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  • 本申請公開了一種顯示驅動裝置、顯示驅動方法、芯片及電子設備，屬于顯示技術領域。該顯示驅動裝置包括處理單元和存儲單元；處理單元，被配置為對顯示面板已顯示的目標圖像進行預處理，得到預處理圖像，預處理用于減少目標圖像中的高頻信息；基于預處理圖像的...
  • 本申請實施例提供了語音識別模型的訓練方法、語音識別方法及相關設備，語音識別模型的訓練方法包括：獲取語音樣本和對語音樣本進行標注的第一語音識別結果；第一語音識別結果包括語音樣本中每幀音頻數(shù)據(jù)的分類標簽，每個分類標簽表示對應的一幀音頻數(shù)據(jù)中參與...
  • 本發(fā)明公開了一種半導體測試數(shù)據(jù)的異常處理方法、裝置、設備及介質。所述方法包括：獲取待處理的半導體測試數(shù)據(jù)；根據(jù)半導體測試數(shù)據(jù)對應的測試階段，從多個異常檢測算法中選擇適配的目標檢測算法，并對半導體測試數(shù)據(jù)進行檢測得到異常檢測結果，其中，不同測...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N血清腫瘤標記物檢測陣列優(yōu)化方法以及系統(tǒng)，方法應用于陣列裝置的控制模塊，方法通過在多針檢測平臺對預設樣本進行血清腫瘤標記物檢測時，獲取多針檢測平臺發(fā)送的初步表達信息；獲取預設樣本對應的患者病史信息、影像學信息和病理學信息；將初...
  • 本發(fā)明涉及一種利用對高通量測序數(shù)據(jù)分析預測α珠蛋白基因三聯(lián)體的方法，屬于基因檢測技術領域，本發(fā)明通過收集多個樣本，并對多個樣本通過高通量測序，獲取α珠蛋白基因HBA1和HBA2這兩個基因非同源區(qū)域的讀本計數(shù)reads A1和A2，計算A2/...
  • 本發(fā)明涉及基于免疫學數(shù)據(jù)分析的動物猴痘病毒定位方法，屬于猴痘病毒定位技術領域，本發(fā)明通過所述處理后的猴痘病毒知識圖譜獲取猴痘病毒的病毒特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述猴痘病毒的病毒特征數(shù)據(jù)構建訓練集的訓練數(shù)量，確定訓練集的最終訓練項目，最后將所述訓練集...
  • 本發(fā)明屬于生物實驗智能控制領域，具體地，涉及一種DNA生物實驗模塊化語言和自動執(zhí)行系統(tǒng)。DNA生物實驗模塊化語言的設計，包括三個步驟，對DNA生物實驗方案中出現(xiàn)的指令進行采集和整理，根據(jù)儀器、操作等分為十一個類；對每一類中的每一條指令，均生...
  • 本發(fā)明涉及垃圾焚燒技術領域，特別是一種由入廠垃圾熱值估算入爐垃圾熱值的方法，方法如下：步驟1：將垃圾發(fā)酵時間與垃圾含水率建立函數(shù)關系；步驟2：在曲線圖中統(tǒng)計出垃圾發(fā)酵時間對垃圾含水率的影響，并得到第一線性回歸方程；步驟3：將垃圾發(fā)酵時間與垃...
  • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅動的人工智能磁性材料預測系統(tǒng)及方法，包括：采集磁性材料的性能參數(shù)；利用磁性材料的性能參數(shù)使用數(shù)據(jù)驅動的人工智能計算網(wǎng)關進行不同使用場景下磁學性能預測分析；統(tǒng)計加工工程師磁性材料結構設計端的不同使用場景下的磁熵變和絕熱溫...
  • 本發(fā)明公開了一種針對渠道襯砌混凝土配合比優(yōu)化與性能預測的方法，包括以下步驟：1)通過實驗室測試收集不同配合比條件下混凝土的抗壓強度及耐久性能數(shù)據(jù)，建立前期數(shù)據(jù)集；2)構建分布模型，并采用馬爾可夫鏈?蒙特卡羅方法對數(shù)據(jù)集進行模擬與擴展；3)利...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N醫(yī)學指標趨勢圖展示方法、計算機設備以及存儲介質，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，其中，該方法包括：響應針對目標患者的醫(yī)學指標查詢觸發(fā)操作，獲取目標患者針對目標醫(yī)學指標的歷史醫(yī)學指標數(shù)據(jù)集，根據(jù)多條歷史醫(yī)學指標的最小報告日期和最大報告日...
