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公开(公告)号：CN112075936A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910514106.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 上海市内分泌代谢病研究所 , 第四范式(北京)技术有限公司
IPC: A61B5/107 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/0402 , A61B5/00 , G16H50/30 , G01D21/02 , A61B8/00
Abstract: 本发明实施例公开一种健康管理一体机及健康管理方法，涉及健康数据采集技术领域，为便于对人体生理数据进行采集和管理而发明。所述健康管理一体机，包括：数据采集设备和中央处理设备，所述数据采集设备与所述中央处理设备电连接；所述数据采集设备，用于采集人体生理数据；所述中央处理设备，用于接收所述数据采集设备采集的人体生理数据；其中，所述数据采集设备包括如下设备中的至少一种：身高测量仪、体重测量仪、血压计、血糖分析仪、红外线体温计、心电仪、腰围测量仪、脂肪测量仪、尿液分析仪、血氧测量仪、骨密度测量仪。本发明适用于对人体健康进行管理和健康状况预测。
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公开(公告)号：CN211325042U
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201920893099.0
申请日：2019-06-13
Applicant: 上海市内分泌代谢病研究所 , 第四范式(北京)技术有限公司
IPC: A61B5/107 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/0402 , A61B5/00 , G16H50/30 , G01D21/02 , A61B8/00
Abstract: 本实用新型实施例公开一种健康管理一体机，涉及健康数据采集技术领域，为便于对人体生理数据进行采集和管理而发明。所述健康管理一体机，包括：数据采集设备和中央处理设备，所述数据采集设备与所述中央处理设备电连接；所述数据采集设备，用于采集人体生理数据；所述中央处理设备，用于接收所述数据采集设备采集的人体生理数据；其中，所述数据采集设备包括如下设备中的至少一种：身高测量仪、体重测量仪、血压计、血糖分析仪、红外线体温计、心电仪、腰围测量仪、脂肪测量仪、尿液分析仪、血氧测量仪、骨密度测量仪。本实用新型适用于对人体健康进行管理和健康状况评估预测。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN119204260A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411280733.5
申请日：2019-07-10
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
Abstract: 提供了一种在数据隐私保护下执行机器学习的方法和系统，所述方法包括：获取目标数据集；获取关于源数据集的迁移项，其中，所述迁移项用于在源数据隐私保护方式下将源数据集的知识迁移到目标数据集以在目标数据集上训练目标机器学习模型；以及在目标数据隐私保护方式下，基于目标数据集，结合所述迁移项来训练目标机器学习模型。
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公开(公告)号：CN111858947B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN201910344161.5
申请日：2019-04-26
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 提供了一种自动知识图谱嵌入方法和系统，所述方法包括：建立用于知识图谱嵌入模型的评分函数的统一表示；基于所述统一表示构建评分函数搜索空间；针对特定知识图谱，在所述评分函数搜索空间中搜索出相应评分函数；使用搜索出的所述评分函数来训练所述特定知识图谱的嵌入模型；以及利用所述嵌入模型获得所述特定知识图谱的嵌入表示。
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公开(公告)号：CN118709817A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311109104.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
Abstract: 本公开涉及一种装箱方法、装置、设备及存储介质。获取装箱任务；利用蒙特卡洛树搜索算法确定所述装箱任务的装箱方案，其中，所述蒙特卡洛树搜索算法中的节点价值评估公式被配置为，基于节点所表征的当前装载进度确定节点的第一探索价值，所述第一探索价值与所述当前装载进度正相关。由此，可以在减少资源消耗的同时得到一个较优解，因而可以快速收敛至一个较优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110858253B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN201910618274.X
申请日：2019-07-10
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
Abstract: 提供了一种在数据隐私保护下执行机器学习的方法和系统，所述方法包括：获取目标数据集；获取关于源数据集的迁移项，其中，所述迁移项用于在源数据隐私保护方式下将源数据集的知识迁移到目标数据集以在目标数据集上训练目标机器学习模型；以及在目标数据隐私保护方式下，基于目标数据集，结合所述迁移项来训练目标机器学习模型。
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公开(公告)号：CN118230960A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410520112.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于进行指标干预的方法、装置、设备及介质。获取用于针对输入样本提供输出结果的运算机制，其中，输入样本包括多个指标；确定多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系，其中，可控指标为其取值可被调整的指标集合，响应指标为其取值本身难以调整但可根据可控指标的变化而变化的指标集合；基于映射关系，对输入样本的可控指标进行调整，以使得运算机制针对调整后的输入样本进行运算得到的输出结果满足预定需求；以及提供可控指标的调整结果以用于进行指标干预。由此，根据可控指标的调整结果进行指标干预，就可以促成期望的运算输出，易于实现。
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公开(公告)号：CN111326254B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN201811544043.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于进行指标干预的方法、装置、设备及介质。获取用于针对输入样本提供输出结果的运算机制，其中，输入样本包括多个指标；确定多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系，其中，可控指标为其取值可被调整的指标集合，响应指标为其取值本身难以调整但可根据可控指标的变化而变化的指标集合；基于映射关系，对输入样本的可控指标进行调整，以使得运算机制针对调整后的输入样本进行运算得到的输出结果满足预定需求；以及提供可控指标的调整结果以用于进行指标干预。由此，根据可控指标的调整结果进行指标干预，就可以促成期望的运算输出，易于实现。
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公开(公告)号：CN118114711A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211528400.0
申请日：2022-11-30
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 提供了一种图神经网络模型生成方法、使用该模型的预测方法及装置。上述图神经网络模型生成方法包括：获取第一训练样本和第二训练样本，其中，所述第一训练样本包括第一图样本以及第一图样本的真实三维结构标签，所述第二训练样本包括第二图样本以及第二图样本的真实样本性质标签；基于第一训练样本对预训练模型进行预训练，得到训练好的预训练模型，所述预训练模型的输出被用于预测图样本的三维样本结构；基于训练好的预训练模型构建图神经网络模型；以及基于第二训练样本对所述图神经网络模型进行训练，得到训练好的图神经网络模型，其中，所述图神经网络模型的输出被用于预测图样本的样本性质。
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公开(公告)号：CN111178533B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201811341910.0
申请日：2018-11-12
Applicant: 第四范式(北京)技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种实现自动半监督机器学习方法及装置，涉及机器学习技术领域，主要目的在于解决现有的半监督机器学习过程中消耗人力的问题。本发明主要的技术方案为：获取目标数据集；选择与目标数据集相似的一个经验数据集，将经验数据集上所使用的半监督机器学习算法确定为目标数据集的半监督机器学习算法；根据半监督机器学习算法以及对应的多组超参数，分别在目标数据集上进行模型训练和预测，得到对应每组超参数的模型和预测结果，并根据每组超参数对应的预测结果，从多组超参数中选择适合目标数据集的一组超参数；将适合所述目标数据集的一组超参数对应的模型确定为目标数据集的半监督机器学习模型。本发明用于目标数据集的半监督机器学习。
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