公开(公告)号：CN118866089A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410877961.4

申请日：2024-07-02

Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)

Inventor： 宁万山 ,  顾颖 ,  陈群 ,  刘帅 ,  黄林丹 ,  王志成 ,  许睿智 ,  马驰原

IPC: G16B20/30 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00 ,  G16B50/30 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/27 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于蛋白质序列的功能性Khib位点预测方法、装置及可读介质，包括：获取待预测的2‑羟基异丁酰组数据并从中提取到待预测的HSP(10，10)数据，对待预测的HSP(10，10)数据进行特征编码，得到若干个序列特征和若干个结构特征，将待预测的HSP(10，10)数据以及若干个序列特征和若干个结构特征输入功能性Khib位点预测模型，提取到多维度特征并得到若干个序列特征、若干个结构特征和多维度特征对应的分数所构成的分数向量，将分数向量输入经训练的第一分类模块，得到最终的分数，根据最终的分数确定待预测的HSP(10，10)数据是否位于功能性Khib位点附近，从而实现更准确和高效的功能性Khib位点预测。

公开(公告)号：CN117115695A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311121543.4

申请日：2023-09-01

Applicant: 厦门大学

Inventor： 纪荣嵘 ,  林贤明 ,  方姝蔓 ,  刘帅

IPC: G06V20/20 ,  G06V10/22 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74

Abstract: 一种基于虚拟增强的人‑物交互检测方法，涉及人物交互检测领域。根据物体及动作类别生成自然文本描述，利用文本到图像生成模型生成对应虚拟图像数据。为了消除图像生成过程中的不确定性和不稳定性，通过优化文本描述提高图像数据生成质量和多样性，通过场景评估过滤分布外数据，通过检测与语义验证确保图像内容的正确性。为了进一步提升图像标注信息的利用，采用教师‑学生框架，在原始数据训练的基础上利用教师模型为虚拟数据生成伪标签，根据自适应二分匹配的方式解决标签质量问题，再利用高置信筛选的方式补充额外的标签信息。解决人‑物交互检测中存在的类别偏置问题。在人物交互数据集上，可以以后处理的方式提高现有模型的预测准确性。

公开(公告)号：CN116017308A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310030684.9

申请日：2023-01-10

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨和林 ,  刘帅 ,  肖亮 ,  林志平 ,  张翼

IPC: H04W4/029 ,  H04W4/40 ,  H04W72/044 ,  H04W72/54 ,  H04W72/541 ,  G06N3/092

Abstract: 一种基于强化学习的无人机边缘计算抗干扰通信方法，涉及无人机通信、无人机路径规划、边缘计算、抗干扰通信等领域。充分挖掘无人机位置、无人机剩余电量和无人机通信速率等关键信息，结合无人机与地面设备、干扰器之间的通信信道状态、通信性能等参数，提出基于深度强化学习的智能资源管控方案来动态优化无人机的轨迹和用户的发射功率，有效抵御恶意干扰机攻击的同时完成移动边缘计算任务。在复杂的恶意干扰攻击环境下，依然高效提升无人机的通信速率和保障边缘计算任务吞吐量性能。

公开(公告)号：CN119361138A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411930912.9

申请日：2024-12-26

Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)

Inventor： 陈群 ,  范嘉骏 ,  杨静静 ,  宁万山 ,  顾颖 ,  刘帅

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F40/16 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供了一种基于链式推理与多模态融合的医疗诊断系统及其应用，属于医疗保健信息学技术领域。该系统包括数据预处理模块、数据融合模块、模型推理模块和输出模块，能够对患者的多模态医疗数据（包括文本数据、医学影像数据和结构化数据）进行深度处理与智能分析。输出模块提供诊断结果及详细的推理过程，提高诊断结果的可解释性与可信度。本发明通过多模态数据融合、链式推理机制与优化的损失函数设计，显著提升了疾病诊断的准确性、泛化能力和可解释性，突破了传统技术在单一模态分析和“黑盒”推理方面的局限，为临床医生提供透明、高效、智能的诊断决策支持，推动医疗诊断向智能化、精准化发展。

公开(公告)号：CN117896756A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410109688.0

申请日：2024-01-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨和林 ,  刘帅 ,  郑梦婷 ,  肖亮 ,  邵子凌

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W72/53 ,  H04W84/06

Abstract: 一种基于语义通信和资源分配的无人机边缘计算抗干扰方法，属于语义通信、无人机路径规划、资源分配、移动边缘计算和抗干扰等领域。该方法充分挖掘用户位置、无人机位置、干扰机位置和信道状态等关键信息，结合用户语义通信速率、通信时的信干燥比SINR和信道状态等信息，提出结合语义通信和深度强化学习的资源分配方案以动态优化用户卸载接入选择、信道选择、无人机轨迹等动作，有效地在干扰环境下执行移动边缘计算任务。本发明在动态干扰攻击的环境下，与非语义通信算法及其余对比算法相比，有效降低任务处理时间，提高了收益。