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  • 本申請實施例中公開了一種動脈瘤破裂風險預測裝置及模型訓練裝置和存儲介質。預測裝置包括：第一三維模型構建模塊，用于基于目標動脈三維影像學數(shù)據(jù)構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建模塊，用于基于三維流體模型構建計算流體動力學仿...
  • 本申請公開了一種卒中后吞咽障礙風險評分方法、裝置、設備、介質及產(chǎn)品，涉及卒中后吞咽障礙領域，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險評分模型得到概率；吞咽障礙風險評分模型為對吞咽障礙風險評分雙路徑模型進行訓練得...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)合風險評估的肺癌分型風險篩查方法，涉及免疫測定技術領域，主要包括步驟：通過單因素回歸分析結合多因素逐步回歸分析篩選各肺癌分型的模型變量基礎因素；通過對歸一化處理后的標志物檢測數(shù)據(jù)進行正態(tài)化分布處理，并分析各標志物在健康...
  • 本發(fā)明涉及運動能力評估技術領域，公開了一種基于康復訓練墊的群體運動能力評估方法和裝置。該方法包括獲取康復訓練墊在手部區(qū)域和腳部區(qū)域的壓力矩陣數(shù)據(jù)；根據(jù)康復訓練墊在手部區(qū)域和腳部區(qū)域的壓力矩陣數(shù)據(jù)計算重心矩陣數(shù)據(jù)和參考重心矩陣數(shù)據(jù)；根據(jù)康復訓...
  • 本發(fā)明公開了一種利用多源數(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.對收集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，得到標準化數(shù)據(jù)；S3.對標準化數(shù)據(jù)進行多模態(tài)處理，得到圖像特征、文本特征、結構化特征以及融合特征；S4.構建...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療管理系統(tǒng)技術領域，具體是涉及一種用于圍術期放松訓練的信息管理系統(tǒng)及方法，包括患者端系統(tǒng)以及醫(yī)生護士端系統(tǒng)，患者端系統(tǒng)由量表系統(tǒng)、訓練系統(tǒng)、積分系統(tǒng)以及注冊登錄系統(tǒng)組成，量表系統(tǒng)以患者能接收并完成護士下發(fā)的個性化心理健康狀態(tài)自評...
  • 本發(fā)明提供了一種食材營養(yǎng)成分監(jiān)控方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質，應用于廚房電器，涉及智慧廚房技術領域，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)信息和飲食習慣；方法包括：通過食材信...
  • 本申請公開了用于對多發(fā)性骨髓瘤患者進行達雷妥尤單抗(Daratumumab,Dara)耐藥性分群的計算機裝置，屬于醫(yī)療保健信息學領域。本申請所要解決的技術問題是如何對經(jīng)過Dara治療的多發(fā)性骨髓瘤患者人群進行Dara耐藥性分群。為解決該技術...
  • 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程中阻燃性能變化的仿真方法，包括三方面的內容：1)仿真分析聚合物絕緣材料分子在老化過程中與分子間作用力相關的微觀參數(shù)；2)獲得聚合物絕緣材料分子老化過程中分子間作用力的演化行為；3)構...
  • 本發(fā)明公開一種復合材料層合板極限載荷的計算方法，所述復合材料層合板由N個單層板組成，包括步驟：S1、獲取各單層板的材料性能、鋪層角度、厚度；S2、計算各單層板在偏軸坐標系中的剛度矩陣；S3、計算層合板在偏軸坐標系中正則化柔度矩陣；S4、計算...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能輔助篩選油脂抗氧化肽的方法，屬于生物信息學技術領域。本發(fā)明通過結合深度學習與虛擬酶解，研發(fā)了一種快速高效篩選蛋白質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，通過構建抗氧化肽數(shù)據(jù)集及測試集，基于該數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明屬于污染土壤的環(huán)境治理領域，特別涉及一種用于有機污染土壤根際修復的模擬根際微環(huán)境系統(tǒng)構建方法及其應用。構建功能植物正常生長時的實際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫，通過對標功能植物正常生長時的實際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫，構建未種植功能植物的有機污染土壤的模...
  • 本發(fā)明屬于溶液體系特別是涉及含多個化學(如縮聚成簇)反應復雜溶液體系熱力學平衡計算技術領域，公開了一種基于DFP梯度算法的溶液熱力學平衡計算系統(tǒng)及方法。本發(fā)明將約束變量轉化為獨立變量法，基于Gibbs自由能最小化思想，將求解多重化學平衡問題...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的肽功能預測方法，屬于生物醫(yī)學人工智能技術領域，包括以下步驟：S1、獲得用于訓練人工智能模型的訓練數(shù)據(jù)集；S2、獲取預測模型；S3、獲得待預測數(shù)據(jù)集；S4、獲得預測結果；S5、對S4中獲得的預測結果進行判定。本發(fā)...
  • 本發(fā)明屬于計算機技術領域，公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的母源傳遞關鍵菌預測和篩選方法，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)集分為訓練集和測試集；步驟2：構建基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，采用訓練集、測試集對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓...
  • 本公開公開靶向肽識別方法及裝置、電子設備和存儲介質，本公開提供的靶向肽識別方法及裝置、電子設備和存儲介質，獲取待識別靶向肽序列；基于蛋白質語言模型提取所述待識別靶向肽序列對應的序列特征；采用至少兩個分類模型分別對所述序列特征進行分類，得到每...
  • 本發(fā)明涉及生物學信息技術領域，尤其涉及一種干細胞培養(yǎng)信息管理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：采集干細胞培養(yǎng)過程中的培養(yǎng)過程基礎數(shù)據(jù)，其中培養(yǎng)過程基礎數(shù)據(jù)包括細胞計數(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)；對培養(yǎng)過程基礎數(shù)據(jù)進行生長動力學分析...
  • 本發(fā)明涉及DRAM高溫低溫測試技術領域，且公開了一種新型DRAM高溫低溫測試方法，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化臺面，管道為核心部件，外部與空壓機通過氣管相連，內部通過降溫鰭片與測試結構相連，測試結構上有溫度傳感...
  • 本發(fā)明公開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)處理技術領域，包括：接收角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)，對角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)進行預處理，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)集輸入至預先建立的llama3模型內進行訓練，...
  • 本申請公開了音頻補幀方法、設備及存儲介質，本申請涉及音頻分析技術領域，該方法根據(jù)丟失音頻幀的前一音頻幀和后一音頻幀，確定對應的音高周期以及采樣數(shù)量，然后根據(jù)音高周期、采樣數(shù)量以及目標數(shù)量，確定重構音頻塊的目標個數(shù)以及目標長度，再基于離散余弦...
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