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公开(公告)号：CN120069135A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510059999.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06Q10/02 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06F18/2135
Abstract: 本申请涉及了一种混合微塑料的预测分析方法、系统、电子设备及介质，本方法首先获取了目标混合微塑料的目标光谱数据和目标元素组成数据，然后从中提取目标光谱描述符以及目标元素组成描述符，然后通过多个目标光谱描述符，识别出微塑料种类信息，并确定对识别出微塑料种类信息的比较重要的若干个目标光谱描述符，用于后续对根据若干个目标光谱描述符和目标元素组成描述符，识别出各微塑料占比的预测数值，通过筛选的目标光谱描述符和目标元素组成描述符能够提高识别微塑料占比的预测数值的准确度；最后根据微塑料种类信息和预测数值，生成目标混合微塑料的环境影响评估报告，以更好的理解目标混合微塑料对环境的影响。
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公开(公告)号：CN118777606A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410754326.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 湘江实验室
IPC: G01N33/574 , G01N33/569 , G01N27/327
Abstract: 本发明提供了一种选择性识别检测肿瘤细胞的试剂盒及检测方法，试剂盒包括：三适配体逻辑门复合物、Toehold驱动链置换反应复合物、F链、DNA纳米花、金属电极和DNA多面体框架结构。本发明以构建的三适配体逻辑门复合物对肿瘤细胞进行识别，反应后生成的T链进一步触发Toehold介导的链置换反应对信号产生放大。链置换反应的产物SP链进一步触发修饰了电化学信号标签的DNA纳米花被修饰了DNA四面体框架结构的电极捕获，从而产生电化学信号。本发明所构建的识别体系和放大体系的合成简单快速，安全绿色，成本低廉，能够快速识别检测目标肿瘤细胞，为循环肿瘤细胞的高效特异性检测提供了新思路。
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公开(公告)号：CN118366646B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410795805.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的大模型医疗决策支持方法，具体涉及大模型医疗决策技术领域，通过对医疗人员进行身份认证，并分析医疗人员的历史界面交互信息和临床处理信息，并根据历史界面交互信息和临床处理信息对医疗人员的辨识能力进行综合分析，确定是否将其标记为辨识能力不足的人员，应对不同医疗人员能力水平，针对被标记为辨识能力不足的医疗人员，将获取伦理规范信息、道德推理信息和社会舆论信息，构建回应监测模型，以监测医疗大模型回应的正确性，并将生成的回应系数与正确性规范阈值进行比较，对医疗大模型回应的正确性进行风险预警，提醒医疗人员在决策过程中注意潜在的错误风险，减少误导性决策的发生，提高医疗服务的质量和安全性。
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公开(公告)号：CN119155320A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411643915.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 湘江实验室
IPC: H04L67/12 , H04L9/40 , H04L67/104 , H04L9/00 , G16H10/60 , G16H70/60 , G06F16/242 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了基于区块链的分布式病理数据管理方法及系统，涉及了病理数据管理技术领域，构建病理数据区块链网络，并根据局域网IP设置若干个分布式管控节点，将每个局域网IP对应局域网下存储的病理数据上传至各自的分布式管控节点，对每个分布式管控节点进行节点加密以及数据加密，进而生成每个分布式管控节点对应的加密病理数据文件，建立每个分布式管控节点与病理数据区块链网络之间的授权通信链接，将每个分布式管控节点的加密病理数据文件通过授权通信链接共享至病理数据区块链网络上，为每个分布式管控节点在病理数据区块链网络中创建相应的查询索引，由用户输入查询索引至预设的病理数据库，进而查询所需病理数据。
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公开(公告)号：CN118916877A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411002768.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F21/56 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全领域，公开了一种基于预训练模型的代码片段敏感认证信息检测方法，包括：定义敏感认证信息类别；爬取包含敏感认证信息的代码片段作为训练数据，对代码片段进行预处理和标注；构建基于CodeBERT预训练模型的模型架构，使用训练数据对模型进行训练，并保存模型；使用训练好的模型检测待测代码片段，提取敏感认证信息；对敏感认证信息进行过滤，输出敏感认证信息。本发明提出的一种基于预训练模型的代码片段敏感认证信息检测方法，弥补了敏感认证信息检测效率低下误报率高的缺陷，提高了检测的精确性和正确性，为敏感信息泄露的安全防御工作提供支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118900350A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411376875.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 湘江实验室
