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公开(公告)号：CN108245132B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810036961.6
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙的医疗可穿戴设备智能交互方法，对智能终端与监护设备的蓝牙连接逻辑进行改进；在智能终端上通过监护设备的距离及运动轨迹自动判别是否需要连接监护设备。在设备连接过程中，通过验证机制对设备身份进行识别，对于识别成功的设备实现自动连接。在设备连接数量达到上限时，自动断开不需要的设备连接，然后自动连接新设备。断开的旧连接被放置到挂起设备列表中，患者可以随时进行设备快速切换，重新连接旧连接。本发明中智能终端可以根据监护设备的运动轨迹自动判断是否需要连接监护设备。监护设备的连接可以自动化完成，避免用户进行复杂的操作，提高连接效率，优化用户使用体验。
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公开(公告)号：CN108243194B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201810037257.2
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义的云存储访问控制方法，首先构建本体知识库并制定语义规则，在用户将数据上传到云之前将待加密数据进行语义转换，用推理引擎进行语义推理，辅助用户制定访问策略。然后将用户的访问策略转换为访问结构树，进行加密操作。为每一位用户根据其提供的一系列属性生成私钥，并将私钥存放在可信的第三方。当其他用户想要访问该数据时，从第三方获取其私钥，根据私钥中隐含的属性是否符合密文中隐含的访问结构进行解密或不解密的操作。并且在紧急场景下，通过具体情景的不同要求数据访问者提供不同类型的证明信息，并进行语义推理，如果判断出紧急情况属实则为访问者临时开放访问权限，从而实现一种高度灵活的访问控制。
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公开(公告)号：CN108184097B
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201810037259.1
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种远程医疗中图像的实时查看方法，主要针对超大尺寸的医疗影像，如病理切片图像。本发明运用服务器端处理的方式来生成影像的局部缩略图，定义了不同缩放层级的缩略图映射方法与缓存方法，并设计了一种缓存的更新方法，以节省储存空间。当客户端请求图像数据时，服务器先判断是否命中缓存，没有命中则实时生成指定窗口、缩放等级的缩略图。客户端通过预加载的方式，降低了图像调窗(如拖动，缩放)的操作延迟。通过监听鼠标(触摸)事件，以一定规则判断用户是否在某一区域停留，如果存在停留，则预加载停留区域的下几级缩略图，实现实时查看目标区域的清晰图像。
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公开(公告)号：CN106897545B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710007736.5
申请日：2017-01-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的肿瘤预后预测系统，包括：用于采集肿瘤信息的数据采集模块；用于对肿瘤原始数据进行缺失值处理和归一化处理的数据预处理模块；用于对肿瘤数据进行深度学习和预测建模的数据学习预测模块；用于将数据学习预测模块输出的相对风险进行显示的预测结果显示模块；本发明利用高斯受限玻尔兹曼机，保留数据的非线性特征；根据输入数据的维度、输出分类的数量、模型的准确度，可以灵活扩展深度置信网络；模型训练过程中，不采用任何限制和假设，可以充分挖掘变量对结果的影响方式以及变量之间的相互作用，全面展现不同因素对肿瘤预后影响的方式，并提高肿瘤预后预测的准确性。
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公开(公告)号：CN108184097A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810037259.1
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种远程医疗中图像的实时查看方法，主要针对超大尺寸的医疗影像，如病理切片图像。本发明运用服务器端处理的方式来生成影像的局部缩略图，定义了不同缩放层级的缩略图映射方法与缓存方法，并设计了一种缓存的更新方法，以节省储存空间。当客户端请求图像数据时，服务器先判断是否命中缓存，没有命中则实时生成指定窗口、缩放等级的缩略图。客户端通过预加载的方式，降低了图像调窗(如拖动，缩放)的操作延迟。通过监听鼠标(触摸)事件，以一定规则判断用户是否在某一区域停留，如果存在停留，则预加载停留区域的下几级缩略图，实现实时查看目标区域的清晰图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105095648B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510378198.1
申请日：2015-06-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G07C11/00
