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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于音色與情感模擬的數(shù)據(jù)輸出方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)，對(duì)角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到角色扮演數(shù)據(jù)集和音色數(shù)據(jù)集；將角色扮演數(shù)據(jù)集輸入至預(yù)先建立的llama3模型內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，...
  • 本發(fā)明涉及DRAM高溫低溫測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種新型DRAM高溫低溫測(cè)試方法，包括管道、降溫鰭片、新型控制器控制器、廢氣利用模塊和自動(dòng)化臺(tái)面，管道為核心部件，外部與空壓機(jī)通過(guò)氣管相連，內(nèi)部通過(guò)降溫鰭片與測(cè)試結(jié)構(gòu)相連，測(cè)試結(jié)構(gòu)上有溫度傳感...
  • 本發(fā)明涉及生物學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種干細(xì)胞培養(yǎng)信息管理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：采集干細(xì)胞培養(yǎng)過(guò)程中的培養(yǎng)過(guò)程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其中培養(yǎng)過(guò)程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括細(xì)胞計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)、培養(yǎng)條件參數(shù)數(shù)據(jù)以及污染狀況數(shù)據(jù)；對(duì)培養(yǎng)過(guò)程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)分析...
  • 本公開(kāi)公開(kāi)靶向肽識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，本公開(kāi)提供的靶向肽識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取待識(shí)別靶向肽序列；基于蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型提取所述待識(shí)別靶向肽序列對(duì)應(yīng)的序列特征；采用至少兩個(gè)分類模型分別對(duì)所述序列特征進(jìn)行分類，得到每...
  • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的母源傳遞關(guān)鍵菌預(yù)測(cè)和篩選方法，包括如下步驟：步驟1：獲取母子微生物數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；步驟2：構(gòu)建基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用訓(xùn)練集、測(cè)試集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的肽功能預(yù)測(cè)方法，屬于生物醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、獲得用于訓(xùn)練人工智能模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S2、獲取預(yù)測(cè)模型；S3、獲得待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集；S4、獲得預(yù)測(cè)結(jié)果；S5、對(duì)S4中獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行判定。本發(fā)...
  • 本發(fā)明屬于溶液體系特別是涉及含多個(gè)化學(xué)(如縮聚成簇)反應(yīng)復(fù)雜溶液體系熱力學(xué)平衡計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于DFP梯度算法的溶液熱力學(xué)平衡計(jì)算系統(tǒng)及方法。本發(fā)明將約束變量轉(zhuǎn)化為獨(dú)立變量法，基于Gibbs自由能最小化思想，將求解多重化學(xué)平衡問(wèn)題...
  • 本發(fā)明屬于污染土壤的環(huán)境治理領(lǐng)域，特別涉及一種用于有機(jī)污染土壤根際修復(fù)的模擬根際微環(huán)境系統(tǒng)構(gòu)建方法及其應(yīng)用。構(gòu)建功能植物正常生長(zhǎng)時(shí)的實(shí)際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)標(biāo)功能植物正常生長(zhǎng)時(shí)的實(shí)際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建未種植功能植物的有機(jī)污染土壤的模...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能輔助篩選油脂抗氧化肽的方法，屬于生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)與虛擬酶解，研發(fā)了一種快速高效篩選蛋白質(zhì)酶解制備抗氧化肽的新方法。本發(fā)明以獲取抗氧化肽為目標(biāo)，通過(guò)構(gòu)建抗氧化肽數(shù)據(jù)集及測(cè)試集，基于該數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種復(fù)合材料層合板極限載荷的計(jì)算方法，所述復(fù)合材料層合板由N個(gè)單層板組成，包括步驟：S1、獲取各單層板的材料性能、鋪層角度、厚度；S2、計(jì)算各單層板在偏軸坐標(biāo)系中的剛度矩陣；S3、計(jì)算層合板在偏軸坐標(biāo)系中正則化柔度矩陣；S4、計(jì)算...
