏好对齐，使模型能够生成与人类偏好更为一致的回答。
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公开(公告)号：CN117975101A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311818401.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G16H20/90 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于舌象和文本信息融合的中医疾病分类方法及系统，该方法首先利用改进的U‑Net网络对拍摄的舌象图片进行预处理，并将四诊信息转化为文本，与对应的舌象图片共同构建出舌象文本对；其次分别对舌象图像和四诊文本信息进行特征提取，构造多特征融合的神经网络，提取舌象图像底层特征和深度特征融合获得舌象综合特征；然后通过添加了混合融合机制的LMF融合模块将各模态信息进行多模态融合，最后将多模态融合特征送入分类网络获得疾病类型分类结果。本发明能够获得舌象的完整语义信息，提高多模态特征融合质量，实现基于舌象图像和相关舌诊数据的疾病分类，为医师诊断提供辅助手段，提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN117911695A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410072849.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种实时语义分割方法、系统及设备，涉及农业领域，方法包括：构建基于多分支权值融合及语义指导的实时语义分割网络模型，该模型是在包括语义分支和两个细节分支的三分支骨干网络的基础上添加权值融合模块、增加语义指导学习模块并增加深监督后得到的，利用训练数据集对该模型进行训练和优化，将待分割的农场之中直拍的图像输入优化后的基于多分支权值融合及语义指导的实时语义分割网络模型中，得到该模型输出的分割后的图像，该分割后的图像以不同的颜色将待分割图像中的作物、背景以及杂草表示出来。本发明能够实现在智慧农业机器人等有限处理资源的边缘设备中，对农场之中直拍的图像进行高速、高精度和低存储的语义分割。
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