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公开(公告)号：CN113282828B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110611699.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 万达信息股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本申请公开一种用户常在地的确定方法、系统和电子设备，所述用户常在地的确定方法包括以下步骤：关联每个地址i和影响所述地址的影响因子s，并确定每个影响因子s对每个地址i的影响度；比较每个地址i的影响度分数大小，以影响度对应的计算值最大的地址为用户常在地。
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公开(公告)号：CN117633005A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311669288.7
申请日：2023-12-06
Applicant: 万达信息股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/22
Abstract: 本发明的技术方案是公开了一种将Spark SQL转化为数据处理管道图的方法，其特征在于，包括以下步骤：通过解析SQL语句，获取数据处理的业务逻辑，形成抽象语法树，抽象语法树由节点组成，每个节点代表SQL语句的不同部分或操作；将抽象语法树的元素按算子进行拆解，填充算子内部配置信息以及执行逻辑，并形成算子之间的关系，即执行依赖顺序，从而输出数据处理逻辑图。本发明提供了一种Spark SQL转化为数据处理管道图方法，用户以SQL的形式录入业务逻辑，平台可以将其转发为数据处理管道图，连接不同的数据读取算子、各种数据处理算子及数据写入算子，用户可在此基础上进行参数配置。
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公开(公告)号：CN111986157B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010703756.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 万达信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数字病理图像质量评价系统，其特征在于，包括：数字病理图像预处理模块；污迹检测模块；扫描质量评估模块；评分模块，计算最终有效区域，同时汇集数字病理图像预处理模块、污迹检测模块及扫描质量评估模块给出的各分项检测评分给出病理图质量整体评价。本发明提出了一种数字病理图像质量评价系统，对常规采集的医学病理图像进行统一质量评价，有效去除数字病理图像中无用信息，使医生更专注于有效的病理组织结构，为基于医学病理图像的学术研究提供了可靠的数据保障。
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公开(公告)号：CN111985536B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010690425.5
申请日：2020-07-17
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海复高计算机科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06T5/73 , G06T5/30 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供了一种基于弱监督学习的胃镜病理图像分类方法。针对胃镜数字病理图像标注成本高昂，难以获得大型标注数据集的问题，本发明利用易于获取的粗粒度标签构建的大型胃镜病理图像数据集训练得到弱监督网络模型。通过获得的弱监督网络模型提取胃镜病理图像特征，进一步融合胃镜病理图像全局和局部的定性特征，最后通过随机森林分类器实现对整张胃镜病理图像的阴性和阳性分类。利用本发明提供的基于弱监督的胃镜病理图像分类方法，可以为病(56)对比文件金程笑等.一种基于树搜索的层次多标签乳腺疾病分类诊断方法.智能计算机与应用.2020,第10卷(第2期),第34-39页.胡孔涛.基于弱监督学习的癌症病理图像分割.中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑.2020,(第6期),第E072-31页.Hong-Min Chu等.Deep Generative Modelsfor Weakly-Supervised Multi-LabelClassification.ECCV 2018: ComputerVision.2018,第11206卷第409-425页.Zhipeng Jia等.Constrained Deep WeakSupervision for Histopathology ImageSegmentation.IEEE Transactions on MedicalImaging.2017,第36卷(第11期),第2376-2388页.任福龙等.多核多示例学习的糖尿病视网膜病变诊断.中国图象图形学报.2018,(第4期),第90-101页.
