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  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的軌道交通保護(hù)區(qū)自動(dòng)巡查方法及裝置，涉及軌道交通保護(hù)區(qū)的維護(hù)和管理領(lǐng)域，將生成負(fù)關(guān)聯(lián)緊密信號(hào)的重點(diǎn)巡查子區(qū)域按照周期堵塞頻率進(jìn)行排序，得到同巡查子區(qū)域序列，在同巡查子區(qū)域序列內(nèi)，針對(duì)每個(gè)重點(diǎn)巡查子區(qū)域，找出其在歷...
  • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)生理數(shù)據(jù)特征提取的跌倒預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括，通過用戶佩戴智能手環(huán)實(shí)時(shí)采集生理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；通過滑動(dòng)窗口方法對(duì)預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到實(shí)時(shí)特征；使用基于滑動(dòng)窗口的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法...
  • 本發(fā)明涉及土木工程施工安全監(jiān)測領(lǐng)域，公開了一種基于多參數(shù)融合的沉井施工涌土動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，包括傳感器陣列模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、動(dòng)態(tài)參數(shù)關(guān)聯(lián)分析模塊、自適應(yīng)協(xié)方差優(yōu)化模塊、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)生成模塊及預(yù)警輸出模塊；通過多源傳感器實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)并生成參數(shù)向量；...
  • 本發(fā)明公開了一種元宇宙數(shù)字化智能教學(xué)系統(tǒng)、構(gòu)建方法及教學(xué)方法，包括云服務(wù)端、教師端和學(xué)生端；云服務(wù)端包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、圖譜構(gòu)建模塊和教學(xué)應(yīng)用操作模塊，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊包括基元數(shù)據(jù)庫、教學(xué)數(shù)據(jù)庫和圖譜數(shù)據(jù)庫；圖譜構(gòu)建模塊包括文本生成模塊和圖譜生成...
  • 本發(fā)明涉及穿刺針培訓(xùn)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了醫(yī)療仿真穿刺針培訓(xùn)裝置，包括：仿真手臂，仿真手臂的端面設(shè)置有仿真穿刺件，且仿真穿刺件的內(nèi)部固定有模擬件，模擬件的內(nèi)部開設(shè)有模擬腔；還包括：仿真皮膚模擬組件和驅(qū)動(dòng)組件，仿真皮膚模擬組件設(shè)置在模擬腔的內(nèi)部...
  • 本發(fā)明公開了一種電流比例可調(diào)的像素驅(qū)動(dòng)電路及其控制方法，驅(qū)動(dòng)電路包括：脈沖寬度調(diào)制PWM電路模塊、脈沖幅度調(diào)制PAM電路模塊和電流鏡電路模塊；PWM電路模塊包括：第一晶體管、第二晶體管、第三晶體管和第一電容；PAM電路模塊包括：第四晶體管、...
  • 本申請公開了一種柵極驅(qū)動(dòng)電路及顯示面板，其中，柵極驅(qū)動(dòng)電路包括：多個(gè)級(jí)聯(lián)的柵極驅(qū)動(dòng)單元，每一所述柵極驅(qū)動(dòng)單元至少包括：第一輸出單元，用于輸出第一脈沖信號(hào)；第二輸出單元，用于輸出第二脈沖信號(hào)；級(jí)聯(lián)單元，與上一級(jí)所述柵極驅(qū)動(dòng)單元的第一輸出單元連...
  • 本申請涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種控制方法、裝置、調(diào)光控制器以及顯示設(shè)備，用于降低彩色背光單元的功耗并且不影響顯示設(shè)備的數(shù)據(jù)顯示。該方法包括：獲取N個(gè)色彩通道各自對(duì)應(yīng)的K個(gè)通道狀態(tài)分別的累積計(jì)數(shù)值；分別確定各個(gè)色彩通道各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)累積計(jì)...
  • 本申請涉及一種說話人語音識(shí)別方法，涉及電話語音信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：實(shí)時(shí)獲取待識(shí)別通話音頻，并將所述待識(shí)別通話音頻切分為若干音頻塊；針對(duì)每個(gè)所述音頻塊，提取該音頻塊的語音特征，并輸入至預(yù)先訓(xùn)練的說話人語音識(shí)別模型中；通過所述說話人...
  • 本申請實(shí)施例提供一種聲掩蔽方法、系統(tǒng)、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括對(duì)目標(biāo)對(duì)象所處聲掩蔽空間的外部環(huán)境聲進(jìn)行重排處理，得到重排掩蔽語音信號(hào)，所述重排掩蔽語音信號(hào)與所述外部環(huán)境聲的頻譜特征的差異小于或等于預(yù)設(shè)閾值。基于所述重排掩蔽語音信...
