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公开(公告)号：CN114176600B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111631456.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/358 , A61B5/00 , A61B5/352 , G06F18/2431 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于因果分析的心电图ST段异常判别系统，包括：提取心外体征因素数据并进行预处理，基于预处理后的心外体征因素数据生成数据变量间的加权邻接矩阵，加权邻接矩阵提取非零权值生成贝叶斯网络G0；计算贝叶斯网络G0各路径的因果效应估计量，基于因果效应估计量调整网络结构生成因果网络G1；从心电图中提取12导联数据，并对12导联数据进行预处理，得到预处理后的12导联数据；基于12导联数据获取10维心电特征；对预处理后的12导联数据和10维心电特征进行预处理，并通过卷积残差神经网络提取深度特征；将深度特征与因果机制变量数据进行结合，并输入决策树得到心电图中出现心电特征st段异常的预测概率。
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公开(公告)号：CN113180688B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110638190.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于残差神经网络的冠心病心电图筛查系统，包括：心电信号处理模块：提取心电图机产生心电信号，使用symlets4小波对心电信号进行多层分解去噪，寻找心电信号转换的心电序列数据中R波的位置，并以其为基准进行心拍分割；深度特征提取模块：针对经过心电信号处理模块处理过的数据进行平移和缩放来数据增强，并使用包含挤压和激励网络模块的ResneXt50网络提取十二导联心电图的深度特征。树形模型预测模块：将深度特征提取模块提取的深度特征与心电图机数据进行结合，输入训练好的XGBoost模型得到心电图中出现冠心病心电特征的预测概率。本发明安装使用成本低，能够自动筛查，准确性相对心电图机的诊断更高，能够减少误判或者漏判，降低医生工作量。
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公开(公告)号：CN109284776B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810974270.0
申请日：2018-08-24
Abstract: 本发明提供一种用于防沉迷系统的基于随机森林的自训练学习系统及方法，所述方法包括：对至少一个已标记的游戏特征序列进行PCA训练获得游戏特征序列训练集；基于随机森林的分类器对未标记的游戏特征序列进行识别，将置信度最高的未标记的游戏特征序列添加到所述游戏特征序列训练集；重新对所述游戏特征序列训练集的数据进行PCA训练，直至达到预设循环次数或所述游戏特征序列训练集不再增大；利用所述游戏特征序列训练集对输入的测试游戏特征序列进行识别。本发明提供的基于随机森林的自学习方法，用于解决防沉迷系统中大量游戏序列数据无标记的问题，通过利用大量的未标记游戏序列数据和少量的标记游戏序列数据共同构建更好的分类器。
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公开(公告)号：CN109214444B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201810974944.7
申请日：2018-08-24
Abstract: 本发明提供一种基于孪生神经网络和GMM的游戏防沉迷判定系统及方法，所述方法包括：利用孪生神经网络模型对游戏用户的游戏数据进行特征提取，并对不同类别的游戏用户的特征进行差异性学习训练，使得沉迷游戏用户的用户特征和未沉迷游戏用户的用户特征具有区别距离；利用高斯混合模型对游戏用户的用户特征进行学习训练，学习沉迷游戏用户的用户特征和未沉迷游戏用户的用户特征的特征向量的概率分布；利用训练后的孪生神经网络模型提取待判定用户的游戏数据的特征向量，利用训练后的高斯混合模型计算待判定用户的游戏数据的特征向量的似然度，并根据似然度确定待判定用户是否为沉迷游戏的用户。本发明利用模型对用户是否沉迷与游戏进行判定。
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公开(公告)号：CN107689983A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710544567.9
申请日：2017-07-05
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: H04L67/1097 , H04L1/0057 , H04L1/0061 , H04L1/0076 , H04L41/0668