  • 本發(fā)明提供一種醫(yī)療影像同步保存、導出的系統(tǒng)和方法，涉及醫(yī)學影像技術領域。該醫(yī)療影像同步保存、導出的系統(tǒng)，包括：影像采集模塊，負責與醫(yī)療影像設備連接，自動獲取影像數(shù)據(jù)，包括與不同醫(yī)療影像設備兼容的接口，確保能夠結構各種格式的影像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)院分診系統(tǒng)技術領域，提供了一種門急診分診系統(tǒng)，包括：信息收集模塊收集患者的基本信息和癥狀作為原始數(shù)據(jù)，并對該數(shù)據(jù)進行預處理；智能分診模塊通過醫(yī)學知識圖譜和機器學習算法對患者輸入的癥狀數(shù)據(jù)進行分類和預測；分診結果輸出模塊根據(jù)所述智...
  • 本發(fā)明提供了一種診斷依據(jù)檢測方法、系統(tǒng)及存儲介質，該方法包括：初步診斷結果中的診斷疾病和疾病等級信息，根據(jù)診斷疾病確定待檢測診斷依據(jù)中的目標疾病病史和關聯(lián)危險因素；獲取目標疾病病史中的疾病參數(shù)值，根據(jù)診斷疾病、疾病參數(shù)值和關聯(lián)危險因素確定目...
  • 本發(fā)明公開了一種基于低密度脂蛋白電泳圖像識別與疾病預測模型及方法，涉及圖像識別領域。包括采集多組患病正樣本訓練得到疾病預測訓練模型；通過疾病預測訓練模型測試患者的健康負樣本；當輸出標識為患有各疾病類型時，遞歸地移除健康負樣本的各關鍵特征，直...
  • 本申請涉及一種基于門控自適應機制的病情轉歸預測方法和裝置。所述方法包括：獲取慢病相關數(shù)據(jù)，根據(jù)慢病相關數(shù)據(jù)進行特征相關性分析，生成圖數(shù)據(jù)并對圖數(shù)據(jù)進行特征增強；基于圖數(shù)據(jù)利用多層GAT混合模型進行預測，獲取轉歸狀態(tài)的時間序列；其中，多層GA...
  • 本發(fā)明涉及健康管理技術領域，具體涉及基于健康體檢大數(shù)據(jù)的血管斑塊預測系統(tǒng)，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理與融合模塊、特征選擇與風險因子挖掘模塊、斑塊預測模型構建模塊、個性化健康干預建議模塊和可視化與決策支持模塊，通過采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)過...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療護理技術領域，具體涉及一種基于臨床預警的神經(jīng)外科護理評估方法。通過獲取被監(jiān)測患者的歷史生命體征數(shù)據(jù)，采用孤立森林算法檢測異常數(shù)據(jù)點，通過局部加權回歸平滑時間序列數(shù)據(jù)，剔除噪聲數(shù)據(jù)；使用插值法填補數(shù)據(jù)缺失值；利用滑動窗口方法對時...
  • 本申請涉及光電復合纜的可調光衰減器，公開了一種光電復合纜的可調光衰減器，包括：可調光衰減模組，用于調節(jié)光衰減；電壓驅動電路模塊，與可調光衰減模組電連接；主控板模塊，與電壓驅動電路模塊電連接，附帶有以太網(wǎng)接口并支持TCP/IP完整協(xié)議棧；電源...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N驅動電路及控制器，該驅動電路包括：輸入子電路，分別連接單片機的驅動管腳和第一節(jié)點，被構造為根據(jù)驅動管腳輸出的驅動信號，向第一節(jié)點提供隨驅動信號的電平持續(xù)時間來變化的第一電壓信號；比較子電路，分別連接第一節(jié)點和第二節(jié)點，被構造...
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