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公开(公告)号：CN114778387A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210465472.9
申请日：2022-04-29
申请人： 中南大学 , 上田环境修复有限公司
IPC分类号： G01N13/00
摘要： 本发明提供了一种大尺寸有机污染场地靶向化学修复试验装置及试验方法，包括试验箱，包括底板和侧板，侧板的上方可拆卸的设置有顶板，试验箱内设置模拟地层，顶板和侧板上还设置有呈矩阵排列的观测孔，底板上设置有多个排水孔；制浆装置，用于通过观测孔向试验箱内注入修复浆液；注浆系统，控制制浆装置的工作状态；检测系统，包括数据收集模块和多个与数据收集模块信号连接的湿度传感器和位移传感器，湿度传感器设置在试验箱中不同水平面上，位移传感器沿不同岩层的分界面设置在模拟地层上，本申请可以有效检测有机污染场地中靶向化学修复的效果及修复路径，并通过对观测孔的设置及地层的分层设置，实现更为复杂污染地层的靶向化学修复模拟。
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公开(公告)号：CN114778387B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210465472.9
申请日：2022-04-29
申请人： 中南大学 , 上田环境修复有限公司
IPC分类号： G01N13/00
摘要： 本发明提供了一种大尺寸有机污染场地靶向化学修复试验装置及试验方法，包括试验箱，包括底板和侧板，侧板的上方可拆卸的设置有顶板，试验箱内设置模拟地层，顶板和侧板上还设置有呈矩阵排列的观测孔，底板上设置有多个排水孔；制浆装置，用于通过观测孔向试验箱内注入修复浆液；注浆系统，控制制浆装置的工作状态；检测系统，包括数据收集模块和多个与数据收集模块信号连接的湿度传感器和位移传感器，湿度传感器设置在试验箱中不同水平面上，位移传感器沿不同岩层的分界面设置在模拟地层上，本申请可以有效检测有机污染场地中靶向化学修复的效果及修复路径，并通过对观测孔的设置及地层的分层设置，实现更为复杂污染地层的靶向化学修复模拟。
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公开(公告)号：CN117540734B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410037568.4
申请日：2024-01-10
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F40/279 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/098 , G16H10/20
摘要： 本发明提供一种中文医学实体标准化方法、装置及设备，所述方法包括：预处理历史中文医学实体标准化数据；构建融合词格结构和医学语言模型的语义提取模型；利用语义提取模型构建基于动态负采样策略的候选生成模型架构；构建用于进行候选概念排序和概念数预测的联合学习模型架构；采用对抗训练算法，通过历史中文医学实体标准化数据对候选生成模型架构、联合学习模型架构进行训练，得到候选生成模型，以及联合学习模型；基于候选生成模型、联合学习模型处理待标准化的中文医学实体，得到对应的标准化结果。本发明的中文医学实体标准化方法用于高效、准确地对中文医学实体进行标准化处理。
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公开(公告)号：CN117195877A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311461713.3
申请日：2023-11-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F40/284 , G06F40/30 , G16H10/60 , G06F18/22 , G06F18/25
摘要： 本发明涉及医学病历数据处理的技术领域，具体涉及一种电子病历的词向量生成方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：从医疗机构获取若干电子病历并进行预处理，得到标准数据；将所述标准数据输入所述BRET模型中，得到模型词向量；将所述模型词向量输入所述词嵌入向量模型，得到不同语义环境下的动态词嵌入向量；对所述电子病历进行转化处理，得到静态词嵌入向量；获取自适应权重融合策略；基于所述动态词嵌入向量、所述静态词嵌入向量以及所述自适应权重融合策略，得到增强词嵌入向量。本申请具有提升词嵌入向量的信息表达能力的效果。
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公开(公告)号：CN118800456A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411277248.2
申请日：2024-09-12
申请人： 中南大学
IPC分类号： G16H50/30 , G06F40/295 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06N5/022
摘要： 本发明公开了一种疾病预测方法，具体是涉及到一种并发症预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：对用户数据进行预处理，得到原始特征，原始特征包括数值型特征和非数值型特征；基于预先构建的规则库，将数值型特征中的目标指标数值映射为目标范围类别，得到对应的指标范围型特征；基于预先构建的医学知识图谱，通过实体解析获得非数值型特征对应的实体知识表示向量和指标范围型特征对应的实体知识表示向量；将原始特征和上述实体知识表示向量输入预先训练的疾病智能预测模型，得到并发症预测结果。本发明在考虑检查检验结果等数值型特征背后的知识的基础上，将外部先验医学知识引入模型，提升了并发症预测效果。
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公开(公告)号：CN117352189B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311663738.1
申请日：2023-12-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/22
