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公开(公告)号:CN116975036A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310996476.4
申请日:2023-08-09
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本申请涉及一种数据管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:接收代理服务器提交的质控规则以及质控数据集;质控数据集为代理服务器基于数据的键值对数据形式在通用数据表中查询得到的,通用数据表中包含数据库中的全量数据;对质控数据集中的各质控数据进行解析,并基于解析出的具有相同域信息的质控数据构建质控数据表;在各质控数据表中查询满足质控规则的目标数据,得到目标数据集,并将目标数据集反馈给代理服务器;目标数据集用于确定并修复异常数据。采用本方法能够提高数据管理效率。
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公开(公告)号:CN116504368A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310447387.4
申请日:2023-04-24
Applicant: 北京大学第六医院
IPC: G16H40/20 , G16H10/40 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06F16/25 , G06F16/2457 , G06K17/00
Abstract: 本发明涉及一种跨队列样本数据信息核验系统,该系统包括:数据录入模块,被配置为获取分队列样本在各个站点的站点信息和唯一标识码信息;信息关联模块,被配置为获取与样本的唯一标识码信息关联的样本实物信息;信息存储模块,被配置为记录并存储样本在各个站点的样本信息;信息传输模块,被配置为传输与样本信息相关的责任数据包;信息耦合模块,被配置为将不同站点的样本信息相关的责任数据包进行跨队列数据融合;核验质控告警模块,被配置为对样本信息存在的错误信息进行提示告警;样本核验集成模块,被配置为在显示跨队列样本流通记录、各个分队列共享的库存样本数量和/或告警信息。本发明能够实现对样本的全流程追溯管理。
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公开(公告)号:CN113111043B
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202110430992.1
申请日:2021-04-21
Applicant: 北京大学 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
IPC: G06F16/176 , G06F16/13 , G06F3/06
Abstract: 本发明提供了一种中台源数据文件的处理方法、装置、系统及存储介质,所述方法包括:通过信息摘要算法将中台源数据文件的至少一个待传输的文件块进行计算,得到每个待传输的文件块的散列值;将所述每个待传输的文件块的散列值发送至服务端,并且接收所述服务端根据所述每个待传输的文件块的散列值生成的反馈结果;根据所述反馈结果从所述至少一个待传输的文件块中确定目标文件块。本发明的技术方案,解决了现有技术中,电网中台源数据在不同系统之间进行发送时,容易出现发送端会将接收端原本存在的数据进行重复发送,从而造成资源浪费的技术问题。
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公开(公告)号:CN114996461B
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202210839075.3
申请日:2022-07-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种医学不良事件文本分类方法、装置、电子设备及介质,属于深度学习技术领域。所述方法包括:构建文本分类模型,所述文本分类模型包括:深度金字塔卷积神经网络、循环卷积神经网络和分类层,所述分类层用于基于所述深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络的特征融合结果进行分类;将医学不良事件文本输入所述文本分类模型,经过所述文本分类模型处理后,获得医学不良事件文本分类结果。本发明构建的文本分类模型融合了深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络,可以基于深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络的特征融合结果对医学不良事件文本进行有效分类。
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公开(公告)号:CN114417794A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202210315507.0
申请日:2022-03-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06F40/166 , G16H10/20
Abstract: 本申请涉及一种量表问题生成模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标临床量表数据集;针对每一个临床量表语句对,在预设的多种文本破坏方式中,确定临床量表语句对对应的文本破坏方式;多种文本破坏方式包括疑问词插入;根据临床量表语句对对应的文本破坏方式,对临床量表语句对中的目标临床量表语句进行文本破坏处理,得到目标临床量表语句对应的破坏临床量表语句;根据各临床量表语句对、以及各目标临床量表语句对应的破坏临床量表语句,构成量表语料训练数据集;采用量表语料训练数据集,对目标模型进行模型训练,得到量表问题生成模型。采用本方法能够自动生成量表问题,提高效率。
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公开(公告)号:CN113077456B
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202110424672.5
申请日:2021-04-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法,包括:对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理;建立卷积神经网络(CNN)模型;创建第一训练数据集,其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段;在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果;创建第二训练数据集,其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段;在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。
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公开(公告)号:CN109189866A
公开(公告)日:2019-01-11
申请号:CN201810957733.2
申请日:2018-08-22
Applicant: 北京大学 , 北京数宏空间科技有限公司
Abstract: 本发明属于装备制造领域,本发明公开了一种基于本体构建装备故障诊断领域知识本体知识库的方法,所述方法包括:确定装备故障诊断领域的范围和目标;构建所述装备故障诊断领域知识的初步本体模型;获取所述装备故障诊断领域的知识数据集;对所述本体模型和所述知识数据集中的条目进行概念匹配,循环迭代将故障知识数据集条目加入装备故障诊断领域知识本体知识库中;所述故障知识数据集条目形成装备故障诊断领域知识本体知识库。本发明公开了一种基于本体构建装备故障诊断领域知识本体知识库的系统。
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