  • 本發(fā)明提供了一種基于分子間作用力分析聚合物絕緣材料老化過(guò)程中阻燃性能變化的仿真方法，包括三方面的內(nèi)容：1)仿真分析聚合物絕緣材料分子在老化過(guò)程中與分子間作用力相關(guān)的微觀參數(shù)；2)獲得聚合物絕緣材料分子老化過(guò)程中分子間作用力的演化行為；3)構(gòu)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了用于對(duì)多發(fā)性骨髓瘤患者進(jìn)行達(dá)雷妥尤單抗(Daratumumab,Dara)耐藥性分群的計(jì)算機(jī)裝置，屬于醫(yī)療保健信息學(xué)領(lǐng)域。本申請(qǐng)所要解決的技術(shù)問(wèn)題是如何對(duì)經(jīng)過(guò)Dara治療的多發(fā)性骨髓瘤患者人群進(jìn)行Dara耐藥性分群。為解決該技術(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種食材營(yíng)養(yǎng)成分監(jiān)控方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于廚房電器，涉及智慧廚房技術(shù)領(lǐng)域，廚房電器包括：食材信息獲取系統(tǒng)、用戶信息獲取系統(tǒng)和顯示屏；用戶信息獲取系統(tǒng)，用于獲取用戶的身體狀態(tài)信息和飲食習(xí)慣；方法包括：通過(guò)食材信...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種用于圍術(shù)期放松訓(xùn)練的信息管理系統(tǒng)及方法，包括患者端系統(tǒng)以及醫(yī)生護(hù)士端系統(tǒng)，患者端系統(tǒng)由量表系統(tǒng)、訓(xùn)練系統(tǒng)、積分系統(tǒng)以及注冊(cè)登錄系統(tǒng)組成，量表系統(tǒng)以患者能接收并完成護(hù)士下發(fā)的個(gè)性化心理健康狀態(tài)自評(píng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種利用多源數(shù)據(jù)的智能醫(yī)療診斷與決策支持方法，包括以下步驟：S1.收集醫(yī)療多源數(shù)據(jù)；S2.對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；S3.對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)處理，得到圖像特征、文本特征、結(jié)構(gòu)化特征以及融合特征；S4.構(gòu)建...
  • 本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于康復(fù)訓(xùn)練墊的群體運(yùn)動(dòng)能力評(píng)估方法和裝置。該方法包括獲取康復(fù)訓(xùn)練墊在手部區(qū)域和腳部區(qū)域的壓力矩陣數(shù)據(jù)；根據(jù)康復(fù)訓(xùn)練墊在手部區(qū)域和腳部區(qū)域的壓力矩陣數(shù)據(jù)計(jì)算重心矩陣數(shù)據(jù)和參考重心矩陣數(shù)據(jù)；根據(jù)康復(fù)訓(xùn)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的肺癌分型風(fēng)險(xiǎn)篩查方法，涉及免疫測(cè)定技術(shù)領(lǐng)域，主要包括步驟：通過(guò)單因素回歸分析結(jié)合多因素逐步回歸分析篩選各肺癌分型的模型變量基礎(chǔ)因素；通過(guò)對(duì)歸一化處理后的標(biāo)志物檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)化分布處理，并分析各標(biāo)志物在健康...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種卒中后吞咽障礙風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及卒中后吞咽障礙領(lǐng)域，該方法包括：將患者腦部的磁共振影像和卒中梗死病灶分割圖輸入吞咽障礙風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型得到概率；吞咽障礙風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型為對(duì)吞咽障礙風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分雙路徑模型進(jìn)行訓(xùn)練得...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例中公開(kāi)了一種動(dòng)脈瘤破裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)裝置及模型訓(xùn)練裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。預(yù)測(cè)裝置包括：第一三維模型構(gòu)建模塊，用于基于目標(biāo)動(dòng)脈三維影像學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建三維流體模型和三維固體模型；第一流固耦合仿真模型構(gòu)建模塊，用于基于三維流體模型構(gòu)建計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)仿...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于指數(shù)模型的超圖關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，屬于識(shí)別超圖關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)領(lǐng)域，包括以下步驟：超邊集表示超圖結(jié)構(gòu)；使用s線圖將超邊集轉(zhuǎn)換為頂點(diǎn)集；計(jì)算第k拉普拉斯能量；計(jì)算刪除節(jié)點(diǎn)后的拉普拉斯能量差；計(jì)算拉普拉斯能量中心性LC；計(jì)算最短平均距...
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