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公开(公告)号：CN113177143A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110349472.8
申请日：2021-03-31
申请人： 东软集团股份有限公司 , 东软云科技有限公司
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/903
摘要： 本公开涉及一种时序数据访问方法、装置、存储介质及电子设备，方法包括：获取待访问时序数据，待访问时序数据包括该待访问时序数据的属性信息，属性信息包括时间属性信息和数据来源属性信息；根据待访问时序数据的时间属性信息以及每一时区存储单元对应的时区标签，确定待访问时序数据对应的目标时区存储单元，根据数据来源属性信息以及目标时区存储单元中每一数据来源存储子单元对应的数据来源标签确定待访问时序数据对应的目标数据来源存储子单元，在目标数据来源存储子单元中对待访问时序数据进行访问操作，通过待访问时序数据的时间属性信息和数据来源属性信息缩小访问操作的区域，如此便提高了访问操作的效率。
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公开(公告)号：CN113177143B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110349472.8
申请日：2021-03-31
申请人： 东软集团股份有限公司 , 东软云科技有限公司
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/903
摘要： 本公开涉及一种时序数据访问方法、装置、存储介质及电子设备，方法包括：获取待访问时序数据，待访问时序数据包括该待访问时序数据的属性信息，属性信息包括时间属性信息和数据来源属性信息；根据待访问时序数据的时间属性信息以及每一时区存储单元对应的时区标签，确定待访问时序数据对应的目标时区存储单元，根据数据来源属性信息以及目标时区存储单元中每一数据来源存储子单元对应的数据来源标签确定待访问时序数据对应的目标数据来源存储子单元，在目标数据来源存储子单元中对待访问时序数据进行访问操作，通过待访问时序数据的时间属性信息和数据来源属性信息缩小访问操作的区域，如此便提高了访问操作的效率。
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公开(公告)号：CN115795309A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211538301.0
申请日：2022-12-01
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06F18/214
摘要： 本公开涉及一种模型的训练方法、数据处理方法、装置、介质及电子设备，以提高模型预测准确性。该方法包括：获取训练样本；将每一训练样本对应的数据分别输入根据初始损失函数训练获得的初始数学模型，得到每一训练样本对应的预测值，并根据标签以及预测值，确定每一训练样本的预测误差；在预测误差的数值分布范围中确定多个取值区间，根据每一取值区间内对应的训练样本的数量，确定每一取值区间的样本分布密度；根据初始损失函数以及样本分布密度，确定目标损失函数，根据多个训练样本以及目标损失函数对初始数学模型进行多次训练，得到目标数学模型，目标损失函数针对任一训练样本计算的损失值与训练样本对应的取值区间的样本分布密度反相关。
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公开(公告)号：CN114496243B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111670101.6
申请日：2021-12-31
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/2431
摘要： 本公开涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。所述方法包括：获取待处理的检查数据，检查数据包括目标用户在一次体检中检查的至少一个检查指标及检查指标各自对应的指标值；根据与目标生理状态相关联的至少一个目标检查指标，从检查数据中筛选出与目标检查指标对应的目标指标值；根据目标指标值和预训练的分类模型，确定针对检查数据的分类结果，作为目标分类结果，目标分类结果用于表征目标用户在未来处于目标生理状态的风险程度，其中，分类模型包括依次相连的多个决策树模块，每一决策树模块包含至少一个决策树，且在分类模型由输入至输出的方向上，每一决策树模块所包含的决策树数量依次减少。
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公开(公告)号：CN114970738A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210663419.X
申请日：2022-06-13
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请公开了一种医疗检测数据分类模型的训练方法、医疗检测数据分类方法、装置及设备，该训练方法获取用于训练的医疗检测数据，医疗检测数据对应有正样本标签以及负样本标签的分类标签，将医疗检测数据以及对应的分类标签组成样本数据。在利用梯度提升树算法对样本数据进行学习的过程中，在梯度提升树算法计算伪残差的步骤中，提高样本数据中少数类样本数据的权重、并提高样本数据中难分样本数据的权重。从而使训练生成的医疗检测数据分类模型，提升了少数类样本数据以及难分样本数据的分辨能力，使医疗检测数据分类模型的准确率得到进一步提升。
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公开(公告)号：CN114496243A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111670101.6
申请日：2021-12-31
申请人： 东软集团股份有限公司
摘要： 本公开涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。所述方法包括：获取待处理的检查数据，检查数据包括目标用户在一次体检中检查的至少一个检查指标及检查指标各自对应的指标值；根据与目标生理状态相关联的至少一个目标检查指标，从检查数据中筛选出与目标检查指标对应的目标指标值；根据目标指标值和预训练的分类模型，确定针对检查数据的分类结果，作为目标分类结果，目标分类结果用于表征目标用户在未来处于目标生理状态的风险程度，其中，分类模型包括依次相连的多个决策树模块，每一决策树模块包含至少一个决策树，且在分类模型由输入至输出的方向上，每一决策树模块所包含的决策树数量依次减少。
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公开(公告)号：CN117036246A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310825802.5
申请日：2023-07-06
申请人： 东软集团股份有限公司 , 东北大学
摘要： 本公开涉及一种图像识别方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取待识别病症超声图像，将待识别病症超声图像输入预设识别模型，以通过预设识别模型对待识别病症超声图像进行图像识别，生成病症特征图像，其中，预设识别模型用于通过多个滑动窗口注意力层将待识别病症超声图像划分为多个滑动窗口图块，确定多个滑动窗口图块一一对应的多个注意力值，将多个注意力值沿对应的通道维度进行拼接，生成病症特征图像。从而通过预设识别模型中的滑动窗口图块与特征图的注意力值来提取超声图像中的医学图像特征，生成病症特征图像，通过病症特征图像能够清晰的识别出图像中的病症特征区域，在保证精确诊断的前提下提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN115984201A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211650847.5
申请日：2022-12-21
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请公开了一种图像识别模型的训练方法，包括：获取第一训练医学图像，对第一训练医学图像进行N个阶段的编码，根据N个阶段的编码结果进行解码，得到第一训练医学图像的标签预测结果，并根据标签预测结果和第一训练医学图像对应的标签，更新图像识别模型的参数，该标签用于指示第一训练医学图像中的感兴趣区域。对于N个阶段的编码中的第i+1个编码阶段，根据第i个编码阶段输出的第一特征图，确定第i+1个编码阶段的输入，基于第i+1个编码阶段的输入进行编码，获得第二特征图，根据第i+1编码阶段的输入和所述第二特征图，确定第i+1个编码阶段输出的特征图。本方案训练得到的图像识别模型能够准确的识别医学图像中的感兴趣区域。
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