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公开(公告)号：CN117524504A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311510251.X
申请日：2023-11-13
Applicant: 万达信息股份有限公司
IPC: G16H50/80 , G06F16/9537
Abstract: 本发明的技术方案是公开了一种传染病时空聚集性探测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：从数据源获取疫情数据、区域矢量数据、区域人口数据，并进行关联处理，合并成区域发病率的矢量数据；基于矢量数据计算莫兰指数，并采用Z检验进行统计分析获得p‑value和z‑value；根据不同的预警等级从微观和宏观层面分析疫情的聚集情况、演变情况和疫情整体的热点地图。本发明为传染病时空聚集性综合分析，呈现逐步递进的分析流程，由宏观到微观，再到宏观的系统性分析，在不同层次上展示了传染病时空特性，为制定针对性的干预和管理策略提供了有力支持。通过本发明公开的方法，可以更准确地识别出可能的疫情聚集现象，有助于预防和控制传染病在时空上的扩散。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111508598B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202010371187.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海市公共卫生临床中心
Abstract: 本发明提供了一种呼吸系统疾病门诊量预测方法，以门诊量数据、空气质量信息以及天气信息为基础，构建时间序列混合预测模型，实现对呼吸系统疾病门诊量的自动化准确预测。该方法既能够刻画门诊量指标的趋势规律，还能够纳入包括空气质量、天气信息在内的多个相关因素对波动规律进行细节刻画。因此，基于该方法能够为医院管理人员提供重要参考，从而帮助管理者判断呼吸系统疾病的发病规律和趋势，辅助管理者进行资源分配、任务规划等决策，为合理分配医疗资源提供量化依据。
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公开(公告)号：CN117095192A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311056974.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 加数度数字科技有限公司
IPC: G06V10/74 , G06F16/583 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于图片元数据实现手机截图判定的方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于图片元数据实现手机截图判定的系统，实现上述的方法，其特征在于，包括图片分析模块、校验模型模块以及输出模块。本发明基于图片元数据实现手机截图判定的方法，能够确定目标图片是否是一张手机截图。本发明是基于图片元数据进行的，元数据获取简单，用来作为判定依据，降低了手机截图识别的资源消耗，提高了手机截图识别的效率。本发明中判定规则可根据具体场景动态微调，灵活性较高。
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公开(公告)号：CN112530582B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202011439113.3
申请日：2020-12-11
Applicant: 万达信息股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H15/00 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种辅助死因分类编码的智能系统，其特征在于，包括：数据预处理模块；ICD‑10类目训练模块；ICD‑10类目预测模块，对于通过数据预处理模块得到的向量化后的文本信息，预测ICD‑10类目编码结果；ICD‑10亚目文本训练模块；ICD‑10亚目文本生成模块，根据通过数据预处理模块得到的向量化后的文本信息，生成死因链中直接死因、中介死因和根本死因对应ICD‑10亚目文本信息；ICD‑10编码生成模块；ICD‑10编码调整模块。本发明提供的系统能够根据死亡报告中的文本信息能够自动生成ICD‑10编码，提高了死因链分析的效率，为医生和医疗机构提供准确的技术支持。
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公开(公告)号：CN116364303A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310253823.4
申请日：2023-03-16
Applicant: 万达信息股份有限公司
IPC: G16H50/80 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明的技术方案是提供了一种基于可信数据链的传染病疫情跨区域协查信息协作方法。本发明的创新之处在于以下三个方面：第一方面，跨区域协查人员信息按需上链存证，保障个人隐私不泄露。可信数据链系统提供跨域协查人员信息可按照数据意义和需求选择是明文、密文或者哈希上链的不同方式，在确保流调人员的个人隐私数据不会明文直接共享替换为密文或者哈希存证的方式。第二方面，构建传染病传播链，打通数据壁垒，结合协查信息账本管理功能统一协查信息数据格式。第三方面，打造传染病可信目录及时同步疫情数据。传染病传播链参与方可构建己方的目录结构，用于有序地归纳己方传染病数据，规范分类和存储。
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公开(公告)号：CN109670510B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201811568861.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 万达信息股份有限公司
IPC: G06V10/32 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的胃镜活检病理数据筛查系统，其特征在于，包括：图像预处理模块；训练数据集生成模块；由重建网络和鉴别网络组成的条件生成对抗网络CGAN；阈值判断模块，基于条件生成对抗网络CGAN输出的得分值进行胃镜数字病理图像所对应切块样本的阴性、阳性判断，判断时将切块样本的分类信息进行聚类处理，从而完成胃镜数字病理图像的阴性和阳性判断。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于深度学习的胃镜活检病理数据筛查方法。本发明的基于深度学习的胃镜病理数据筛查系统和方法能够为病理医生提供病理数据的筛查信息，对于提高胃镜病理数据的筛查效率具有重要意义。
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