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公开(公告)号：CN116453682A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310226747.8
申请日：2023-03-06
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院 , 宁波工业互联网研究院有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H20/40 , G06F18/23213 , G06F16/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息的血液透析智慧辅助诊疗方法与系统，涉及诊疗系统领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、收集处方数据和体征数据，存入血液透析知识库，并对处方数据和体征数据进行ETL预处理，分别生成透析日志和体征日志；步骤2、借助LDA主题模型训练处方数据，得到功效主题对应的参数和药物分布、每次透析的功效主题分布；步骤3、使用K‑means++算法对每次透析的功效主题分布进行聚类分析，将每次透析的功效主题分布转变为一个功效组合标签序列；步骤4、确定卷积神经网络的参数和权重；步骤5、输出患者透析处方推荐。所述系统包括知识获取模块、推理模块、解释模块和人机交互模块，也包含基于多模态信息的血液透析智慧辅助诊疗方法。
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公开(公告)号：CN114193446B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111383213.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: B25J9/16 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学图像处理的闭环抓取检测方法，涉及图像处理、深度学习以及机器人抓取控制领域，包括以下步骤：步骤1、对公开抓取检测数据集Cornell中的深度图像进行预处理；步骤2、利用形态学知识对深度图像进行分割，对深度图像中的目标物体进行凸包运算，分割出凸包中独立于目标物体的不连续区域；步骤3、搭建抓取检测网络，抓取检测网络包括卷积神经网络和闭环反馈网络；步骤4、将公开抓取检测数据集Cornell的数据分为训练集和测试集；步骤5、将公开抓取检测数据集Cornell的数据输入抓取检测网络进行训练和测试，将抓取检测网络进行改进；步骤6、将经过改进的抓取检测网络用于实际机械臂上，测试抓取效果并对抓取检测网络进行改进。
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公开(公告)号：CN114998010A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210544679.5
申请日：2022-05-19
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和市场情绪的股票交易决策方法，涉及股票交易和深度强化学习技术领域，包括：步骤1、计算数据指标，进行数据预处理，形成包含若干状态的训练集；步骤2、构建神经网络的模型，通过所述神经网络进行特征提取和交易动作输出；步骤3、将所述交易动作和交易环境进行交互，所述交易环境返回交易后的下一时刻状态和交易回报，所述状态发生更新；步骤4、对所述神经网络的参数进行优化，使深度强化学习方法能够给出交易动作；步骤5、使用情感词典分析市场情绪，根据市场情绪进行二次决策，在市场情绪极端时停止交易。本发明实现由交易状态信息到交易决策的端到端的决策，并可在市场情绪极端时停止交易，降低风险。
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公开(公告)号：CN114926470A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210517932.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的阻生齿医学图像分割系统，涉及医学图像辅助诊断技术领域，包括预训练模块、编码器模块和解码器模块。本发明公还开了一种基于深度学习的阻生齿医学图像分割方法，包括：S100、预训练，S200、编码，S300、解码。本发明提高了分割算法的准确度，满足了医学图像分割精度要求。
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公开(公告)号：CN114818981A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210583928.1
申请日：2022-05-27
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为的模仿学习方法，涉及人工智能模仿学习技术领域，包括以下步骤：S100、原始轨迹数据处理；S200、驾驶轨迹数据集数据增强；S300、增强驾驶轨迹数据集聚类；S400、模仿学习模型训练。本发明打通了从原始轨迹数据到驾驶行为学习的全流程，对不同的驾驶行为进行模拟学习，在交通流模拟仿真时提高了交通状况还原的真实性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114817545A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210489847.5
申请日：2022-05-07
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种相似题目推荐系统和方法，涉及自然语言处理和在线教育技术领域，一种相似题目推荐系统包括输入模块、题目预处理模块、题目储存模块、知识点预测模块、文本表示白化处理模块、文本对比学习模块、图片对比学习模块、相似度计算模块、去重模块和输出模块。本发明公开了一种相似题目推荐方法，包括S100、前置准备，S200、待推荐题目输入和预处理，S300、对比学习训练文本表示，S400、对比学习训练图片表示，S500、预测待推荐题目的知识点，S600、读取候选题，S700、计算文本表示并白化，S800、拼接得到题目表示，S900、排序和去除相同的候选题目，S1000、相似题目输出。本发明显著提高了相似题目推荐的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN114707169A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210485850.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于安全两方计算的输入信息隐私保护系统与方法，涉及隐私安全领域，所述系统包括：安全两方计算协议模块，安全两方计算协议模块提供秘密共享技术。客户端，包括信息输入模块，使用秘密共享技术将接收的输入数据转换为两个份额的加法秘密共享形式的数据；还包括用户语料库模块，接收其中一个份额的加法秘密共享形式的数据。私有服务器端，包括智能联想算法模块和第一预测模型，智能联想算法模块接收另外一个份额的加法秘密共享形式的数据，通过第一预测模型计算获得第一预测结果，即第一密文形式预测结果；第三方公有云服务器端，接收第一密文形式预测结果，重建得到第一明文形式预测结果，再发送给客户端。
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公开(公告)号：CN114661621A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210517682.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院 , 浙江国利网安科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的工控协议模糊测试系统和方法，涉及工控协议安全领域，所述系统包括：种子池、协议格式的数据模型、变异策略学习模块；测试用例生成模块；测试用例修正模块；程序执行检测模块。所述方法包括以下步骤：步骤1、选择待测的工控协议，根据所述工控协议的协议格式提取数据块；步骤2、初始化种子池和变异策略学习模块；步骤3、开始调度所述种子池；步骤4、提取选取的所述种子的状态，并使用ε贪心策略选择所述数据块的变异策略；步骤5、进行变异；步骤6、对变异后的第二实例进行修正；步骤7、程序执行检测模块进行检测；步骤8、重置种子，回到所述步骤3进行循环模糊测试，直到人为停止或达到设定目标。
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公开(公告)号：CN114244472A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111518822.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种工业自动化喷泉码数据传输装置，涉及工业自动化技术领域，包括控制器模块，生成控制指令，并封装为以太网帧；喷泉码编码模块，设置编码参数，对控制指令进行编码；多路径管理模块，对数据进行网络传输；设备端模块，接收数据并解码执行。本发明还公开了一种工业自动化喷泉码数据传输方法，包括S1100、生成控制指令；S1200、编码参数设置；S1300、喷泉码编码；S1400、对数据进行网络传输；S1500、接收数据并解码执行；S1600、链路状态信息反馈及传感器数据反馈。本发明通过自适应调整编码参数，达到了工业控制数据传输的可靠性要求，既能够提高数据传输的可靠性，也保证了数据传输的安全性。
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公开(公告)号：CN114193446A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111383213.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学图像处理的闭环抓取检测方法，涉及图像处理、深度学习以及机器人抓取控制领域，包括以下步骤：步骤1、对公开抓取检测数据集Cornell中的深度图像进行预处理；步骤2、利用形态学知识对深度图像进行分割，对深度图像中的目标物体进行凸包运算，分割出凸包中独立于目标物体的不连续区域；步骤3、搭建抓取检测网络，抓取检测网络包括卷积神经网络和闭环反馈网络；步骤4、将公开抓取检测数据集Cornell的数据分为训练集和测试集；步骤5、将公开抓取检测数据集Cornell的数据输入抓取检测网络进行训练和测试，将抓取检测网络进行改进；步骤6、将经过改进的抓取检测网络用于实际机械臂上，测试抓取效果并对抓取检测网络进行改进。
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