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公开(公告)号：CN112203229A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011021649.3
申请日：2020-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种基于蓝牙扫描和社交拓扑网络的短距疫情追踪方法，或理解为传播网络构建方法。利用用户手机、手环等设备基于app的注册绑定，并利用蓝牙扫描的MAC地址或UUID，获取真实的接触人群信息，通过在后端服务器设置包括索引、接触时间戳、接触次数、接触持续时间、接触强度及RSSI等数据字段的接触信息，在疾控中心的前端平台可视化为点线拓扑结构、用于展示人员间接触关系的社交网络图，实现了疾控中心对区域人员的健康状况和区域人员之间接触情况的实时可视化监测，给疾控中心的疫情追踪提供客观的参考标准；可应用于包括但不限于新冠肺炎等多种类型传染病疫情追踪，作为疾控工作的信息化辅助工具。
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公开(公告)号：CN112115264A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010959524.9
申请日：2020-09-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种面向数据分布变化的文本分类模型调整方法，能够根据数据分布情况的变化，先对在线文本数据流进行标签预测，而后通过相似度计算和价值筛选，分类进行人工标注，采用对抗的训练样本数据集分别迭代训练判别网络，动态地对已训练好的识别网络模型进行调整和更新，使得离线模型自适应在线系统数据特征发生变化的情况；同时针对完全手动标注样本困难的情况提供一种有效的半自动化标注数据方法，对于文本分类技术的实际应用效果具有积极作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113163336A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110382223.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种基于泛基站构建时序有向关系网的接触者追踪方法，通过用户手机扫描、连接、访问周边泛基站，并联网面向后台服务器上传、存储用户与当前建立连接的泛基站之间的关联信息，且在后台服务器中通过处理泛基站与用户的关联性追溯基于时间节点的用户之间接触关系，上级追踪人员通过接入互联网的前端平台访问后台服务器，检索、追溯并通过计算机可视化方法，以点线图的形式还原用户及泛基站的接触关系，并基于接触同一或同一类泛基站的所有用户筛选所需追踪对象。应用本发明接触者追踪的技术方案，基于扫描泛基站还原间接接触关系，在关系网构建时优化了时序有向性，能弥补因时差造成接触关系缺失的缺陷，提升追踪的完整性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112115265A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011021652.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种文本分类中的小样本学习方法，以元学习与深度学习组合运用。具体先提出一种小样本学习数据集的提取方法，从原始分类数据集中构造出元学习数据集，而后构造文本分类的小样本学习模型，利用元学习数据集对组合模型进行训练，学习类别变化的情况下模型的泛化能力，学会不同元任务中的共性部分；利用这种学习机制所得模型，在面对新的小样本文本分类任务时，能通过对模型进行参数微调来快速完成小样本分类任务。应用本发明技术方案，较之于传统文本分类模型或深度学习的文本分类网络更快更准确。
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公开(公告)号：CN112099244A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010919956.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
IPC: G02C7/08
Abstract: 本发明揭示了一种基于视网膜成像检测的自适应变焦眼镜，包括基于镜架集成装接的电光学镜片，利用向列型液晶按照菲涅尔透镜结构分别制成凹透镜和凸透镜，两个透镜并排为镜片组，且镜片组的度数在由正到负的范围内可调；验光单元，面向眼球射入两个以上红外光图像在视网膜上成像，并根据成像的清晰度及位置，获得实时的眼球屈光度；微处理器，基于验光单元所得眼球屈光度信息调整面向电光学镜片施加的电压、得到清晰成像的度数。应用该自适应变焦眼镜设计，采用电光学镜片可实现快速调整镜片度数，相较于其它镜片适应性更强，提升了镜片透射率及眼镜焦距调整的精度；能满足了用户微调眼镜度数的需求，也有利于用户快速切换眼镜状态。
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公开(公告)号：CN111986730A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010729971.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种预测siRNA沉默效率的方法，其特征在于：在输入层设置特征提取模块对数据集进行特征提取和处理，使用多模motif输入结合词向量预训练模型获得序列词向量、循环神经网络提取序列的潜在特征并引入注意力模型，利用逻辑回归模块计算得到siRNA沉默效率的预测结果。应用本发明预测siRNA沉默效率的技术解决方案，通过训练得到神经网络模型能提高对输入序列进行预测的效率，为实验人员提供效率上的参考，减少试验次数，降低时间与金钱成本；有利于实现沉默效率预测的量化，并提升预测准确度，模型预测效果在Husken数据集上PCC值达到0.716。
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公开(公告)号：CN112037924A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010721825.8
申请日：2020-07-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
IPC: G16H50/80 , G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明揭示了一种中长距疫情监测和安全指数量化方法，在智能手机的生态环境中开发App，搭建后端服务器记录、存储用户的个人疾控状态信息；用户通过App自查并向后端服务器发送监测周边疫情的请求；后端服务器处理请求，基于用户本人的实际地理位置并根据其他用户的真实信息计算周边疫情的环境状况，再将结果通过App向用户展示、上传疾控中心，其中计算包括地图区块划分、分区块统计信息数据预处理、进行地区安全指数和用户安全指数的量化评测。应用本发明技术解决方案，实现了普通用户通过个人移动终端实时查询并掌握周边或目的去向地区的防疫安全程度，并且对地区和用户两个层面上对安全指数进行了量化，给疾控中心和用户提供了更加客观的参考标准。
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