-
公开(公告)号：CN113052333A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110359726.4
申请日：2021-04-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦学习进行数据分析的方法和系统，该方法采用了基于联邦学习建立的本地任务模型，其中，本地任务模型通过以下方法建立：基于训练样本数据构建面向指定特征的数据子图；利用数据子图训练本地任务模型；提取本地任务模型的模型参数上传至服务器以更新服务器模型参数，并利用更新后的服务器模型优化本地任务模型；重复上述步直至服务器模型收敛，基于收敛后的服务器模型优化本地任务模型。通过本发明的方法，能够在保护用户隐私的前提下，挖掘不同用户数据之间特异性特征与深度关联，利用图数据结构信息优化本地模型，实现对本地数据的精确分析和判断。
-
公开(公告)号：CN109063722B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810588551.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于机会感知的行为识别方法，包括：模型建立步骤，通过可穿戴传感器采集用户行为的初始数据，对该初始数据进行处理以构建用于识别该用户行为的感知模型；数据感知步骤，通过该可穿戴传感器采集该用户行为的增量数据；数据选择步骤，对该增量数据进行筛选，以从中获取机会数据；机会计算步骤，以该机会数据对该感知模型进行更新。
-
公开(公告)号：CN110812803B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910987541.0
申请日：2019-10-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种用于认知能力提升的交互式辅助干预系统，包括：外形为立方体的交互装置，该交互装置侧面的四个面上分别具有预设颜色和形状的物块，该交互装置顶面具有触控按钮，该交互装置底面具有彩灯，该交互装置内部具有扬声器、麦克风、运动传感器和控制模块；智能终端，用于生成交互任务，并将该交互任务发送至该控制模块，该控制模块根据该交互任务控制该彩灯的颜色和扬声器的发声内容，在使用者通过该交互装置完成该交互任务的过程中，该控制模块实时获取该触控按钮、该麦克风和该运动传感器采集的交互信号，该智能终端通过分类模型处理该交互信号，得到该使用者的认知能力。
-
公开(公告)号：CN110049502A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910236723.4
申请日：2019-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种无线定位方法和系统，其中所述方法包括：1)在终端与无线基站进行数据交换时，由所述终端或所述无线基站收集所述数据交换的实际数据接收速率；2)根据接收到的所述数据接收速率执行定位算法。基于本发明的方案，无需专门设置诸如GPS等硬件装置，也不必在环境中部署大量用于无线定位的专用硬件。本发明基于数据接收速率来实现定位，无需针对定位单独地进行通信，并且该数据接收速率可以与任意现有的无线定位算法匹配，且在一定环境条件中可以获得比采用信号强度更好的效果。
-
公开(公告)号：CN105310696A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510751929.2
申请日：2015-11-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明提供一种跌倒检测模型构建方法，包括：1)基于所述初始训练数据集，采用加权SVM算法训练第一两类分类模型，并且通过调整跌倒行为和正常行为的类别权重使得同时满足：a：确保初始训练数据集中所有跌倒行为样本能够被正确识别，b：使初始训练数据集中被误识别为跌倒的正常行为样本数目尽可能小；2)将所有被识别为跌倒的训练样本从初始训练数据集取出，构建第二阶段训练数据集；3)基于所述第二阶段训练数据集，采用加权SVM算法训练第二两类分类模型，并且通过调整类别权重使得：所有正常行为样本都能够被正确识别。本发明还提供了相应的跌倒检测方法及装置。本发明能够减少检测装置对用户生活的干扰；且检测率高，误警率低。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117690578A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311648662.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种疾病预测模型的训练方法，该方法包括：获取医疗数据集，其包括多个医疗数据，每个医疗数据对应有一种或多种症状，部分医疗数据对应有一种或多种疾病；将每个医疗数据作为一个医疗数据节点、每种症状作为一个症状节点、每种疾病作为一个疾病节点，基于所述医疗数据集构建异构图；基于图神经网络构建初始疾病预测模型，并以异构图为输入、每个医疗数据节点与每个疾病节点之间是否有边为输出，采用异构图对初始疾病预测模型进行多轮迭代训练直至收敛，并在每轮训练过程中基于对比损失更新疾病预测模型参数。本发明的方法可以提高疾病预测模型的性能，从而更好地辅助医生进行疾病诊断。
-
公开(公告)号：CN117197115A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311277365.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 爱尔眼科医院集团股份有限公司长沙爱尔眼科医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种眼底图像识别模型更新方法、装置、设备及介质，涉及眼科医疗领域，包括：基于获取到的待更新用户端对应的眼底图像识别模型样本知识确定眼底图像目标特征集合；获取每个待更新用户端对应的用于记录网络神经元的激活值，基于眼底图像识别模型样本知识、激活值、眼底图像共有特征集合构建本地眼底图像识别模型子图；将全部本地眼底图像识别模型子图传递至服务端，对全部述本地眼底图像识别模型子图进行子图融合，得到融合后子图；利用融合后子图对本地眼底图像识别模型进行更新。本发明将用户端模型的融合更新转化为子图融合生成全图的操作，基于多种隐私计算技术保证模型融合全周期的隐私安全，实现模型的安全传递和增量融合。
-
公开(公告)号：CN113139664B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110477456.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明实施例提供了一种跨模态的迁移学习方法，该方法通过构建迁移学习模型，用全局领域判别模块对齐边缘分布，用局部类别判别模块细粒度地从类别角度对齐特征的条件分布，用局部模态判别模块细粒度地从模态角度对齐特征的条件分布，该模型架构基于对抗网络的迁移学习的思想，能在训练过程中适配跨模态迁移学习中边缘分布差异和条件分布差异，并利用对抗训练去自适应学到更多可迁移特征，从而提高分类模型的性能。
-
公开(公告)号：CN116313043A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211699508.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H20/70 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于时空约束的多流图神经网络多动症辅助诊断方法，包括：获取用户于人机交互场景中的运动传感器数据，提取该运动传感器数据的时域统计特征；基于该时域统计特征获取该人机交互场景的时空约束图；获取该时空约束图的整图向量表示；将所有该整图向量表示进行融合，得到该用户进行人机交互行为的分类结果。本发明还提出一种基于时空约束的多流图神经网络多动症辅助诊断系统，以及一种实现多流图神经网络多动症辅助诊断的数据处理系统。
-
公开(公告)号：CN113298234A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110576078.8
申请日：2021-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种生成多关系图中节点的表示向量的方法，本发明经过多关系图分解和编码后得到的编码后的单一关系子图，不仅可以降低预测难度，也可避免多关系图下潜在关联预测收到过多干扰，导致关联预测不够准确；然后潜在关联预测可以得到补充了潜在关联后的关系子图，能够实现挖掘多关系图中每一种关系情况中潜在关联信息，再聚合为挖掘了不同的潜在关系的多关系的特征聚合图，基于特征聚合图提取节点的表示向量，从而更好地为后续任务提供准确基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
48
records
(took 0.064 seconds)
