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公开(公告)号：CN117649917A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410116272.1
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请涉及一种检验报告生成模型的训练方法及装置、检验报告生成方法。初始检验报告生成模型包括特征提取模块及特征融合模块，所述方法包括：获取样本检验图像，从检验报告先验知识图谱中确定样本检验图像对应的目标子图；通过特征提取模块分别对样本检验图像及目标子图进行特征提取处理，得到样本检验图像的图像特征、及目标子图的图谱特征；通过特征融合模块对图像特征及图谱特征进行融合处理，得到融合特征；根据融合特征生成目标检验报告，并根据样本检验图像对应的样本检验报告与目标检验报告之间的差异，对初始检验报告生成模型进行训练，得到训练好的检验报告生成模型。采用本方法能够提高检验报告的生成精度。
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公开(公告)号：CN113792022B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110980697.3
申请日：2021-08-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/176 , G06F21/62 , G06F21/64 , G16B50/00
Abstract: 本发明属于大数据处理领域，公开了一种面向基因数据的联邦分析系统、设备及介质。所述系统包括：包括客户端、主控中心和分中心，其中：所述客户端包括展示层；所述主控中心包括主控制层、主任务层和主存储层；所述分中心包括分控制层、分任务层、分运算层和分存储层。本发明采用跨中心文件管理、多中心任务执行和联邦分析算法库三个核心策略来进行基因联邦分析。跨中心文件管理能够在确保数据安全的同时，允许联盟根据任务维护不同的虚拟目录结构，用户可以操作虚拟目录进行多中心基因分析；多中心任务执行针对不同类型的分析步骤，提供专门的资源分配方法，并能够对分析过程进行监控；联邦分析算法库能够为基因跨中心分析提供支持。
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公开(公告)号：CN111310509A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010171578.9
申请日：2020-03-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明涉及条码检测技术领域，具体涉及一种基于物流运单的实时条码检测系统及方法，本发明获取条码图片信息，并通过Block1来快速的缩小图片的大小；对压缩后的图片利用Block2进行特征提取；通过特征增强模块进行两个阶段的融合；对条码图片加入边界信息的学习；利用混合损失函数对边界信息进行预测，输出结果；本发明提供一种轻量级的全卷积骨干网络，特征增强模块，将不同层的特征进行融合，将混合损失函数首次引入到条码检测中，将边界学习引入到条码检测中，对条码识别达到了很快的速度和精度。
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公开(公告)号：CN106126573B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610439205.9
申请日：2016-06-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/951
Abstract: 本发明公布了一种网络用户的特征识别方法，根据网络用户获得网页数据包的大小，通过逆向检测用户访问的网页，识别用户感兴趣的网页类型；包括：获取访问量靠前的网站、设置兴趣类型、定期扫描获得网页和数据包大小、提取网页对并将网页对与数据包大小建立对应、设置网页对的兴趣类型、生成数据包对与网页对兴趣类型的对应数据库、根据IP地址划分数据包、获得网络每次连续访问的网页对、获得连续访问网页对的数据包大小、获取数据库中匹配记录对应的兴趣类型并和IP地址关联、获得该IP地址的兴趣类型作为相应用户的兴趣特征。本发明不需要检测数据包内容，只需获得数据包大小，简单快捷、效率高、准确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106326422A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610720106.8
申请日：2016-08-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于知识本体的食品安全数据信息检索的方法及系统，首先构建食品安全知识本体库，所述食品安全知识本体库包括食品知识本体和关系对象，所述关系对象将至少一对食品知识本体关联；然后根据用户输入的查询串，针对不同情况分别处理，当所述查询串是自然语言时，对其进行分词，得到分词结果，并根据分词结果确定食品知识本体和关系对象的组合，基于所述食品知识本体和关系对象的组合，根据食品安全知识本体库中的食品知识本体和关系对象的组合，确定查询对象，并根据所述查询对象获得查询结果；最后将查询结果返回给用户。由此解决了用户无法精确地查找到与需求相关的资源的问题。
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公开(公告)号：CN103745319B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410010013.7
申请日：2014-01-09
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于多状态科学工作流的数据世系追溯系统和方法，以基于有向图的科学工作流过程模型为基础，对其进行扩展，得到一个扩展的科学工作流过程模型。再利用数据世系技术丰富其数据模型部分，从过程和数据两个角度全方位地描述科学工作流的执行过程，得到基于多状态的科学工作流过程数据统一管理模型，并以此对数据世系进行描述和追溯。本发明可以更好地描述大规模复杂科学计算和协同研发流程中数据的演化和状态，从而增强对流程过程的监控能力，实现流程全方位的管理策略，提高科研效率，并促进科学发展和技术进步。
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公开(公告)号：CN103745319A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410010013.7
申请日：2014-01-09
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于多状态科学工作流的数据世系追溯系统和方法，以基于有向图的科学工作流过程模型为基础，对其进行扩展，得到一个扩展的科学工作流过程模型。再利用数据世系技术丰富其数据模型部分，从过程和数据两个角度全方位地描述科学工作流的执行过程，得到基于多状态的科学工作流过程数据统一管理模型，并以此对数据世系进行描述和追溯。本发明可以更好地描述大规模复杂科学计算和协同研发流程中数据的演化和状态，从而增强对流程过程的监控能力，实现流程全方位的管理策略，提高科研效率，并促进科学发展和技术进步。
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公开(公告)号：CN118507035B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410949274.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京大学 , 北京六元空间信息科技有限责任公司
IPC: G16H50/20 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种基于知识图谱增强的医疗诊断方法及应用，涉及自然语言处理技术领域，所述的方法包括：将医疗数据输入至预先进行知识图谱增强和预训练的大语言模型进行处理，从而提高了大模型对知识图谱中信息的全面提取能力；通过多模态输入处理层进行多模态融合，从而能够处理不同模态的信息，理解模态间的交互关系；通过上下文感知的解码器对多模态特征向量进行跨模态自注意力增强，从而能够更有效地整合和处理不同模态的输入，能够识别和强化它们之间的关联，从而提高整体的信息处理能力，将增强后的多模态特征转化为具体的医疗诊断结果。
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公开(公告)号：CN117235665A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311199403.9
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F21/62
Abstract: 本申请涉及一种自适应隐私数据合成方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：根据原始数据的连续特征与离散特征以及特征融合网络生成原始数据对应的融合向量；将融合向量中的目标序列以及离散特征输入特征分布提取网络，提取对应的特征分布参数；基于对应的特征分布参数计算得到第一损失；对特征分布提取网络全连接层的权重值得到对应的正样本与负样本，并根据其相似性，得到第二损失；基于特征分布参数，通过数据合成网络生成初始合成数据，并基于初始合成数据与原始数据间的差异程度，生成第三损失；将第一损失、第二损失以及第三损失进行融合，得到融合损失；基于融合损失进行网络训练，得到目标合成数据，能够提高合成数据的准确性。
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