IPC: H04N21/845 , G06T7/187 , G06T7/70 , H04N21/854
Abstract: 本申请公开了一种视频片段处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用户人脸图像的用户人脸特征，获取无人机拍摄的原视频片段，将原视频片段分解成多帧原始图像，利用目标检测算法，检测原始图像的当前人脸特征是否用户人脸特征；生成最终上边界坐标；生成最终下边界坐标；生成最终左边界坐标；生成最终右边界坐标；通过最终上边界坐标、最终下边界坐标、最终左边界坐标以及最终右边界坐标，确定最终裁剪区域，根据最终裁剪区域对所述原始图像进行裁剪，将裁剪后的所述原始图像设为所述用户人脸特征处于中心位置的目标图像，基于所述目标图像合成目标视频片段。本申请有利于提高目标视频片段的处理效率。
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公开(公告)号：CN118380159B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410796634.6
申请日：2024-06-20
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开了基于元宇宙的多用户实时协作系统，具体涉及元宇宙技术领域，包括基准初置模块、采集检测模块、风险分析模块、健康反馈模块、安全管理模块，基准初置模块收集用户的基本信息，并建立个人档案，采集检测模块实时监测用户的生理指标和用户行为指标并传送至风险分析模块，风险分析模块根据指标进行处理分析，建立用户压力模型，评估用户的健康风险，通过聚类分析对各个用户的协作状态进行分类，健康反馈模块对多用户协作压力进行分析，并通过用户界面提供健康数据反馈和协作状态标记，安全管理模块根据协作状态标记对系统用户进行精力管理，能够有效对多用户协作的整体进行效果分析，确保多用户协作的效率，合理安排交互用户的精力状态。
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公开(公告)号：CN118429403A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410892726.4
申请日：2024-07-04
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开一种用于髋臼周围截骨术的图像配准方法、终端设备及介质，步骤包括：获取术前CT数据和术中C臂透视X线图像；对术前CT数据进行三维标志点检测以及骨组织分割；获取不同位姿的CT体积数据进行多视角可微分透视模拟，依次对三维骨组织分割结果进行材料分解、投影、衰减、可微分透视、散射估计以及噪声注入，以使得分割网络逼近透视成像；将术中C臂透视X线图像与多视角可微分透视模拟图像作为样本数据进行神经网络模型训练，对术中C臂透视X线图像进行二维标志点检测以及骨组织分割；将三维标志点检测、骨组织分割结果与二维标志点检测、骨组织分割结果进行配准。本发明具有实现方法简单、成本低、配准效率以及精度高等优点。
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公开(公告)号：CN118972667A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411432446.1
申请日：2024-10-14
Applicant: 湘江实验室
IPC: H04N21/4402 , G06N20/00 , H04N7/01
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于深度强化学习的视频插帧任务调度方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，对视频数据进行解码得到不同视频帧组并进行插帧算法类型划分，得到视频帧组特征信息向量；步骤2，获得算力设备性能指标向量；步骤3，基于视频帧组特征信息向量和算力设备性能指标向量，采用强化学习对不同视频帧组分配算力设备；步骤4，从各算力设备得到插帧结果，将插帧结果插入视频帧之间，得到完整插帧视频组，对其进行编码操作，得到插帧视频数据。通过本发明的方案，提高了任务调度的效率、精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN118366646A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410795805.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的大模型医疗决策支持方法，具体涉及大模型医疗决策技术领域，通过对医疗人员进行身份认证，并分析医疗人员的历史界面交互信息和临床处理信息，并根据历史界面交互信息和临床处理信息对医疗人员的辨识能力进行综合分析，确定是否将其标记为辨识能力不足的人员，应对不同医疗人员能力水平，针对被标记为辨识能力不足的医疗人员，将获取伦理规范信息、道德推理信息和社会舆论信息，构建回应监测模型，以监测医疗大模型回应的正确性，并将生成的回应系数与正确性规范阈值进行比较，对医疗大模型回应的正确性进行风险预警，提醒医疗人员在决策过程中注意潜在的错误风险，减少误导性决策的发生，提高医疗服务的质量和安全性。
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