-
公开(公告)号：CN104657590A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510024815.8
申请日：2015-01-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多体复合弹簧质点模型的虚拟导丝/导管，针对真实导丝/导管中最典型的J型导丝，并仿照导丝固有物理属性和介入手术特有的导丝以及导管操控方式进行仿真，所述虚拟导丝/导管由前端、身部和连接段三部分组成；并针对真实介入手术特有的操控方式，分别设计了推、拉和旋转三种操控方式。以及一种使用其的仿真系统和操控仿真方法。本发明的方法具有实时性好，易于操控，模拟逼真的特点，可以满足虚拟血管介入手术仿真系统的设计要求。
-
公开(公告)号：CN103157170A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310058140.X
申请日：2013-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61M25/082
CPC classification number: A61M25/0113 , A61B2034/301 , A61M25/09041
Abstract: 本发明公开了一种基于两点夹持的血管介入手术导管或导丝操纵装置，包括：主指组件、副指组件、驱动组件和导管或导丝导向组件。主指组件中滚轮旋转运动可实现导管或导丝推进或者后退，主指组件和副指组件通过组合运动可实现导管或导丝正向旋转和反向旋转，装卡导管或导丝时，副指组件可用手沿着远离主指组件方向直接移动，松手后，通过内部弹簧拉力作用，副指组件返回。驱动组件是实现主指组件和副指组件运动的运动驱动。导管或导丝导向组件用来实现导管或导丝导向和Y阀的快速安装；本发明能够实现导管或导丝的推进和旋转，降低了医生工作量，减少了医生在辐射环境中的工作时间，并提高了导管或导丝在血管中的运动精度。
-
公开(公告)号：CN101593173B
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN200810113294.3
申请日：2008-05-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种汉英反向音译的方法和装置，将待翻译的中文音译名转换成汉语拼音序列表示，借助统计音译模块来生成音译候选；通过修正模块将音译候选修正为真实的英文单词，修正模块借助从大规模的网页上搜集的真实英文单词构成的词汇表；使用修正过的真实英文单词作为查询来验证翻译结果，利用搜索引擎得到的网页资源对修正后的音译候选进行重排序，对网页上以命名实体角色出现的词给予更高的评分，从而滤掉普通的英文单词。该方法能够克服统计模型在音译过程中丢失不发音音节和选择错误的相同发音音节等问题，有效地提高了音译的精确率。经过实验证明，在开放测试中，音译的精确率提高了17.55％。
-
公开(公告)号：CN118821950A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411073811.4
申请日：2024-08-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体的话题建模和观点演化仿真方法、电子设备以及存储介质，可以应用于数据挖掘技术领域。该方法包括：利用智能体的行为集和观点集以及交互集构建观点演化模型，并通过对观点演化模型的运算得到针对目标话题的观点优化目标；基于智能体的观点集以及交互集，通过引入固执系数和逆火系数重构针对目标话题的观点动力学方程；基于观点优化目标，利用观点动力学方程生成智能体的行为信息和交互信息，并利用所生成信息更新智能体的行为集和交互集；利用更新后的智能体的行为集和交互集，通过期望最大化算法对智能体的观点集进行参数最大化操作，得到更新后的智能体的观点集。
-
公开(公告)号：CN118016099A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311723073.9
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 , 北京科技大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/24 , G06F18/40 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的高强螺栓振动声学信号缺陷智能识别系统，其包括：高强螺栓振动声学信号缺陷智能识别系统硬件系统搭建，高强螺栓振动声学信号缺陷智能识别软件系统设计。高强螺栓振动声学信号缺陷智能识别系统硬件系统包含：工业级防尘防水防摔windows平板和定向麦克风收音设备。高强螺栓振动声学信号缺陷智能识别系统软件系统设计：用户注册登录功能、高强螺栓振动声音信号录制功能、定向保存和时间戳命名功能以及高强螺栓缺陷智能识别功能。本发明实现了实时检测高强螺栓的预紧力和缺陷情况。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116882493A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310788771.