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公开(公告)号：CN115016041A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210948017.4
申请日：2022-08-09
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 , 天津大学
摘要： 本发明提供一种台风强度确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及人工智能技术领域，包括：获取台风图像；将台风图像输入至卷积神经网络，得到卷积神经网络输出的图像特征；基于台风图像，构建台风图像对应的目标台风的知识图谱；知识图谱用于表示目标台风的先验知识信息和属性信息；基于先验知识信息和属性信息，确定目标台风的隐式特征；基于图像特征和所述隐式特征，确定目标台风的强度。本发明提供的方法，通过构建台风图像对应的目标台风的知识图谱，确定目标台风的隐式特征，及将卷积神经网络得到的图像特征和隐式特征进行结合，实现了先验知识在训练过程中的嵌入，提升了台风强度确定的准确率。
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公开(公告)号：CN115016041B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210948017.4
申请日：2022-08-09
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 , 天津大学
摘要： 本发明提供一种台风强度确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及人工智能技术领域，包括：获取台风图像；将台风图像输入至卷积神经网络，得到卷积神经网络输出的图像特征；基于台风图像，构建台风图像对应的目标台风的知识图谱；知识图谱用于表示目标台风的先验知识信息和属性信息；基于先验知识信息和属性信息，确定目标台风的隐式特征；基于图像特征和所述隐式特征，确定目标台风的强度。本发明提供的方法，通过构建台风图像对应的目标台风的知识图谱，确定目标台风的隐式特征，及将卷积神经网络得到的图像特征和隐式特征进行结合，实现了先验知识在训练过程中的嵌入，提升了台风强度确定的准确率。
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公开(公告)号：CN117891907A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311725085.5
申请日：2023-12-14
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/194 , G16H70/00
摘要： 本发明提供一种临床知识问答方法、装置、电子设备及存储介质，应用于临床医疗技术领域。该方法包括：获取目标患者的患者标识和临床知识查询文本；根据所述患者标识和所述临床知识查询文本从医疗百科知识图谱中确定M个医疗知识路径；计算所述临床知识查询文本与每个医疗知识路径的路径相似度，并根据所述路径相似度对所述M个医疗知识路径进行排序和筛选，得到路径相似度最高的N个医疗知识路径；将所述N个医疗知识路径中与所述临床知识查询文本的语义匹配度最高的医疗知识路径作为临床知识答案文本；其中，所述路径相似度的计算速度大于所述语义匹配度的计算速度，M、N均为正整数，且M大于N。
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公开(公告)号：CN117476240A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311829581.5
申请日：2023-12-28
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种少样本的疾病预测方法及装置，该方法包括：获取待处理电子病历信息；基于疾病预测模型对待处理电子病历信息进行预测，得到预测结果；其中，疾病预测模型基于以样本电子病历信息经过扩增和重采样得到的样本为训练样本，以通过共享权重的编码器从训练样本中提取的潜层表征为训练特征对骨干模型进行训练得到。本发明所述方法能够在抽象的潜层表征空间对增广前后的样本以及重采样后的样本间的互信息进行了进一步挖掘和学习，有效克服了数据中存在的少样本和不平衡问题，从而具有了较高的识别精度，尤其显著提高了模型对慢性化样本的识别效果。
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公开(公告)号：CN117476240B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311829581.5
申请日：2023-12-28
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G16H50/30 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种少样本的疾病预测方法及装置，该方法包括：获取待处理电子病历信息；基于疾病预测模型对待处理电子病历信息进行预测，得到预测结果；其中，疾病预测模型基于以样本电子病历信息经过扩增和重采样得到的样本为训练样本，以通过共享权重的编码器从训练样本中提取的潜层表征为训练特征对骨干模型进行训练得到。本发明所述方法能够在抽象的潜层表征空间对增广前后的样本以及重采样后的样本间的互信息进行了进一步挖掘和学习，有效克服了数据中存在的少样本和不平衡问题，从而具有了较高的识别精度，尤其显著提高了模型对慢性化样本的识别效果。
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公开(公告)号：CN103512928B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310497062.3
申请日：2013-10-21
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01N27/12
摘要： 本发明公开了一种基于三氧化钨薄膜的室温气体传感器元件的制备方法，采用p型单晶硅作为基底，以金属铂作为靶材，在硅基片的抛光表面溅射形成铂叉指电极；再采用溶胶凝胶旋涂法在溅射有铂叉指电极的硅基片抛光表面沉积三氧化钨薄膜，所用前驱物为六氯化钨与无水乙醇按质量比0.8～1：10配制溶胶；再将制品置于马弗炉中进行热处理。本发明提供了一种可在室温下探测低浓度（0.1ppm）二氧化氮气体，且具有高灵敏度、快速响应/恢复、选择性好、重复性好的低功耗易集成硅基三氧化钨薄膜气敏传感器元件的制备方法。
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公开(公告)号：CN103630572A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310498459.4
申请日：2013-10-21
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01N27/00
摘要： 本发明公开了一种用于气敏材料的多孔硅/氧化钨纳米线复合结构的制备方法，首先采用p型单晶硅作为基底，利用双槽电化学的方法在基底表面制备多孔硅层；再以金属钨作为耙材，利用磁控溅射的方法在多孔硅表面沉积金属钨薄膜；最后，在水平管式炉中，以氩气作为工作气体，氧气作为反应气体，600～750℃条件下，制得多孔硅/氧化钨纳米线复合结构的气敏材料。本发明降低了制备氧化钨纳米线生长温度，显著提高了复合结构气敏材料的比表面积，在150℃的条件下对2ppm NO2的灵敏度为4.76，具有制备工艺简单，易于控制，成本低廉以及对NO2高灵敏度探测等优点。
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公开(公告)号：CN103389334A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310314006.1
申请日：2013-07-24
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01N27/416
摘要： 本发明公开了一种铜掺杂多孔硅基氧化钨室温气敏元件的制备方法，是在多孔硅基氧化钨气敏材料中掺杂铜得到纳米复合气敏材料，采用直流反应磁控溅射法制备的铜薄膜厚度为4～16nm。本发明提供了一种可在室温工作，且对超低浓度（ppb级）的氮氧化物气体具有高选择性、高灵敏度探测的气敏元件；该气敏元件体积小，低成本，使用方便，制备方法简单，容易操作，易于实现工艺生产。
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公开(公告)号：CN103278537A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310240510.1
申请日：2013-06-17
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01N27/00
摘要： 本发明公开了一种用于室温的超快探测氮氧化物气体的气敏元件的制备方法，先将p型单晶硅基片衬底清洗干净，采用双槽电化学腐蚀法在清洗过的单晶硅基片的抛光表面制备多孔硅，再将制得的多孔硅置于超高真空对靶磁控溅射设备的真空室，采用金属铂作为靶材，以氩气作为工作气体，在多孔硅表面沉积一对铂电极，制成氮氧化物气体的气敏元件。本发明的多孔硅兼具高孔隙率和孔道有序化的优点，提供了一种可在室温工作且对ppm级氮氧化物气体实现超快探测的气敏元件的制备方法。
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