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公开(公告)号：CN110796180A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910967379.6
申请日：2019-10-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的模型训练系统，其特征在于，包括：至少一个前端子系统，至少一个交互子系统，数据管理子系统；采集医学影像数据，根据所述医学影像的类型信息，对所述采集医学影像数据进行分组，将每一分组内的医学影像数据作为分组初始训练样本，基于预训练模型，生成多个第一子模型；提取至少一个分组内的医学影像数据中的至少一张第一医学影像；根据第一医学影像，创建并维护第一交互任务的第一动态表单；接收至少一个用户语音指令，并根据所述语音指令，更新所述第一动态表单；根据所述第一动态表单更新第一子模型。通过本发明的方法，能够简化医学影像的数据标记，丰富模型训练的样本数据，提高深度学习的效果。
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公开(公告)号：CN106112805B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201610710474.4
申请日：2016-08-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种用于砂带磨床上的加工长薄件拉伸夹具，属于机械加工用夹具领域。尾座模块通过螺栓固定连接在磨抛工作台上，卡盘模块与芯轴固定连接，芯轴支撑在轴承座模块上，轴承座模块固定连接在磨抛工作台上，芯轴通过联轴器与电机模块进行连接，电机模块固定连接到磨抛工作台上，力传感器镶嵌在尾座模块下部。优点是采用拉伸的方式使得在叶片加工过程中处于拉伸状态，避免长薄叶片在磨抛过程中的变形，采用轴线定位的叶片夹具定位精度高，夹紧方便，并通过力传感器测得叶片拉伸预紧力而实现叶片夹具的可调拉伸预紧。
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公开(公告)号：CN106112805A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610710474.4
申请日：2016-08-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种用于砂带磨床上的加工长薄件拉伸夹具，属于机械加工用夹具领域。尾座模块通过螺栓固定连接在磨抛工作台上，卡盘模块与芯轴固定连接，芯轴支撑在轴承座模块上，轴承座模块固定连接在磨抛工作台上，芯轴通过联轴器与电机模块进行连接，电机模块固定连接到磨抛工作台上，力传感器镶嵌在尾座模块下部。优点是采用拉伸的方式使得在叶片加工过程中处于拉伸状态，避免长薄叶片在磨抛过程中的变形，采用轴线定位的叶片夹具定位精度高，夹紧方便，并通过力传感器测得叶片拉伸预紧力而实现叶片夹具的可调拉伸预紧。
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公开(公告)号：CN105904318A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610461994.6
申请日：2016-06-23
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: B24B21/16 , B24B21/165 , B24B21/18 , B24B21/20 , B24B21/22
Abstract: 本发明涉及一种砂带磨床的磨削机构，属于磨削加工领域。主动轮、张紧装置、从动轮、两个相同位移装置、两个相同转动装置、施力装置分别与支撑板固定连接，两个相同接触轮组件分别连接在两个相同转动装置的前端，砂带套装在主动轮、从动轮、张紧装置和接触轮组件上。优点是结构新颖，用于复杂曲面工件磨削及抛光，与传统磨床机构接触式磨削相比，既可以使砂带直接与工件浮动接触磨削，又可以进行接触式磨削，整个磨削机构利用位移装置和转动装置来增加机床自由度，其使砂带磨头可以进行上下运动并旋转，操作简便。
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公开(公告)号：CN119112405A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411407274.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种可移动式口腔冲洗装置，涉及口腔冲洗技术领域，包括移动操作台、吸唾器，所述吸唾器插设在移动操作台的顶面，所述移动操作台的底部上表面固定连接有污水箱，所述污水箱的顶面卡接有箱盖，所述箱盖与吸唾器之间固定连通有污水导水管，所述污水箱的侧面插设有排水盖，所述吸唾器的顶端插设有一次性吸唾管一；通过对一次性吸唾管一自动拆卸、丢弃，以及对一次性吸唾管二的自动安装，减少手动更换一次性吸唾管时医护人员所花费的时间，以及寻找新的一次性吸唾管拆卸并安装的步骤。这个过程可能会中断口腔冲洗工作，影响工作效率，自动更换一次性吸唾管无需医护人员手动操作，节省了时间，使口腔冲洗工作更加连续和高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117179777A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311037497.X
