-
公开(公告)号：CN118136231A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311853605.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G16H50/20 , G06F16/332 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域，公开了基于大语言模型的多角色协同信息处理方法及装置，该方法包括：获取目标对象的基本信息和提问信息；对基本信息及提问信息进行分析处理，得到对应的多个提示词；通过预先建立的导诊智能体对提示词进行分析，匹配多个预先建立的信息处理智能体，多个信息处理智能体被配置为适应于不同的信息处理需求；通过各信息处理智能体对于基本信息及提问信息进行分析，得到各信息处理智能体分别对应发言结果；通过预先建立的会诊智能体对各信息处理智能体的发言结果进行汇总，得到最终的处理结果，导诊智能体、各信息处理智能体、会诊智能体是通过大语言模型建立的。本发明得到的问题分析结果及建议更加全面、可靠。
-
公开(公告)号：CN118016274A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
-
公开(公告)号：CN117727420A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311640893.1
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医月科技有限公司
IPC: G16H20/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N5/04 , G06T5/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了非接触式动静态动作训练辅助方法、装置、设备及介质，方法包括：基于历史动作训练对应的动作图像数据结合预设深度学习模型建立动静态关节点推理模型；实时获取训练者根据预设动作进行训练的动作图像数据；根据动作图像数据通过预设识别算法得到训练者的人体关节点数据；基于动静态关节点推理模型得到动静态特征数据，和人体关节点数据进行数据处理及融合计算，得到实时动作指标数据；将实时动作指标数据与预设动作对应的预设动作指标数据进行比对根据比对结果对训练者动作训练对应的动作进行辅助引导提示。从而能够帮助训练者更好地进行动作训练，进而提高训练效率和安全性。
-
公开(公告)号：CN117132053A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311022644.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 中国人民解放军91977部队
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/105 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F40/289 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种人力资源岗位匹配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对待匹配岗位信息与多个人员信息进行匹配排序，确定排序靠前的多个目标人员信息；基于所述待匹配岗位信息和每个所述目标人员信息，确定每个所述目标人员信息对应的二元组人岗数据；将每个所述二元组人岗数据输入人岗匹配神经网络模型，得到所述人岗匹配神经网络模型输出的所述待匹配岗位信息对应的人员岗位匹配结果；所述人岗匹配神经网络模型是根据所述二元组人岗数据的样本及其对应的人员信息标签训练得到的。本发明可以输出精确的用于匹配待匹配岗位信息的人员岗位匹配结果，在提高人员岗位匹配效率的同时，为用户提供高精度的人岗匹配结果。
-
公开(公告)号：CN112634224B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011503029.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种基于目标影像的病灶检测方法和装置，该方法包括：提取待检测的目标影像；对于当前循环，获取当前查询切片中病灶的预测位置；将当前查询切片和当前查询切片中病灶的预测位置输入至病灶检测模型的修正模块，获取当前查询切片中病灶的修正位置；利用当前查询切片中病灶的修正位置更新所述当前参考切片，重复上述步骤，直到目标影像中病灶的区域面积小于预设阈值。本发明通过将目标影像中的病灶检测分为两个阶段，提取阶段和修正阶段，在提取阶段中进行病灶位置的粗预测，在修正阶段中进行病灶位置的精预测，以此来提高病灶位置的预测精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118136231B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311853605.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G16H50/20 , G06F16/3329 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域，公开了基于大语言模型的多角色协同信息处理方法及装置，该方法包括：获取目标对象的基本信息和提问信息；对基本信息及提问信息进行分析处理，得到对应的多个提示词；通过预先建立的导诊智能体对提示词进行分析，匹配多个预先建立的信息处理智能体，多个信息处理智能体被配置为适应于不同的信息处理需求；通过各信息处理智能体对于基本信息及提问信息进行分析，得到各信息处理智能体分别对应发言结果；通过预先建立的会诊智能体对各信息处理智能体的发言结果进行汇总，得到最终的处理结果，导诊智能体、各信息处理智能体、会诊智能体是通过大语言模型建立的。本发明得到的问题分析结果及建议更加全面、可靠。
-
公开(公告)号：CN117671597A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311798305.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器学习检测技术领域，公开了一种老鼠检测模型的构建方法和老鼠检测方法及装置，本发明搜集老鼠图片以及老鼠监控视频数据，并对老鼠图片以及老鼠监控视频数据进行预处理，得到老鼠检测数据集；对预设YOLO8模型进行网络结构上的优化，得到优化后的YOLO8网络模型；基于预处理后的老鼠数据集训练得到老鼠检测模型，提高老鼠检测模型的检测准确度以及泛化能力，更进一步的提升老鼠检测模型的训练速度以及推理速度。
-
公开(公告)号：CN112634224A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011503029.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明提供一种基于目标影像的病灶检测方法和装置，该方法包括：提取待检测的目标影像；对于当前循环，获取当前查询切片中病灶的预测位置；将当前查询切片和当前查询切片中病灶的预测位置输入至病灶检测模型的修正模块，获取当前查询切片中病灶的修正位置；利用当前查询切片中病灶的修正位置更新所述当前参考切片，重复上述步骤，直到目标影像中病灶的区域面积小于预设阈值。本发明通过将目标影像中的病灶检测分为两个阶段，提取阶段和修正阶段，在提取阶段中进行病灶位置的粗预测，在修正阶段中进行病灶位置的精预测，以此来提高病灶位置的预测精度。
-
公开(公告)号：CN119761464A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510261710.8
申请日：2025-03-06
Applicant: 北京大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F40/295 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种大语言模型微调系统，涉及大语言模型技术领域，包括模型加载模块，所述模型加载模块用于加载预调整的大语言模型；微调模块，所述微调模块包括微调单元和解释单元，所述微调单元用于接收所述预处理模块传输的处理后的数据，训练得到所述模型加载模块大语言模型的调整参数，并根据调整参数来对所述模型加载模块大语言模型进行调整；微调单元接收经过预处理的数据，对模型进行微调，而解释单元则输出模型的决策过程，使得医疗专业人员能够理解模型的内部逻辑，它不仅提高了模型的适应性和准确性，校正模块接收解释单元的决策过程，并据此生成评估指标，输出校正后的大语言模型，提高了医疗决策的公平性和伦理性。
-
公开(公告)号：CN118507042A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410403504.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京大学人民医院 , 北京豌豆苗健康科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多源异构数据的脊柱侧弯风险预警识别方法及系统，应用于数据监测技术领域，所述方法包括：获取目标人群多源异构监测数据并进行预处理；基于预处理后的多源异构监测数据，利用多维聚类算法对所述目标人群进行分组，得到多个样本组；分别获取目标人群及各样本组中引起脊柱侧弯的影响因素，通过随机森林算法，分别得到目标人群整体及各样本组中引起脊柱侧弯的重要影响因素；通过关联规则算法，得到各样本组之间的关联关系，挖掘群组特征；构建整体数据集及分组数据集；基于所述整体数据集及分组数据集，对脊柱侧弯风险预警识别模型进行训练。通过上述方法，实现对目标人群脊柱侧弯风险的动态预警。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
51
records
(took 0.059 seconds)
