一种大数据实时应用系统的更新方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN109947782A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201711069874.2

    申请日:2017-11-03

    Abstract: 本发明提供了一种大数据实时应用系统的更新方法、装置及系统,其中,大数据实时应用系统的更新方法,包括:利用大数据实时应用系统中的预设模型获取预测数据;获取与所述预测数据对应的实际数据;根据所述预测数据和所述实际数据,对所述预设模型进行更新。本方案通过利用大数据实时应用系统中的预设模型获取预测数据;获取与所述预测数据对应的实际数据;根据所述预测数据和所述实际数据,对所述预设模型进行更新;能够自动对大数据实时应用系统进行调整,以适应生产流程、生产数据和生产规律的变化;解决现有技术中大数据应用系统的更新方案效率低、准确性差的问题。

    一种睡眠环境调节方法及系统

    公开(公告)号:CN109568760A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201710912360.2

    申请日:2017-09-29

    Inventor: 郑智民 许利群

    Abstract: 本发明公开了一种睡眠环境调节方法及系统,用于提高调节睡眠的准确性。其中的睡眠环境调节方法包括:获取用户在睡眠时的预设时间段内的至少一个体征参数,体征参数至少包括生物电信号特征参数、人体肢体活动特征参数中的一种或任意组合;从人群睡眠环境调节模型中确定与用户相匹配的个人睡眠环境调节模型;通过确定的个人睡眠环境调节模型对获得的体征参数进行分析,确定要调节的至少一个环境参数;将至少一个环境参数通知给位于用户睡眠环境中的至少一个家居环境设备,使得至少一个家居环境设备按照至少一个环境参数运行。

    一种数据处理方法和装置

    公开(公告)号:CN108109696B

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN201611046698.6

    申请日:2016-11-23

    Inventor: 杨梦佳 许利群

    Abstract: 本发明的实施例提供一种数据处理方法和装置,其中方法包括:获得多个被检测对象的N类身体生理指标数据;在所述N类身体生理指标数据中,确定任意两类不同自我管理能力强度的数据之间的关联模型;N为大于1的整数;获得当前被检测对象的身体生理指标数据,并输入所述关联模型,得到所述被检测对象的自我管理能力强度预测结果;根据所述自我管理能力强度预测结果,将预先设置的与自我管理能力强度对应的监测方案反馈给被检测对象。本发明的方案可以更加有效的降低被检测对象因自我管理能力低下产生并发症的发生率,从而控制被检测对象的病情恶化,提高生存质量。

    一种眼底光场成像方法及装置

    公开(公告)号:CN109124564B

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN201710507639.2

    申请日:2017-06-28

    Inventor: 信伦 许利群

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种眼底光场成像方法及装置,用以对现有眼底光学成像系统进行改造,使得光场成像能应用于眼底成像,该方法为,先基于目标眼部,确定可编程液晶动态掩膜的孔径模式,再基于目标眼部的病变程度,确定各个液晶单元的在已选定的孔径模式下的空间分布,然后确定照明满足时,启动拍摄并获得初始眼底光场图像,以及采用预设的重聚焦规则对初始眼底光场图像进行处理,获得目标眼底光场图像,这样,通过增加可编程液晶动态掩膜,能够实现眼底光场成像,拍摄眼底图像时,不仅无需对焦,而且不用受限于被拍摄者眼部运动的影响,方便拍摄和后期诊断分析,进而改善了用户体验,而且,改造方式相对简单,容易推广。

    一种病理数据的分析方法及装置

    公开(公告)号:CN108346471B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201710058554.0

    申请日:2017-01-23

    Inventor: 常耀斌 许利群

    Abstract: 本发明公开了一种病理数据的分析方法及装置,该方法为:本发明实施例中,获取一种疾病的预测模型,其中,预测模型是基于一种疾病的历史病理数据与一种疾病的相关度建立的模型,并且相关度是通过对历史病理数据进行协方差矩阵处理以及数据类型筛选处理后获得的;获取测试者的病理数据,并将病理数据带入一种疾病的预测模型,确定测试者的病理数据的分析结果。这样,系统筛选出与上述一种疾病相关度较高的各个病症,并去除了对病理数据分析产生干扰的病症,减少了采用的病症的数量,提高了进行数据接入、数据传输和数据存储的效率,以及通过调整通过相关度以及数据类型筛选的相应门限值,提高了预测模型的预测精度,以及预测分析的效率。

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