申请日：2023-08-17
Abstract: 本发明提出了基于多尺度特征融合网络的心电数据分类方法和装置，方法包括：将第一样本多导联心电数据预处理得到第二样本多导联心电数据；将第二样本多导联心电数据划分为训练集和测试集，将训练集和测试集输入到多尺度特征融合网络模型进行训练；将待识别多导联心电数据输入到模型；通过第一分支卷积模块对待识别数据特征提取得到第一特征数据，通过第二分支卷积模块对待识别数据特征提取得到第二特征数据；将第一特征数据和第二特征数据输入到融合块得到融合特征数据，将融合特征数据、第一特征数据和第二特征数据进行加权求和得到目标特征数据；根据目标特征数据从可选分类中确定目标分类结果。以提高心电数据的分类准确性。
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公开(公告)号：CN117171634A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310947741.X
申请日：2023-07-31
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度特征选择融合残差网络的ECG身份识别方法，该方法包括：获取样本心电数据进行预处理得到固定长度心电数据；将固定长度心电数据进行划分得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入到ECG身份识别网络模型确定最终的ECG身份识别网络模型；获取待识别心电数据输入完成训练的ECG身份识别网络模型；将待识别心电数据输入到基础卷积块提取基础特征图，第一分组卷积块对基础特征图进行分组特征提取得到分组特征后输入到多尺度特征选择融合模块进行特征融合得到融合特征，将融合特征输入到第二分组卷积块进行升维得到目标身份标签，根据目标身份标签确定身份识别结果。从而减少网络模型参数量，实现模型轻量化。
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公开(公告)号：CN116992421A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310934920.X
申请日：2023-07-27
IPC: G06F21/32 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力增强的多分支卷积神经网络的ECG身份识别方法，包括：获取样本ECG信号，根据样本ECG信号完成身份识别模型的训练后；将待识别ECG信号输入至身份识别模型，依次经过多分支卷积神经网络、第一注意力模块和归一化Softmax函数得到身份标签，根据身份标签确定身份识别结果。根据本发明实施例的技术方案，使用多分支卷积神经网络进行特征提取，能够充分利用心电信号中丰富的特征得到深层特征，为提高身份识别的准确性提供特征基础；将权重融合自适应注意力机制加入到网络中，能够进一步提高身份识别准确率；使用归一化的Softmax函数来预测个体身份标签，在区分不同个体时能够获得无重叠的决策边界，并且可以增强同类样本的相关性。
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公开(公告)号：CN102123445A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110022966.1
申请日：2011-01-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于分层半集中式结构的异构无线网络信令交互方法，步骤为：各资源统计器统计计算其所辖范围内的相关负载信息，将统计计算的负载信息传递给各资源分配器；在等待时限内各资源统计器没收到各资源分配器发出的确认消息，执行各资源分配器不正常工作的信令交互方法。在等待时限内各资源统计器收到了各资源分配器发出的确认消息，各资源分配器将各资源统计器统计计算的负载信息传递给主用信息服务器a1；在等待时限内各资源分配器没收到主用信息服务器a1发送的确认消息，执行主用信息服务器a1不正常工作的信令交互方法；在等待时限内各资源分配器收到主用信息服务器a1发送的确认消息，执行各执行器件均属正常工作的信令交互方法。
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公开(公告)号：CN215449563U
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202121921655.4
申请日：2021-08-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01R33/36
Abstract: 本实用新型属于地球物理电磁探测领域，尤其是一种可控分离式发射线圈，该发射线圈包括n段长直导线单元，所述n段长直导线单元通过相邻两段长直导线单元之间通过可控双向开关模块连接形成单匝多边形线圈。本新型通过多根长直导线单元通过可控双向开关模块连接形成单匝多边形线圈，在电流极性转换时控制可控双向开关模块中相应开关的关断，从而减少自感、互感现象对电流变化的阻碍，即缩短脉冲电流的关断时间。
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