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公开(公告)号：CN119728449A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411860378.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: H04L41/14 , H04L9/00 , H04L67/104
Abstract: 本发明涉及区块图技术领域，公开了区块图系统模拟方法、装置、设备及存储介质，本发明响应于网络生成指令，基于交互界面中输入的网络模拟参数，生成目标网络并展示在交互界面中；响应于区块图模拟指令，基于交互界面中输入的区块模拟参数对应的区块数据结构和目标网络，生成目标区块图并展示在交互界面中；对目标区块图包括的区块进行共识判定，得到目标区块图对应的目标区块集合并展示在交互界面中。通过预置各个区块图系统对应的区块数据结构，在接收到区块图模拟指令时根据对应的区块数据结构模拟生成目标区块图，并对目标区块图进行共识判定，能够对不同类型的区块图系统进行模拟生成和共识判定，提高了对区块图模拟的普遍适用性和效率。
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公开(公告)号：CN119066309A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411073502.7
申请日：2024-08-06
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
Abstract: 本申请公开了一种多维快速傅里叶变换数据处理方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：依据待处理序列在各个维度上的第一序列长度和预设批处理大小，确定待处理序列在各个维度上对应的转置参数和批处理大小；依据各个维度对应的第一序列长度以及待处理序列在各个维度的分量，确定待处理序列在各个维度的分量对应的至少一个子序列，其中，转置参数用于确定是否对子序列执行转置操作；依据子序列的第二序列长度和子序列在图形处理器内存中的存储形式将子序列分解为多个分解因子。本申请解决了由于相关技术中在对多维快速傅里叶变换数据进行处理时采用固定的分解策略导致的计算效率低且耗时过长的技术问题。
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公开(公告)号：CN117407419B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202311160042.7
申请日：2023-09-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种高维数据的查找方法及装置、存储介质、电子设备。其中，该方法包括：确定搜索空间中的初始值，其中，初始值包括初始位置值和初始元素值，初始位置值由N个向量构成，每个向量长度为高维数组对应阶的维度大小，N为大于2的正整数；基于初始值查找搜索空间在单一维度的单维最大值，以及单维最大值的数组位置；将单维最大值和数组位置输出为搜索空间在当前迭代周期的当前最大元素。通过本发明，解决了相关技术中在搜索空间中查找高维最大元素的准确率低的技术问题，可适配于各种低秩表示形式的数据，通用性高，通过交替迭代的策略保证了收敛性，且减少了对超参数的依赖，无论是人造数据还是真实数据，提高了准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118016274B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
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公开(公告)号：CN117851011B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410010795.8
申请日：2024-01-03
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了任务队列管理方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明将任务按照任务状态进行划分，获得排队状态任务队列、运行状态任务队列和结束状态任务队列；对各任务队列采用多级存储；在内存中查询排队或正在运行的任务信息；对需更改任务状态的任务进行任务状态更改，并在嵌入式数据库中持久化更改后的任务状态；在全功能数据库中筛选已结束的任务信息；在任务集群需要重启或是遭遇故障恢复的情况下，按照预设恢复顺序进行任务队列恢复。本发明将不同状态任务在不同任务队列中维护，以此均摊针对不同状态任务的不同需求产生的查询或维护数据数据结构的压力，能够承受高并发压力且满足了抗故障要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671597B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311798305.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器学习检测技术领域，公开了一种老鼠检测模型的构建方法和老鼠检测方法及装置，本发明搜集老鼠图片以及老鼠监控视频数据，并对老鼠图片以及老鼠监控视频数据进行预处理，得到老鼠检测数据集；对预设YOLO8模型进行网络结构上的优化，得到优化后的YOLO8网络模型；基于预处理后的老鼠数据集训练得到老鼠检测模型，提高老鼠检测模型的检测准确度以及泛化能力，更进一步的提升老鼠检测模型的训练速度以及推理速度。
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公开(公告)号：CN118170687A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410588847.X
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
Abstract: 本申请公开了一种BLAS库的测试方法及装置、非易失性存储介质、电子设备。其中，该方法包括：获取参数列表，其中，参数列表中记录有多个标识信息和多个操作名称；解析参数列表，得到多个标识信息和多个操作名称；确定与每个目标平台对应的测试项目，并在每个目标平台中创建与每个测试项目对应的测试环境，其中，测试项目包括：计算类操作测试和辅助类操作测试；调用与每个操作名称对应的测试程序在每个测试环境对BLAS库进行测试，得到BLAS库在每个目标平台的测试结果。本申请解决了由于相关技术中用于测试BLAS库的方法无法兼容多个异构平台造成的无法在跨平台场景下进行任意两个BLAS库的正确性对齐测试和性能对齐测试的技术问题。
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公开(公告)号：CN118136231A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311853605.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G16H50/20 , G06F16/332 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域，公开了基于大语言模型的多角色协同信息处理方法及装置，该方法包括：获取目标对象的基本信息和提问信息；对基本信息及提问信息进行分析处理，得到对应的多个提示词；通过预先建立的导诊智能体对提示词进行分析，匹配多个预先建立的信息处理智能体，多个信息处理智能体被配置为适应于不同的信息处理需求；通过各信息处理智能体对于基本信息及提问信息进行分析，得到各信息处理智能体分别对应发言结果；通过预先建立的会诊智能体对各信息处理智能体的发言结果进行汇总，得到最终的处理结果，导诊智能体、各信息处理智能体、会诊智能体是通过大语言模型建立的。本发明得到的问题分析结果及建议更加全面、可靠。
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公开(公告)号：CN116680763B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310700966.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06F30/10 , G06N3/04 , G06F17/13 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及形状优化方法及计算机存储介质和终端设备，包括：根据偏微分方程约束的形状待优化问题，确定状态、伴随、正则方程；构建状态、伴随、正则方程神经网络代理模型；设定优化目标初始形状，将初始形状边界离散为若干形状表征点；在当前形状内部与边界分别采样若干配置点；优化状态损失函数，更新状态方程代理模型；优化伴随损失函数，更新伴随方程代理模型；优化正则损失函数，更新正则方程代理模型；计算形状表征点对应的形状优化方向，更新当前形状；判断是否结束形状更新。本发明利用神经网络求解方程的无网格特性，突破了传统网格依赖形状优化方法的瓶颈，可用于求解不同领域的形状待优化问题。
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公开(公告)号：CN118016274A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410178658.5
申请日：2024-02-09
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种疾病知识检索与诊疗决策辅助系统，涉及智能医疗技术领域，该系统包括：医学知识耦合引擎，用于基于医学文献、疾病指南和药物信息构建医学知识库；医学知识检索模块，用于获取患者的病情记录，并对所述病情记录进行预处理，得到病情特征信息；针对所述病情特征信息在所述医学知识库中进行医学知识检索，以得到与所述病情特征信息相关的关联医学知识；所述病情记录至少包括医学检查结果；辅助诊断模块，用于通过所述大型语言模型针对所述病情特征信息和所述关联医学知识进行鉴别诊断，以输出辅助诊疗决策。本方案，能够提高诊疗决策的准确性。
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