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  • 本申請(qǐng)公開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...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聯(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...
  • 本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于康復(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)明提供了一種食材營養(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：通過食材信...
  • 本申請(qǐng)公開了用于對(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)問題是如何對(duì)經(jīng)過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(nèi)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(guān)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(gòu)...
  • 本發(fā)明公開一種復(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(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過結(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時(shí)的實(shí)際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫，通過對(duì)標(biāo)功能植物正常生長時(shí)的實(shí)際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建未種植功能植物的有機(jī)污染土壤的模...
  • 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)平衡問題...
  • 本發(fā)明公開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)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于神經(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)...
  • 本公開公開靶向肽識(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)過程中的培養(yǎng)過程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其中培養(yǎng)過程基礎(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)過程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行生長動(dòng)力學(xué)分析...
  • 本發(fā)明涉及DRAM高溫低溫測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種新型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)通過氣管相連，內(nèi)部通過降溫鰭片與測(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(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，...
  • 本申請(qǐng)公開了音頻補(bǔ)幀方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本申請(qǐng)涉及音頻分析技術(shù)領(lǐng)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(duì)應(yīng)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(biāo)數(shù)量，確定重構(gòu)音頻塊的目標(biāo)個(gè)數(shù)以及目標(biāo)長度，再基于離散余弦...
  • 本發(fā)明公開了一種基于細(xì)粒度對(duì)比學(xué)習(xí)的副語言信息識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)副語言數(shù)據(jù)集的副語言標(biāo)簽生成不同風(fēng)格的自然語言描述文本，然后進(jìn)行降噪處理；使用音頻編碼器和文本編碼器進(jìn)行特征提取后，對(duì)音頻特征數(shù)據(jù)樣本和文本特征數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行細(xì)粒度對(duì)...
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