  • 本發(fā)明公開了一種用于存儲(chǔ)器陣列的快速老化測試方法及裝置，涉及存儲(chǔ)器陣列測試技術(shù)領(lǐng)域。包括在讀寫操作過程中，對(duì)存儲(chǔ)器陣列中每個(gè)存儲(chǔ)單元的瞬時(shí)電流波形進(jìn)行捕獲，并從中提取出電流特征，利用所提取的電流特征構(gòu)建差異矩陣，進(jìn)而動(dòng)態(tài)標(biāo)記超出閾值的存儲(chǔ)單...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種藥學(xué)臨床試驗(yàn)的醫(yī)療方案分析匹配方法，包括在監(jiān)查周期到達(dá)預(yù)設(shè)日期時(shí)，由管控中心遠(yuǎn)程通知檢查組對(duì)當(dāng)前進(jìn)行的臨床實(shí)驗(yàn)的醫(yī)療方案進(jìn)行方案分析和數(shù)據(jù)監(jiān)查，本發(fā)明以調(diào)整監(jiān)查周期的方式，予以臨床實(shí)驗(yàn)過程中缺乏經(jīng)驗(yàn)...
  • 本發(fā)明涉及藥物監(jiān)控管理技術(shù)領(lǐng)域，旨在提高處方審核的精準(zhǔn)性和合理性，實(shí)現(xiàn)藥物搭配、用量評(píng)估及相互作用分析的智能化監(jiān)控管理，尤其公開了基于臨床藥學(xué)的藥物監(jiān)控管理系統(tǒng)，包括處方識(shí)別模塊、藥物組合分析模塊、藥物用量分析模塊、藥物結(jié)合分析模塊、綜合分...
  • 本發(fā)明涉及一種腦卒中恢復(fù)階段的評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取腦卒中患者的人口學(xué)信息，以及獲取腦卒中患者的運(yùn)動(dòng)視頻數(shù)據(jù)，運(yùn)動(dòng)視頻數(shù)據(jù)包括上肢運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、下肢運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和/或手部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；基于關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別算法從每種類型的運(yùn)動(dòng)視...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于康復(fù)護(hù)理的智能輔助系統(tǒng)及方法，包括：獲取并錄入用戶數(shù)據(jù)，形成個(gè)性化康復(fù)門檻；初始化強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，采集用戶實(shí)時(shí)生理反饋并結(jié)合所述個(gè)性化康復(fù)門檻，生成初步訓(xùn)練方案，結(jié)合用戶微表情和手勢優(yōu)化訓(xùn)練方案；對(duì)...
  • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)字人運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過終端設(shè)備將獲取到的人體姿態(tài)數(shù)據(jù)通過通信鏈路發(fā)送至服務(wù)器，在服務(wù)器中根據(jù)人體姿態(tài)數(shù)據(jù)生成數(shù)字人模型，并根據(jù)通信鏈路的鏈路狀態(tài)從預(yù)設(shè)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)控制模型集合中確定目標(biāo)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)控制模型，然后，服務(wù)器根據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)房與手術(shù)室護(hù)理優(yōu)化系統(tǒng)，包括：采集產(chǎn)婦和胎兒心率數(shù)據(jù)并存入數(shù)組；根據(jù)產(chǎn)婦及胎兒心率數(shù)據(jù)的相對(duì)大小獲取胎兒心率數(shù)據(jù)波動(dòng)誤差因子；根據(jù)胎兒心率數(shù)據(jù)波動(dòng)誤差因子的連續(xù)變化獲取胎兒心率數(shù)據(jù)置信度因...
  • 本發(fā)明公開了一種多重提示學(xué)習(xí)的乳腺癌HER2預(yù)測方法，首先獲取乳腺癌WSI病理圖像的圖像特征；然后采用大語言模型生成多重提示描述性文本，使用多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型將可學(xué)習(xí)提示嵌入到描述性文本中生成多重提示；再使用文本編碼器得到多重提示特征；隨后采...
  • 本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的影像圖像和臨床信息多模態(tài)模型的前列腺癌生化復(fù)發(fā)預(yù)測系統(tǒng)，包括輸入模塊、預(yù)處理模塊、特征選擇模塊、融合模塊、預(yù)測模塊、數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)模塊、結(jié)果輸出與決策支持模塊。充分利用患者的bpMRI影像數(shù)據(jù)和臨床信息，通過深度學(xué)...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于人機(jī)協(xié)同智能體的交互方法及系統(tǒng)，方法包括：采集多個(gè)地區(qū)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；訓(xùn)練所有地區(qū)的通用實(shí)體關(guān)系識(shí)別模型，其中，輸入所述醫(yī)療數(shù)據(jù)，輸出醫(yī)療實(shí)體和醫(yī)療實(shí)體之間的關(guān)系；基于地區(qū)之間醫(yī)療數(shù)據(jù)的差...
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