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N5/02 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种时序知识图谱补全方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取四元组形式的时序知识图谱，以及时序知识图谱对应的历史信息，时序知识图谱以预设比例划分为训练集、验证集、测试集；基于训练集，进行有监督学习得到教师补全模型；基于验证集，对教师补全模型和学生补全模型进行知识蒸馏学习，并对学生补全模型进行有监督学习，得到当前时刻的补全模型；基于补全模型，应用历史信息确定测试集的预测结果；基于预测结果，对测试集进行图谱补全。本发明提供的方法、装置，提升了补全模型的可塑性，实现了从新的事件信息中完成准确的图谱补全的功能，同时在没有新的事件信息时，仍能稳定的进行图谱补全，提升了补全模型的稳定性。
-
公开(公告)号：CN114299296A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111586120.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海商汤智能科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/40
Abstract: 本公开涉及一种图像处理、缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述图像处理方法包括：对根据待处理图像得到的第一输入特征图在通道维度进行分组全连接处理，得到中间输出特征图；对所述中间输出特征图在空间维度进行局部特征聚合，得到聚合特征图；对所述聚合特征图在通道维度进行全连接处理，得到目标输出特征图，其中，所述目标输出特征图用于表征所述待处理图像中的目标对象。本公开实施例可以提高全连接处理的处理效率。
-
公开(公告)号：CN101676898A
公开(公告)日：2010-03-24
申请号：CN200810222335.2
申请日：2008-09-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明为一种汉英机构名翻译方法和装置，将待翻译的中文机构名使用基于字的条件随机场模型切分为四种语块，并对四种语块进行分词处理。选择具有一定信息量和翻译置信度的词进行统计翻译，得到机构名中若干词的翻译结果，并同待翻译的中文机构名构成一个双语查询。借助搜索引擎对该查询进行检索，得到若干中英双语混合网页的片段。抽取出网页片段中的英文，并借助中英文非对称对齐技术，筛选英文句子中与该中文机构名对齐概率最高的片段。通过统计每个片段出现的频率等信息，确定一个最优片段作为中文机构名的翻译。该方法克服统计翻译模型在机构名翻译过程中容易出现的结构、顺序和选词错误，机构名翻译精确率提高了35.26％。
-
公开(公告)号：CN114419374B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210067225.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 上海商汤智能科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本申请实施例公开了一种模型训练及图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，其中该方法包括：基于第一图像样本，确定第一场景图像和第二场景图像；第一场景图像与第二场景图像之间具有重叠区域；利用待训练的第一模型，对第一场景图像和第二场景图像分别进行特征提取，得到第一场景图像的第一场景特征和所述第二场景图像的第二场景特征，并利用第二模型，对第一场景图像和第二场景图像分别进行特征提取，得到第一场景图像的第三场景特征和第二场景图像的第四场景特征；基于第一场景特征和第二场景特征、第三场景特征和第四场景特征，确定目标损失值；基于目标损失值，对第一模型的模型参数进行至少一次更新，得到训练后的第一模型。
-
公开(公告)号：CN115880440B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310047876.0
申请日：2023-01-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00 , G06T19/00 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于医学成像技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的磁粒子三维重建成像方法、系统、装置，旨在解决现有MPI高分辨率图像重建时间长、成像分辨率低的问题。本方法包括：采集待成像重建物体的仿体的多视角的稀疏二维MPI图像，并进行下采样，得到下采样后的稀疏二维MPI图像；将下采样后的稀疏二维MPI图像输入训练好的邻域点平均扩散搜索自注意力生成对抗网络的生成模型中，得到密集二维MPI图像；通过滤波反投影重建算法对各密集二维MPI图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维MPI图像；本发明加快了MPI图像重建速度，提高了成像分辨率，使磁粒子成像设备在医学领域有更大的应用前景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
27
records
(took 0.036 seconds)
