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公开(公告)号：CN110311973B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910572725.0
申请日：2019-06-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种面向多租户的影像云服务系统及方法，包括：云资源、容器、容器组；所述云资源，包括：数据云存储及云计算支撑服务，并为容器提供各种类型算法；所述容器，在算法服务层，将云资源提供的每个算法各自独立封装为容器；所容器组，根据每个租户的具体需要，在应用服务层，创建各种容器的组合，按照容器组内容器的排列顺序以及之间的调用关系，调用算法服务层中的不同容器，并将执行容器组后的结果返回给租户。本发明使用容器来实现不同租户之间应用服务环境的隔离和算法服务的部署。应用服务按照用户需求定义，根据计算需求和功能需求随时变更，同时对客户端系统和平台没有硬性要求，可扩展性好，配置灵活。
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公开(公告)号：CN112163423A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011051142.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/166 , G06F40/126 , G06F16/903 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N20/20 , G06Q50/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种检察案件办理工作量计算方法及系统，所述方法基于司法专有名词词典对案件数据文本进行分词处理，提取案件信息中的案件标签，通过模糊匹配进行分组并对每个案件进行编码，利用编码提取到的关键信息进行案件工作量和案件工作量系数计算，所述方法通过对大量的历史案件数据进行分析，可以对案件准确的自动分类，客观定量地计算出每个案件的工作量，通过每个案件的具体分类，所述系统可以提供不同检察官工作量、不同检察院、不同案件类型多种计算结果输出方式，可提高案件工作量计算的准确度，保证办案质量，提高办案效率。
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公开(公告)号：CN110311974A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910572743.9
申请日：2019-06-28
Applicant: 东北大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , G16H30/20 , G06F16/182
Abstract: 本发明提出一种基于异步消息的云存储服务方法，包括：进行验证登录；客户端发送项目编号ProjectID到云服务器；客户端发送数据到云服务器，数据被保存到本地临时文件目录，将数据发送给消息处理进程中；客户端发送消息到消息队列，消息队列接收到消息后，将该消息按照时间顺序排列在消息队列中；开启消息处理进程，将本地临时文件目录中的数据调用到消息处理进程中，当进程结束后，将所有数据保存到云存储器和数据库中；客户端接收到云服务器消息队列的提示，断开此次连接。本发明提高用户存储数据效率，避免在数据量比较大或者操作时间长的情况下，产生回话连接超时的问题，还能作为插件安装到第三方系统中，方便对已有系统集成和数据迁移。
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公开(公告)号：CN113887852B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110559595.4
申请日：2021-05-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/042 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供一种基于异构图神经的人员推荐方法，涉及推荐方法技术领域。本发明通过结合事件的事件特征和人员的能力特征，构建了事件与人员的异构图，通过异构图神经网络的训练，最后可以实现为新到事件推荐若干待推荐人员。利用该分配事件策略对大量的新到事件进行分配事件，可有效的加快事件办理效率，避免事件的积压。同时本系统提供挖掘人员的潜在办理能力，针对人员从未办理，或少办理的事件类型，可以在一定条件下进行优先分配，进而有效调动人员的学习积极性，提高人员的多维处理能力。
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公开(公告)号：CN113161001B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110515351.6
申请日：2021-05-12
Applicant: 东北大学
IPC: G16H50/70 , G16H10/20 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06N7/01 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242
Abstract: 本发明提供一种基于改进LDA的过程路径挖掘方法，涉及临床路径挖掘技术领域。本发明通过对电子病历中的医嘱日志进行分析，构建了一个医学词典对医嘱日志中的无用医嘱项目进行过滤，选取主题模型中的LDA主题模型对医疗数据进行建模，将医疗日志映射到低维的主题空间，然后再通过过程挖掘来发现主题特征之间的时序关系，让挖掘出的医疗过程模型更易理解，提升了所得结果的医疗可解释性。将本发明所得结果与国家标准临床路径进行对比，结果基本相符。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160881B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110525570.2
申请日：2021-05-14
Applicant: 东北大学
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06F18/2113 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于mRMR和MBFA的高维数据特征选择方法，涉及机器学习技术领域。本发明利用mRMR(Max‑Relevance and Min‑Redundancy，最大相关最小冗余)对基因数据进行初步筛选，过滤到包含信息量较少的特征；对于过滤后的特征，通过MBFA(Multilayer Binary Firefly Algorithm，多层二进制萤火虫算法)完成最优特征子集的选择，该方式最终选择的特征冗余度觉少同时实现了较好的模型效果。此外，该方法能够从高维基因微阵列数据中发现寻找用于疾病辅助预测的生物标志物，对于后续研究和预测模型的建立具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112163423B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202011051142.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/166 , G06F40/126 , G06F16/903 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q50/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种检察案件办理工作量计算方法及系统，所述方法基于司法专有名词词典对案件数据文本进行分词处理，提取案件信息中的案件标签，通过模糊匹配进行分组并对每个案件进行编码，利用编码提取到的关键信息进行案件工作量和案件工作量系数计算，所述方法通过对大量的历史案件数据进行分析，可以对案件准确的自动分类，客观定量地计算出每个案件的工作量，通过每个案件的具体分类，所述系统可以提供不同检察官工作量、不同检察院、不同案件类型多种计算结果输出方式，可提高案件工作量计算的准确度，保证办案质量，提高办案效率。
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公开(公告)号：CN112232413B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202011108087.6
申请日：2020-10-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2113 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06N3/048 , G06N3/084 , G16B40/00
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络与谱聚类的高维数据特征选择方法。首先将每个基因作为节点建立基因关系图结构模型，并将基因相互关系数据作为边信息添加到基因关系图中，然后利用图神经网络模型来获取节点的特征向量表示，在得到每个节点的特征向量表示之后，开始进行链接预测阶段，生成新的边，得到新的基因关系图，最后基于谱聚类在新的基因关系图中选择权重最高的节点作为特征节点，通过本发明最终选择的基因具有较小的冗余度同时实现了较好的模型效果，并支持生物角度的可解释性。
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公开(公告)号：CN113837518A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110559620.9
申请日：2021-05-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于历史处理数据的人员处理能力刻画方法，涉及推荐技术领域。本发明通过人员的个人年龄，学历，当前职务刻画人员的自然信息；通过人员办理的事件数，事件比，事件类别数，类别比，事件移送事件原由数，事件原由比等指标刻画人员的处理数量能力；通过人员办理的事件一次退回事件数，一次退回事件比，二次退回事件数，二次退回事件比等指标刻画人员的处理质量能力；通过人员办理的事件延期事件数，延期事件比，Top_3事件原由延期事件数等指标刻画人员的处理效果能力；通过人员办理事件的工作量，工作量比等两项指标刻画人员的处理效果能力。
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公开(公告)号：CN113177604A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110525604.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进L1正则化和聚类的高维数据特征选择方法，涉及机器学习技术领域。本发明提出了一种混合特征选择算法用于微阵列数据分析，基于K‑Means聚类算法和改进L1正则化的思想，其中K‑Means聚类算法用于数据预处理来删除冗余特征，改进L1正则化方法用于特征选择，提高稳定性和分类准确率。
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