摘要： 本发明提供一种基于高阶拓扑结构的异常行为评估方法、系统及设备，该方法包括如下步骤：获取目标医院的历史诊疗数据；通过特征统计算法从历史诊疗数据中提取异常行为特征；结合历史诊疗数据和异常行为特征构建目标医院的异质图网络；基于编码器和对比损失函数构建图神经网络模型，并利用图神经网络模型从异质图网络中提取高阶拓扑结构特征；结合高阶拓扑结构特征和异常行为特征构建目标医院的异常行为评估模型；将历史诊疗数据输入至异常行为评估模型，并通过异常行为评估模型评估目标医院中的异常行为。本发明具有提升异常行为评估模型准确性的效果。
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公开(公告)号：CN117195877B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311461713.3
申请日：2023-11-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F40/284 , G06F40/30 , G16H10/60 , G06F18/22 , G06F18/25
摘要： 本发明涉及医学病历数据处理的技术领域，具体涉及一种电子病历的词向量生成方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：从医疗机构获取若干电子病历并进行预处理，得到标准数据；将所述标准数据输入所述BRET模型中，得到模型词向量；将所述模型词向量输入所述词嵌入向量模型，得到不同语义环境下的动态词嵌入向量；对所述电子病历进行转化处理，得到静态词嵌入向量；获取自适应权重融合策略；基于所述动态词嵌入向量、所述静态词嵌入向量以及所述自适应权重融合策略，得到增强词嵌入向量。本申请具有提升词嵌入向量的信息表达能力的效果。(56)对比文件Bingjing Jia.Enhanced characterembedding for Chinese named entityrecognition《.Measurement and Control》.2020,第53卷(第9-10期),第1669-1681页.Xiao-Kang Wang.ProbabilisticLinguistic Group Decision-Making Based onEvidential Reasoning ConsideringCorrelations Between Linguistic Terms.《International Journal of Fuzzy Systems》.2023,第1-18页.Xiao‐kang Wang.An interpretablediagnostic approach for lung cancer:Combining maximal clique and improvedBERT《.Expert Systems》.2023,第40卷(第4期),第1-22页.
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公开(公告)号：CN114382425B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210286256.8
申请日：2022-03-23
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种适用于污染土层的链条式液压直推钻进试验平台，包括直推钻机主体，直推钻机主体包括起升系统；起升系统包括支架、钻进导轨、钻具固定装置、链条、减速马达，支架的一侧与底座相连，钻进导轨设在支架的另一侧，且钻具固定装置滑动连接在钻进导轨上，减速马达固定设在支架上且通过链条与钻具固定装置传动相连。本发明将钻机的回转动力来源转变为链条的线性运动，避免了液压油缸的使用，减小设备的占用空间；由减速马达控制链条的运动，使钻机的钻进过程更稳定，提高了钻进的精确度；模拟地层平台可设置相同或不同的原位地层来模拟污染地层，获得直推钻进试验平台在不同污染地层和不同工况下的钻进特点。
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公开(公告)号：CN117540734A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410037568.4
申请日：2024-01-10
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F40/279 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/098 , G16H10/20
摘要： 本发明提供一种中文医学实体标准化方法、装置及设备，所述方法包括：预处理历史中文医学实体标准化数据；构建融合词格结构和医学语言模型的语义提取模型；利用语义提取模型构建基于动态负采样策略的候选生成模型架构；构建用于进行候选概念排序和概念数预测的联合学习模型架构；采用对抗训练算法，通过历史中文医学实体标准化数据对候选生成模型架构、联合学习模型架构进行训练，得到候选生成模型，以及联合学习模型；基于候选生成模型、联合学习模型处理待标准化的中文医学实体，得到对应的标准化结果。本发明的中文医学实体标准化方法用于高效、准确地对中文医学实体进行标准化处理。
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公开(公告)号：CN117352189A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311663738.1
申请日：2023-12-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/22
摘要： 本发明提供一种基于高阶拓扑结构的异常行为评估方法、系统及设备，该方法包括如下步骤：获取目标医院的历史诊疗数据；通过特征统计算法从历史诊疗数据中提取异常行为特征；结合历史诊疗数据和异常行为特征构建目标医院的异质图网络；基于编码器和对比损失函数构建图神经网络模型，并利用图神经网络模型从异质图网络中提取高阶拓扑结构特征；结合高阶拓扑结构特征和异常行为特征构建目标医院的异常行为评估模型；将历史诊疗数据输入至异常行为评估模型，并通过异常行为评估模型评估目标医院中的异常行为。本发明具有提升异常行为评估模型准确性的效果。
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