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公开(公告)号：CN106227820A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610586594.8
申请日：2016-07-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/51
Abstract: 本发明提供一种中医基础理论知识图库的构建方法，能够构建成一个大规模的、可共享、可复用、高效率、可扩展的知识图库。所述方法包括：依据中医基础理论知识，构建多个中医基础理论概念框架；依据每个中医基础理论概念框架内部之间的关系以及所述多个中医基础理论概念框架之间的关系形成三元组关系框架；将所述中医基础理论概念框架中的概念实体作为知识图的节点存入图形数据库，同时将所述三元组关系框架中的关系作为所述知识图的边存入所述图形数据库，形成基于中医基础理论知识的中医基础理论知识图库。本发明适用于中医学技术领域。
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公开(公告)号：CN103632014B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310697911.X
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种热连轧产品生产流程的工艺参数预测方法，辅助热连轧工艺设计人员进行创新的活动。包括以下步骤：数据采集、数据预处理，数据相关性分析等；对数据进行加权聚类处理，并对得到的数据集进行回归分析，得到相关的回归函数；最后利用得到的知识知道热连轧产品的创新，预测热连轧生产流程的工艺参数。本发明通过对大量热连轧工艺各个过程的数据进行分析，挖掘出热连轧工艺产品数据之间的关联以及热连轧产品知识，实现了热连轧产品设计的优化，有效地提高了热连轧产品设计的效率，降低了产品的生产成本且避免了资源的浪费，实现热连轧高效率高质量的生产，具有可观的经济价值和实用价值。
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公开(公告)号：CN120047255A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411971345.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京行旅国际旅游科技有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06Q40/12 , G06Q10/0637 , G06Q10/10
Abstract: 本发明提供一种基于AI人工智能的报销数据管理系统及方法，系统包括：多模态数据采集融合模块，用于提供访问的报销申请入口；审核与合规判定模块，用于进行发票真伪识别、事由合理性识别、报销项目分类及自动化审核；审批流程优化模块，用于学习并优化报销审批流程，根据报销申请特征自动简化或增加审批层级；分析与预测模块，基于大数据处理框架与数据挖掘算法，对报销数据进行多维度分析，并生成可视化报告与结果；数据存储与区块链模块，用于采用区块链技术构建分布式、不可篡改的数据存储账本，利用区块链智能合约执行报销流程自动化规则。本发明全面提升报销数据管理的效率、质量和安全性，推动企业财务管理向智能化、精细化方向发展。
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公开(公告)号：CN120047171A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411978591.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京行旅国际旅游科技有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q10/0639 , G06Q30/0601 , G06Q30/0202 , G06Q10/10
Abstract: 本发明提供一种一品多供聚合平台的数据处理系统及方法，系统包括：数据采集模块，负责从多个数据源收集产品和供应商相关信息；数据标准化模块，对采集到的不同格式、不同标准的产品和供应商数据进行标准化处理；供应商管理模块，实现对供应商的全生命周期管理；比价分析模块，基于标准化的数据，进行一品多供比价；智能决策模块，运用机器学习算法和决策模型，为企业采购提供智能决策建议；数据可视化模块，将数据处理和分析的结果以各类图表、报表的形式进行可视化展示。本发明根据实际情况制定科学合理的采购计划，获取具有性价比的采购方案，有效降低采购成本，能够及时发现供应商存在的问题，降低企业采购风险，保障供应链的稳定可靠。
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公开(公告)号：CN118377875A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410463959.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06F16/832 , G06F40/186 , G06F40/30 , G16H50/70 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是指一种基于颈椎疾病知识图谱的大语言模型问答方法及装置。基于颈椎疾病知识图谱的大语言模型问答方法包括：获得颈椎病知识图谱数据；基于层叠式指针标注的联合解码结构进行模型构建，获得三元组联合抽取模型；基于知识图谱本体，使用三元组联合抽取模型对所述颈椎病知识图谱数据进行数据抽取，获得三元组数据；使用Neo4j图数据库构建颈椎病知识图谱；基于预设的推理问句提示模版，使用大语言模型技术，将输入语句转化为查询语句；根据输入语句以及查询语句，在颈椎知识图谱中进行检索，获得疾病知识查询结果。