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公开(公告)号：CN117291941B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311329962.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于边界和中心点特征辅助的细胞核分割方法，涉及医学图像处理领域，通过编码器和解码器网络实现训练，使得训练后的网络能够从病理图像中找到细胞核的边界、中心点、细胞核这些外观特征，实现了由点到线再到面的特征约束，通过设计特定的中心点损失函数与边界加权模块bwm,保证了输入图片信息的完整性，提高了对细胞核分割的准确性。同时借助计算机视觉和图像处理技术，可以实现自动化的细胞核分割，大大提高了分割的准确性和效率。既可以节省人力资源，也加快研究和诊断的进程。
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公开(公告)号：CN117338310B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311523667.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/346
Abstract: 一种基于对比学习和多尺度特征提取的心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，SE‑ResNeXt‑CAN网络模型由浅层特征提取模块、第一SERM模块、第二SERM模块、第一CARM模块、第二CARM模块构成，SE‑ResNeXt‑CAN网络模型通过多个模块的组合和优化，自适应地学习各个通道之间的关联性，扩大感受野，充分捕捉关键特征，提升了心电信号分类任务的性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116509415B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310431752.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，对基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声与心电信号频带有一部分重叠进行和很好的分离识别，并通过心电形态学特征算法有效消除了重叠频带部分的噪声。对强噪声干扰的心电信号,波形形态发生严重失真,该算法降噪效果明显，可以在心电波形严重失真的情况下很好的还原信号波性特征。同时该算法泛化性好，对不同类型的心电信号降噪性能同样有效。
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公开(公告)号：CN116509415A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310431752.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，对基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声与心电信号频带有一部分重叠进行和很好的分离识别，并通过心电形态学特征算法有效消除了重叠频带部分的噪声。对强噪声干扰的心电信号,波形形态发生严重失真,该算法降噪效果明显，可以在心电波形严重失真的情况下很好的还原信号波性特征。同时该算法泛化性好，对不同类型的心电信号降噪性能同样有效。
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公开(公告)号：CN115357805A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210920144.3
申请日：2022-08-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于内外部视角的群组推荐方法，基于外部视角，将群组与餐厅和用户与餐厅的交互看作两个独立的过程，利用图卷积分别学习这两种交互行为中隐含的偏好信息，使模型学习到用户作为个体时的个人偏好以及群组作为整体时的固定偏好。基于内部视角，将群组决策过程中成员之间存在的互动商讨过程考虑在内，采用图注意力神经网络学习此过程中产生的成员间的相互影响，使模型能够准确捕捉受影响后的成员偏好变化。基于内部视角，不同成员在群组中的作用与影响力不同，导致在群组决策中的贡献度不同，采用注意力机制学习成员贡献度大小，能够以一种动态的方式学习聚合策略，更好的权衡不同成员的偏好，解决偏好冲突问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114741572A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210364463.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F16/906
Abstract: 一种基于图卷积神经网络群组发现的群组推荐方法，根据电影主题类别将用户—电影交互数据划分为数据子集，使用各数据子集构建用户—电影交互图，通过图卷积网络从交互图中学习用户/电影嵌入表示，然后利用Kmeans算法进行群组发现，通过均值融合策略，将群组成员嵌入表示融合为群组嵌入表示，最后将群组嵌入表示与电影嵌入表示进行内积得到群组对电影的预测偏好得分，根据偏好得分向群组推荐电影。侧重于群组发现阶段的用户嵌入获取方法，考虑了群组的内部一致性对群组推荐算法性能的影响，将用户—电影的交互信息融入用户/电影的特征信息之中，提高了群组发现中的用户嵌入表示的准确度，进而增强了群组推荐算法的性能。
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公开(公告)号：CN113342904A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110354107.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东科技大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2458 , G06Q50/10
Abstract: 一种基于企业特征传播的企业服务推荐方法，利用企业特征间关联的知识图谱，利用目标服务对交互记录中的企业进行特征传播，自动挖掘企业关联路径，刻画出企业之间关联特征，与企业特征结合，利用新的损失函数结合深度学习得到企业与服务的交互概率，能够解决通用框架仅使用交互数据以及基本信息而偏离企业间关系而导致的推荐效果不好等问题，实现对企业的服务方案精准推荐。通过对企业间关系自动挖掘，发现企业间关联路径，及企业特征进行交互预测评分，通过目标服务对交互记录中企业的特征传播以及交互框架，来解决企业对服务方案选择困难的问题。
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公开(公告)号：CN111917490B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010707542.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04B13/00
Abstract: 一种基于随机几何的无线体域网共存数值的计算方法，针对无线体域网共存的干扰问题，采用随机几何的方法，建立了无线体域网共存的网络泊松聚块模型，分析了无线体域网共存的性能，根据计算无线体域网在一定的分布密度共存时的发送成功概率和MAC层的CSMA协议竞争信道分析，得出了无线体域网共存的网络数值，可以有利于分析无线体域网络共存的性能，为设计无线体域网提供了理论依据和参考。
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公开(公告)号：CN112287120A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011219474.7
申请日：2020-11-04
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于强化学习的双系统知识图谱的知识推理方法，通过融合高精度的分布式表示推理的单步推理算法和强化学习策略路径，搭建用于推理的推理系统和用于评价的评价系统。训练完备的评价系统帮助推理系统训练，使得推理系统可以学习评价系统中的网络信息。基于训练完备的评价系统对推理系统的推理路径评价，完成路径推理。
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公开(公告)号：CN111460953A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010221886.8
申请日：2020-03-26
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法，使用多尺度特征提取模块提取的特征是高度域不变的，减少了域间差异，源域样本训练的模型也可以在目标域上更好的应用，网络训练结束后，保存最优模型，将新的心拍样本输入到保存的最优模型中，获得最终分类效果。使用多特征提取器可以增加特征的丰富性，更加全面的提取心电信号的细节信息，同时使用对抗域自适应学习的方法，可改善不同域样本分布不同的现象，获得高度概括源域样本和目标域样本之间的域不变特征，通过这些特征训练一个对目标域高度适用的分类模型，可提高数据分布不同的跨域心电信号的分类精度。
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