一种任务分配的方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116307575A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310253543.3

    申请日:2023-03-09

    Abstract: 本说明书公开了一种任务分配的方法、装置、存储介质及电子设备。所述任务分配的方法包括:接收任务处理请求,根据所述任务处理请求,确定待处理任务的任务信息,识别所述待处理任务中所涉及的实体对象,以及从所述任务信息中提取出目标数据,所述目标数据用于表征所述待处理任务的重要程度,根据所述目标数据以及所述实体对象,确定所述待处理任务的任务类型,基于所述任务类型,根据获取到的各处理人员当前的工作状态信息、所述待处理任务的任务特征和所述各处理人员的历史工作信息中的至少一种,确定负责处理所述待处理任务的处理人员,作为目标人员,并将所述待处理任务分配给所述目标人员所使用的终端设备。

    一种数据查询的方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116303625A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310557261.2

    申请日:2023-05-17

    Abstract: 本说明书公开了一种数据查询的方法、装置、存储介质及电子设备,获取原始数据表,根据预设的知识图谱,确定出原始数据表中包含的实体信息并标注,得到标注后数据表;将标注后数据表和知识图谱输入到预设的分类模型中,以使分类模型确定出原始数据表中各列数据对应的实体类型和原始数据表中各列数据对应的实体类型之间的关系,作为实体类型关系。根据实体类型关系以及标注后数据表中包含的实体信息,确定补充信息。通过补充信息,补充原始数据表,得到补充后数据表;接收数据查询请求,从数据查询请求中确定出用于描述用户需要查询的查询参考信息,以及根据查询参考信息和补充后数据表中包含的第一描述信息和/或第二描述信息,执行数据查询。

    基于BERT问答模型从文本中抽取结构化数据的方法和装置

    公开(公告)号:CN116089594A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310362137.0

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于BERT问答模型从文本中抽取结构化数据的方法和装置,该方法通过词袋模型对原始文本集进行基于结构的文本向量化,再对所有文本向量进行凝聚层次聚类,形成代表文本集;再利用代表文本集生成训练集,从而训练BERT问答模型;最后利用训练好的BERT问答模型抽取结构化数据。本发明从机器阅读理解的角度出发,通过训练BERT问答模型来让机器从文本中自动筛选出需要抽取的数据,整个过程无需进行实体识别、实体关系识别等,大大缩短了转化时间且可直接应用到不同的领域内文本中。

    基于直方图的自适应阈值R峰检测、心律分类方法及装置

    公开(公告)号:CN115120248B

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211068196.9

    申请日:2022-09-02

    Abstract: 本发明公开了基于直方图的自适应阈值R峰检测、心律分类方法及装置,通过计算心电信号的最大、最小值,若最小值的绝对值大于最大值,则将预处理后的心电信号进行水平翻转;提取心电信号的极大值作为候选R峰;统计R峰的直方图分布;根据人体极限心率范围及心电信号时长,确定R峰的数量范围,并截取相应的直方图范围;根据最大类间方差法确定直方图分割阈值,从而得到R峰阈值;取高于阈值的R峰;根据人体极限心率范围,确定R峰间隔阈值,过滤小于间隔阈值的R峰,得到最终的R峰。根据R峰值,计算时域特征,再将时域特征转换为频域特征,将时域特征和频域特征作为心电信号特征指标;将心电信号特征指标输入心电识别模型获得心律分类结果。

    基于直方图的自适应阈值R峰检测、心律分类方法及装置

    公开(公告)号:CN115120248A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202211068196.9

    申请日:2022-09-02

    Abstract: 本发明公开了基于直方图的自适应阈值R峰检测、心律分类方法及装置,通过计算心电信号的最大、最小值,若最小值的绝对值大于最大值,则将预处理后的心电信号进行水平翻转;提取心电信号的极大值作为候选R峰;统计R峰的直方图分布;根据人体极限心率范围及心电信号时长,确定R峰的数量范围,并截取相应的直方图范围;根据最大类间方差法确定直方图分割阈值,从而得到R峰阈值;取高于阈值的R峰;根据人体极限心率范围,确定R峰间隔阈值,过滤小于间隔阈值的R峰,得到最终的R峰。根据R峰值,计算时域特征,再将时域特征转换为频域特征,将时域特征和频域特征作为心电信号特征指标;将心电信号特征指标输入心电识别模型获得心律分类结果。

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