一种交通预测方法、智能终端及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112766551A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202110023335.5

    申请日:2021-01-08

    Abstract: 本发明公开了一种交通预测方法、智能终端及计算机可读存储介质,所述方法包括:获取路网数据,其中,所述路网数据包括路网节点,以及各个路网节点之间的物理距离;根据预设的静态邻接矩阵规则,构建与所述路网数据对应的静态邻接矩阵;当获取历史交通数据时,根据预设的动态邻接矩阵规则,构建与所述历史交通数据对应的动态邻接矩阵;根据所述历史交通数据,对所述动态邻接矩阵和所述静态邻接矩阵进行图卷积处理,生成与所述历史交通数据对应的预测结果。本发明在图卷积网络中所使用了基于自注意力机制产生的动态邻接矩阵表示了路网节点交通状态之间的动态空间关系,从而提高了交通预测的准确性。

    一种基于可学习方向导数的病灶边缘检测方法及相关装置

    公开(公告)号:CN116188504A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211475402.8

    申请日:2022-11-23

    Abstract: 本申请公开了一种基于可学习方向导数的病灶边缘检测方法及相关装置,方法应用预训练的边缘检测模型;其包括将待检测图像输入边缘检测模型的特征提取模块,通过特征提取模块确定待检测图像对应的候选区域特征以及高级语义特征;将所述候选区域特征输入所述边缘检测模型的方向导数模块,通过方向导数模块确定所述待检测图像对应的方向导数特征;将所述方向导数特征以及所述高级语义特征输入所述边缘检测模型的边缘感知模块,通过所述边缘感知模块确定所述待检测图像对应的病灶区域。本申请通过确定待检测图像的方向导数,通过方向导数来表征病灶区域的边缘区域,可以提高边缘区域检测的准确性,进而提高检测到的病灶区域的准确性。

    一种基于区域互补聚合的人群计数方法及相关装置

    公开(公告)号:CN115731511A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211384415.4

    申请日:2022-11-07

    Abstract: 本申请公开了一种基于区域互补聚合的人群计数方法及相关装置,方法包括:获取密集人群图像;将密集人群图像输入区域互补聚合网络模型,通过区域互补聚合网络模型确定精细密度图;基于精细密度图确定密集人群图像对应的人群计数结果。本申请通过区域互补聚合网络模型中的互补迭代聚合模块的双向迭代融合和加权互补级联来生成粗略密度图,并通过区域互补聚合网络模型中的区域定位模块进行多重深度监督来确定注意力图,然后基于注意力和粗略密度图来确定精细密度图,这样通过互补迭代聚合模块进行多尺度融合,并通过区域定位模块进行多重深度监督,有效提升了精细密度图的图像质量,从而可以提高基于精细密度图确定人群计数结果的精确度。

    一种基于Transformer的CT报告生成方法

    公开(公告)号:CN113724359A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110795676.4

    申请日:2021-07-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的CT报告生成方法,所述方法包括:获取CT图像,并基于预设的CT报告生成模型提取所述CT图像的视觉特征序列;对所述视觉特征序列进行编码,得到隐含层特征序列;对所述隐含层特征序列进行解码,得到与所述CT图像对应的单词概率,其中,所述单词概率用于表征将CT图像转换成文字时的单词识别概率;根据所述单词概率,生成CT医学报告文本。本发明通过在图像编码时建立不同对象之间的关系,在解码时对不同医学报告的相似模式进行建模和存储,从而生成准确且内容丰富的医学报告,减少放射科医生的工作量并且有助于促进临床自动化。

    蛋白质稳定性预测方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119360981A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411375114.4