Abstract: 本发明提供了一种基于低修复带宽的云存储系统，包括数据插入和读取模块、编码预处理模块、数据文件编码模块、数据文件解码模块、数据文件管理模块、数据存储模块以及数据修复模块；同时提供了一种基于低修复带宽的云存储方法，包括系统初始化阶段、用户插入数据阶段、数据文件编码阶段、用户读取数据阶段、数据文件解码阶段以及故障节点的修复阶段；本发明通过引入纠删码技术，在保证数据存储可靠性的同时降低数据存储的冗余度；针对故障节点修复过程带来的网络阻塞问题，采用了网络编码和干扰对其技术，引入了互信息量的解决方案。具有数据存储的可靠性性易于保证，同时缓解了故障节点修复过程中网络的拥塞程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107124186A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710164229.2
申请日：2017-03-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提供了一种基于网格复杂度的LDPC码两阶段译码方法，包括如下步骤：第一阶段译码，所述第一阶段译码在超LDPC码中采用第一阶段译码算法，得到超码码字，当超码码字满足校验结果时，则作为最终的译码输出码字；当超码码字不满足校验结果时，进行第二阶段译码；第二阶段译码，在原LDPC码中采用第二阶段译码算法，得到最终的译码输出码字。本发明有效的降低了在LDPC码存在短环情况下的译码错误概率，由于对于两阶段中各自使用的译码算法进行更改可以使用到其他线性码的译码中，所以本发明对线性码具有普适性。
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公开(公告)号：CN102185897A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110094381.0
申请日：2011-04-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种计算机技术领域的安全分散式虚拟存储池系统，针对虚拟计算环境和云计算中节点管理员不可信或者节点存在信息泄漏的给出的非密钥加密的安全强化方法。通过完整地给出一套高效的陪集编/解码方法，来全面提升虚拟化存储中的数据安全性，降低数据泄露的可能性。并附带给出了切实可行的计算机编程实现方法，该方法适用于当前大规模数据存储的中对读写带宽、反应时间的要求。能够显著改善现有虚拟化存储池中安全管理的安全性、透明性和可管理性。
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公开(公告)号：CN113988289A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111222355.1
申请日：2021-10-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗训练鲁棒的内容‑风格解耦模型训练方法及系统，包括：采用风格‑内容解耦方法来训练模型的解耦能力，采用对抗训练的方法增强模型的鲁棒性；所述内容‑风格解耦模型包含风格编码器Es，内容编码器Ec以及解码器；所述风格‑内容解耦方法：让风格编码器只提取图片风格，让内容编码器只提取图片内容；所述对抗训练方法：使用对抗样本来训练模型，以增加模型的鲁棒性。本发明提供的方法实现了有效增强模型的鲁棒性，更加不易受到对抗攻击影响。
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公开(公告)号：CN112603325A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011443058.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于形态学滤波和小波阈值的心电异常判别系统，其特征在于，包括：数据扩展模块将多组导联数据进行扩展获取心电信号s0；基线漂移处理模块使用改进的形态学滤波方法对输入的心电信号s0进行两次滤波得到基线漂移信号s2，对s2赋予权重w，与原信号相减得到输出信号s；去噪模块基于基线漂移处理模块输出的心电信号s使用软硬阈值结合的方法过滤小波分解后的不同尺度系数，通过小波重构获取滤除噪声的信号t；判别模块基于去噪模块输出的心电信号t,通过下采样缩短信号长度并保留有效信息。本发明通过在两次滤波结束之后加入自适应机制，通过对结构元素的选择和赋予权重处理，从而进行循环调优，结合判别技术获取最终的异常判别结果。
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公开(公告)号：CN112199177A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011120020.4
申请日：2020-10-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于遗传算法和计算拓扑模型的SKA任务调度系统及方法，包括：模块M1：根据并行任务各个子任务所需要的处理时间所构成的向量X、每个节点的数据处理能力组成的向量Y以及并行任务分配方案A，构建计算拓扑模型；模块M2：将并行任务各个子任务之间的依赖关系以及各个任务所需要的完成时间通过遗传算法得到次优调度方案；模块M3：将得到的次优调度方案通过计算拓扑模型得到任务调度方案，根据任务调度方案得到各个任务所需要的完成时间，重复触发模块M2至模块M3，直至迭代次数达到预设次数，得到最优SKA任务调度方案。本发明输入简单，用户可以方便快捷地构造任务依赖拓扑图文件，然后将其作为算法的输入。
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