Abstract: 本发明公开了一种门诊排队方法，包括以下步骤：S01、从医院信息系统的运营数据中提取运营参数；S02、确定可以提供诊疗服务的服务单位数s；S03、计算“先到先服务”策略下患者等待时间W1和医院单位时间的服务成本z1；S04、计算“预约绝对优先”策略下患者等待时间W2和医院单位时间的服务成本z2；S05、计算“预约分时段优先”策略下患者等待时间W3和医院单位时间的服务成本z3；S06、计算三种排队策略下的患者等待时间和医院单位时间的服务成本的加权和f，选择加权和最小的排队策略作为当前的门诊排队策略。本发明根据实际情况测算三种排队策略造成的患者等待时间和医院服务成本，为医院选择最优的排队策略，适用于所有能够预约的医院。
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公开(公告)号：CN105095648A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510378198.1
申请日：2015-06-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种门诊排队方法，包括以下步骤：S01、从医院信息系统的运营数据中提取运营参数；S02、确定可以提供诊疗服务的服务单位数s；S03、计算“先到先服务”策略下患者等待时间W1和医院单位时间的服务成本z1；S04、计算“预约绝对优先”策略下患者等待时间W2和医院单位时间的服务成本z2；S05、计算“预约分时段优先”策略下患者等待时间W3和医院单位时间的服务成本z3；S06、计算三种排队策略下的患者等待时间和医院单位时间的服务成本的加权和f，选择加权和最小的排队策略作为当前的门诊排队策略。本发明根据实际情况测算三种排队策略造成的患者等待时间和医院服务成本，为医院选择最优的排队策略，适用于所有能够预约的医院。
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公开(公告)号：CN113780181B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111068776.3
申请日：2021-09-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/17 , G06V40/10 , G06V10/20 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/72 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T7/246 , G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的足球比赛越位判断方法及装置、电子设备，包括：获取足球比赛的实时视频，实时视频由无人机的视觉传感器获得；将实时视频的当前帧图像运用识别算法，获得足球检测区域和球员检测区域；通过余弦相似度、非线性归一化变换和HSV变换，对球员检测区域进行特征提取，并将提取的特征输入分类模型中，得到球员所属球队的类别信息；根据足球的检测区域和球员的检测，利用判断球员检测区域和足球检测区域是否存在重叠区域和对比前后帧足球的检测区域中心点的距离，判断传球是否发生，若传球发生，则获得传球一方球员所属球队的类别信息；根据传球一方的所述球员检测区域与球队的信息，进行直线检测，得到越位线的位置，进行越位判断。
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公开(公告)号：CN108170426B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810036950.8
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的RESTful API代码自动生成方法，借助本体语义技术通过对数据库进行本体建模，用本体语言描述数据库结构关系，并将模型可视化。预先添加HTTP协议中的动词可视化组件，对可视化后的数据库模块组件进行添加、拖拽、连接等操作描述特定RESTful API想要实现的功能。相比其他代码自动生成方法需要手动录入每个表具体结构，采用本体建模方式能更准确地描述数据库底层的关系，生成的树状结构模型结构化、计算机可读，能够很好的应对前端多表联查的复杂需求。底层数据库可视化，以拖拽、连接组件的方式描述Web/Mobile前端数据功能需求更加的清晰明确不易出错，同时大大减少了后端开发人员的工作量，甚至前端开发人员也可以根据自己的需求自定义接口。
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公开(公告)号：CN106841012B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710007719.1
申请日：2017-01-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式图模型的流式细胞计数据自动门控方法，将分布式技术应用于流式细胞计数据的门控计算；对于图模型所有按元素操作的执行并行化计算，提高程序执行性能；基于随机投影树的kNN搜索策略，降低构造图的时间到线性复杂度；Spark的分布式存储方式可以处理更大规模的数据集。利用随机投影树加快了kNN的搜索效率；对于边权值的操作进行了并行化；割图算法采用了并行化的社群划分算法。本发明通过分布式计算框架实现对流式细胞计数据的门控过程进行基于图模型的聚类分析，对原始数据进行自动的划分，从而提升数据分析效率和准确度，降低划分过程的重复劳动和人为主观因素。
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