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公开(公告)号:CN119167042A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202310731440.3
申请日:2023-06-19
Applicant: 北京国双科技有限公司 , 北京师范大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2113 , G06F3/01
Abstract: 本申请公开了一种时间压力识别方法及装置,涉及大数据处理技术领域,提供了有效识别时间压力的解决方案。本申请的主要技术方案为:获取待阅读处理的目标文本;在所述目标文本中划分出阅读区域和操作区域,所述操作区域中包含基于维度和选项而划分得到的多个兴趣区,所述兴趣区用于支持用户在基于所述阅读区域获取到的数据信息之后进行对应的操作行为;在阅读处理所述目标文本的过程中,通过追踪眼动以获取落入各个所述兴趣区内的注视点数据和在各个所述兴趣区之间的阅读轨迹数据;根据在所述操作区域内的所述注视点数据和所述阅读轨迹数据,识别用户在阅读处理所述目标文本时所具有的时间压力。
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公开(公告)号:CN116188206A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202211578234.5
申请日:2022-12-06
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06Q50/18 , G06F40/289 , G06Q10/04 , G06F18/2431 , G06F18/2135 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域,公开了一基于决策树的司法案件判决结果预测方法,该方法包括:数据采集模块对案件事实描述文本信息进行采集,得到对应的词语列表;特征确定模块从词语列表确定具有深层语义表示的原始特征,降维,得到主成分特征;特征调整模块对原始特征进行训练得到对应的组合特征或者重构新特征,与主成分特征进行对比;模型训练模块对使用原始特征向量、组合特征或者重构新特征和每一份案件事实对应的判决结果对模型进行训练,得到相关判决结果预测模型;结果预测模块预测该案件事实描述文本对应的判决结果。本发明通过一种基于决策树的司法案件判决结果预测方法,可以有效帮助法官进行减轻工作负荷,降低判案出错率。
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公开(公告)号:CN119157552A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202310730215.8
申请日:2023-06-19
Applicant: 北京国双科技有限公司 , 北京师范大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种脑间同步的验证方法、装置、存储介质及电子设备,涉及脑电同步技术领域。方法包括:获取训练样本集,所述训练样本集包括多组高时间压力的脑同步数据和多组低时间压力的脑同步数据,所述脑同步数据包括第一脑电数据和第二脑电数据;基于T检验验证不同时间压力下所述第一脑电数据和所述第二脑电数据之间的脑间同步。通过对第一脑电数据和第二脑电数据分别进行独立样本T检验和单样本T检验,以第一脑电数据和第二脑电数据之间的脑间同步性,以及时间压力对第一脑电数据和第二脑电数据之间的脑间同步性的影响。还可以通过格兰杰因果关系验证具有脑间同步的第一脑电数据和第二脑电数据之间脑间同步的方向性。
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