-
公开(公告)号：CN106875129A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710142777.5
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/06393
Abstract: 本发明公开了一种基于人才流动的学校和公司共同排名方法。本方法为：对学历分类为本科、硕士、博士和其他；学校分类为985、211和其他；工作岗位分级；企业映射处理；分析低学历向高学历跳转对应学校跳转；分析低级工作向高级工作跳转对应公司跳转；分析第一份工作的学校和单位的跳转；初始化学校得分；初始化公司得分；统计每个公司入度值；根据入度值分配初始得分；根据支持度更新学校得分；根据学校排名和学校对公司支持度分别调整其得分；根据公司支持度更新其得分；根据公司对学校支持度更新学校得分；统计学校得分；补充人才；计算学校和公司得分，以学校和公司最终得分对其排名。本发明还公开了一种基于人才流动的学校和公司共同排名装置。
-
公开(公告)号：CN101926852A
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN201010245550.1
申请日：2010-08-05
Applicant: 北京大学
Inventor： 张宝旭 , 刘伟霞 , 李庆伟 , 阮明 , 郝卫东 , 马秋霞 , 何月莹 , 吕艳 , 王璐 , 敬挺 , 魏鹏 , 王旗 , 魏雪涛 , 崔蓉 , 许珺辉 , 姚碧云 , 赵鹏 , 贾凤兰 , 薛茹 , 吴学银
IPC: A61K36/60 , A23L1/29 , A61P1/16 , A61K31/37 , A61K125/00 , A61K127/00
Abstract: 本发明公开了以佛手柑内酯为有效成分之一的无花果根和叶在制备治疗肝炎辅助治疗药物和保健食品用途。以无花果根和叶以及佛手柑内酯为活性成份的药物和保健食品可有效地治疗和预防可卡因中毒性肝炎、四氯化碳中毒性肝炎、扑热息痛中毒性肝炎、硫代乙酰胺中毒性肝炎和二甲基甲酰胺中毒性肝炎。
-
公开(公告)号：CN119074479A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411213905.7
申请日：2024-08-31
Applicant: 北京市延庆区医院(北京大学第三医院延庆医院)
Abstract: 本发明涉及辅助康复训练装置技术领域，尤其涉及一种髋关节置换术后外展功能锻炼装置，包括高度调节组件以及转动连接于所述高度调节组件两侧的角度调节组件，每一侧的角度调节组件底部均活动连接有下肢牵引组件，且所述角度调节组件内围处设置有腿部按摩组件。通过高度调节组件及角度调节组件的设置，可以根据不同患者的需求进行高度及角度的调节，提高了装置与患者之间的适配度。进一步通过下肢牵引组件的设置实现了辅助患者进行单侧下肢外展运动，解决了现有技术中外展运动时辅助力度的不稳定及外展运动轨迹不唯一的技术问题。本装置适用范围广，提高了髋外展锻炼康复的效果。
-
公开(公告)号：CN108090510A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711345271.0
申请日：2017-12-15
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6227 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于间隔优化的集成学习方法及装置。其中，所述方法包括：1)得到一组训练好的基分类器；2)获取基分类器对所有训练样本的预测值；3)通过最优化集成模型间隔的分布来优化每个基分类器的权重；4)使用优化后的权重对样本的预测值进行加权平均，从而得到最终的预测值和标记。本发明还公开了一种基于间隔优化的集成学习装置。本发明中基于间隔优化的集成学习方法及装置不依赖于具体的基分类算法，可以针对分类误差或AUC进行优化，且整个模型易于求解，具有十分广泛的适用性。在优化权重时通过引入了间隔来平衡准确性和多样性，可以有效的避免过拟合问题，并提高最终集成模型的预测效果。
-
公开(公告)号：CN106845865A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710104626.0
申请日：2017-02-24
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q50/205
Abstract: 本发明公开了一种基于人才流动分析的学校排名方法。本方法为：对学历进行分类，统一分类为“本科”、“硕士”、“博士”和“其他”；提取每一段求学经历的开始时间和毕业时间，并与该经历对应的学历进行匹配；对学校按照985、211以及其他高校进行分类；统计升造跳转对应的学校跳转情况；根据跳转情况计算学校之间的支持度；根据学校分类初始化各学校得分；根据学校之间的人才流动网络图进行迭代分析以计算各学校得分；根据最终状态下各学校的得分对学校进行排名。本发明还公开了一种基于人才流动分析的学校排名装置。本发明中的学校排名方式，以学生实际的择校选择作为学校排名依据，通过迭代分析学校间不同学历状态的人才流动情况对学校进行排名。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106447165A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610773434.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