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 本申请实施例提供了一种蛋白质稳定性预测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括:获取原始型蛋白质对应的第一待测序列与对应的突变型蛋白质的第二待测序列;根据蛋白质语言模型的注意力机制从第一待测序列中确定多个第一目标残基特征并对其进行全局特征的提取,得到第一虚拟结构微环境特征;同理,得到多个第二目标残基特征对应的第二虚拟结构微环境特征;基于第一虚拟结构微环境特征和第二虚拟结构微环境特征确定第一差值,并基于第一待测序列对应的第一全局序列特征和第二待测序列对应的第二全局序列特征确定第二差值;根据第一差值和第二差值进行预测,得到蛋白质稳定性预测结果。以此,能够提高对蛋白质的稳定性进行预测的准确性。

    图像分类方法和装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116778246A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310751960.0

    申请日:2023-06-25

    Abstract: 本申请实施例提供了一种图像分类方法和装置、设备及存储介质,属于图像分类技术领域。该方法包括:获取样本图像数据对和样本图像类别对;根据混合参考比例分别将图像数据对、样本图像类别得到目标样本图像数据、目标样本图像类别;将目标样本图像数据输入至原始图像分类模型进行图像分类得到图像预测类别和混合预测比例;对图像预测类别、目标样本图像类别、混合预测比例和混合参考比例进行损失计算得到目标损失数据;根据目标损失数据对原始图像分类模型进行参数调整得到目标图像分类模型;获取并将目标图像输入至目标图像分类模型进行图像分类得到目标图像类别。本申请实施例能够提高图像分类的准确性、鲁棒性和泛化性。

    基于图路径搜索和语义索引的医疗问答方法及相关设备

    公开(公告)号:CN116072308A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202211709241.4

    申请日:2022-12-29

    Abstract: 本发明公开了基于图路径搜索和语义索引的医疗问答方法及相关设备。方法包括:获取目标文本,抽取所述目标文本中的目标实体;获取所述目标文本中的目标意图,判断所述目标意图是否在目标图谱中;若所述目标图谱中包含所述目标意图,则根据所述目标实体和所述目标意图获取目标答案;若所述目标图谱中不包含所述目标意图,则获取所述目标实体在所述目标图谱中的最短连通路径;判断所述最短连通路径的得分是否高于第一目标阈值,若高于所述第一目标阈值,则给出肯定答案,若不高于所述第一目标阈值,则反馈质控提醒。本发明提供的基于图路径搜索和语义索引的医疗问答方法,能提高问答系统在医疗领域的准确率和召回率。

    一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备

    公开(公告)号:CN116071300A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202211580495.0

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于上下文特征融合的细胞核分割方法及相关设备,所述方法包括:获取医学细胞图像,将医学细胞图像输入至卷积神经网络进行堆叠得到多个特征图,并将每个特征图输入特征金字塔,特征金字塔中的上下文增强模块对特征图进行特征融合得到输出特征;将输出特征输入到区域提取网络得到候选框,感兴趣区域对齐层将根据候选框得到感兴趣区域特征;将感兴趣区域特征发送给特征自适应选择模块得到特征级别的组合特征表示;基于组合特征表示分别计算出感兴趣区域的类别分类、候选框坐标和边缘感知掩码,从而实现细胞核进行分割。本发明通过上下文增强模块和特征自适应选择模块对医学细胞图像进行处理,显著提高病理切片细胞核的分割精度。

    一种基于任务感知的报告自动生成方法及装置

    公开(公告)号:CN115631826A

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202211156398.9

    申请日:2022-09-22

    Abstract: 本发明所提供的一种基于任务感知的报告自动生成方法及装置,方法包括:将原始报告输入预先训练的报告生成模型,利用嵌入向量生成器生成块嵌入向量序列;对原始报告中的各个解剖结构创建对应的分类嵌入向量,得到分类嵌入向量序列;将块嵌入向量序列和分类嵌入向量序列输入到共享编码器中,得到隐藏状态序列和分类标识序列;将隐藏状态序列和分类标识序列输入到多头解码器中,得到拆分为各个解剖结构的结构化报告。本发明利用报告生成模型中的多头解码器对原始报告中的各个解剖结构进行拆分,每个解码器头都只关注对应解剖结构的报告生成,避免了生成的段落中出现重复的句子,也降低了长文本建模的难度,提高了报告生成的准确性。

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