本发明是一种结合颈椎疾病知识图谱与大语言模型的高效信息自动化的精准疾病问答方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118335342A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410423058.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16H50/70 , A61B5/11 , G16H10/60 , G16H20/30 , G16H50/30 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种针对足部韧带损伤的时序步态数据提取与生成方法及系统，所述方法包括：采集受试者的时序步态数据并进行预处理；根据时序步态共性特征及受试者个体实际运动情况，将预处理后的时序步态数据按照特征标记点空间坐标位置进行步态周期分割；基于步态周期分割结果，对损伤组与对照组的各维度特征进行假设检验，筛选出具有特异性的时序步态特征数据，构建时序步态特征空间；基于TimeGPT大模型，通过已有的时序步态数据预测新的时序步态数据，即生成时序步态数据；对TimeGPT大模型进行微调，直至生成的时序步态数据满足相关性要求。本发明能够提供优质、高效的训练样本支持。
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公开(公告)号：CN117731243A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410182882.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于步态数据特征的足部运动损伤辅助诊断方法及系统，该方法包括：数据预处理、步态数据特征空间构建、损伤辅助诊断及其有效性验证；本发明解决了现有足部运动损伤诊疗中存在的智能、精准的诊断方法短缺之问题；在受试者足部运动信息采集的基础上，基于海德堡足部测量方法对自然行走过程中关节的活动度进行精细化描述，建立足部损伤的步态数据特征空间，实现针对足部运动损伤的辅助诊断；该方法与系统为量化、综合、便捷的足部损伤诊断提供了一种新型有效的智能辅助工具，同时，也为足部康复辅具研制、下肢外骨骼机器人研发等相关领域的研究与应用提供了必要的人体测量学依据。
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公开(公告)号：CN114841402A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210300649.X
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征图网络的地下水位高度预测方法及系统，该方法包括：选取多个不同位置的地下水位监测点作为构建图结构数据集的空间节点，获取每一节点的特征信息，构建各节点的特征向量；基于特征向量权衡两个节点间的相关性关系，构建用于描述节点连通性的边结构信息，并以两连通节点间的地理距离的倒数作为节点的边连接权重；基于上述信息构建图结构数据集；对GCN进行改进，得到地下水位预测模型；并基于图结构数据集对地下水位预测模型进行训练；基于训练好的地下水位预测模型，实现对空间位置的地下水位的预测。本发明能够实现对未知位置的地下水位高效、精准的预测。
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公开(公告)号：CN109346185B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201811096530.5
申请日：2018-09-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种中医辅助诊断系统，能够在现有症状基础上帮助医生提前发现患者的健康隐患，实现疾病辅助诊断的功能。所述系统包括：信息预处理模块，用于对输入的患者病历信息进行编码，生成相应的离散二值化数据序列；症状预测模块，用于根据生成的离散二值化数据序列，利用层次实时记忆模型对患者未来症状进行预测；辅助诊断模块，用于将预测得到的患者未来症状与预先建立的名老中医经验知识库进行相似度匹配，从所述名老中医经验知识库中提取与预测症状相似度最高的若干诊断方案。本发明涉及智能导诊、计算机自动诊断技术领域。
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公开(公告)号：CN113946217A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111221446.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种肠镜操作技能智能辅助评估系统，属于医工结合领域。所述系统包括：获取模块，用于获取操作者在内镜仿真模拟训练系统上进行肠镜操作的小样本眼动数据；构建模块，用于根据获取到的眼动数据，提取肠镜操作过程中学习者和临床医师两类群体的时空眼动特征；鉴别模块，用于建立基于元学习、长短期记忆神经网络和全卷积神经网络的三种眼动特征学习模型，利用构建的时空眼动特征对构建的三种眼动特征学习模型进行训练，实现操作者肠镜操作技能的分类鉴别；评估模块，用于将三种眼动特征学习模型所得到的技能鉴别结果进行集成评价得到最终的肠镜操作技能评估结果。采用本发明，能够实现操作者肠镜操作技能的智能、精准评估。
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