CPC classification number: G06Q10/063 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种启发式的工作岗位分级方法。本方法为：确定岗位分级层数；获取每一级工作岗位的特征属性；通过训练集工作岗位特征生成分级规则；利用训练集生成的分级规则，对待分级的工作岗位进行分级处理。本发明还公开了一种启发式的工作岗位分级装置。本发明中启发式的工作岗位分级方法及装置通过将工作岗位进行关键词提取并与分级规则匹配，采取关键词的经验规则来判断工作岗位的级别，可以在保证工作岗位分级正确性的前提下提高分级的效率，解决了互联网这类新兴行业的工作岗位分级困难和效率低的问题。
-
公开(公告)号：CN106372790A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610769693.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/0637
Abstract: 本发明公开了一种基于人才流动迭代模型的企业排名方法。本方法为：1)对工作岗位进行分级处理；2)对数据集中的企业名称进行统一映射处理；3)在此基础上，对不同企业、不同岗位级别之间的人员流动情况进行统计分析，建立人才流动统计表；4)根据人才流动统计表对人才流动迭代模型进行初始化；5)应用人才流动迭代模型迭代操作，包括：根据企业间的人才流动、市场人才的流失与补偿，通过网络迭代分析法计算各家企业的得分，直至网络达到稳定状态或者迭代次数达到设定阈值时停止迭代；6)根据最终状态下各企业的得分对企业进行排名。本发明还公开了一种基于人才流动迭代模型的企业排名装置。本发明中的企业排名方式，以市场上人才的流动行为作为企业排名的依据，通过迭代不同企业间不同工作级别的人才流动情况对企业进行排名。
-
公开(公告)号：CN105841804A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610153240.4
申请日：2016-03-17
Applicant: 北京大学
IPC: G01J1/00
CPC classification number: G01J1/00
Abstract: 本发明公开了一种植被二向性反射一次散射贡献项的获取方法，包括以下步骤：通过植被生理参数和聚集指数，获得孔隙率；利用步骤1的孔隙率，定义并计算出立足于植被元素的植被四分量面积比例；求取太阳直射与天空散射光强的比例；通过叶子和土壤的相关参数和上述步骤获得的孔隙率、植被四分量面积比例、太阳直射与天空散射光强的比例，获得植被二向性反射一次散射贡献项。该方法准确度高，计算简便，适用于各种植被类型，把植被冠层非各向同性的起因归结为三个方面：太阳、目标、传感器三者之间的几何关系；多尺度群聚；太阳直射与天空散射光强的比例。
-
公开(公告)号：CN101889992B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010224712.3
申请日：2010-07-02
Applicant: 北京大学
Inventor： 张宝旭 , 阮明 , 郝卫东 , 马秋霞 , 何月莹 , 吕艳 , 王璐 , 敬挺 , 魏鹏 , 刘伟霞 , 王旗 , 崔蓉 , 许珺辉 , 姚碧云 , 赵鹏 , 周淑佩 , 贾凤兰
Abstract: 本发明公开了2，4-二羟基二苯甲酮在制备治疗肝炎的药物中的用途。以2，4-二羟基二苯甲酮为活性成份的药物可有效地治疗乙型病毒性肝炎、可卡因中毒性肝炎、四氯化碳中毒性肝炎、扑热息痛中毒性肝炎和硫代乙酰胺中毒性肝炎。
-
公开(公告)号：CN107025311A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710351281.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 北京大学 , 北京华品博睿网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻的贝叶斯个性化推荐方法，包括：1)通过用户的行为数据寻找用户的K近邻；2)根据观测到的用户正反馈项目以及由该用户的k近邻用户组成的用户群的正反馈项目，对项目集合进行划分；3)确定用户对项目的对级别偏好关系；4)最大化所有用户在项目集合上的概率得到目标函数；用户对项目的预测采用矩阵分解模型实现；采用随机梯度下降法对目标函数中的参数进行求解。本发明还公开了一种基于K近邻的贝叶斯个性化推荐装置。本发明考虑了用户之间的相互影响，并通过该影响对项目集合进行划分，减少了未观测项目的个数，有效地缓解了推荐过程中数据不平衡和数据稀疏性带来的负面影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.032 seconds)
