智能医疗服务平台
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117316421A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311119320.4

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明公开了智能医疗服务平台,涉及人工智能和医疗信息处理领域,包括用户端、医护管理员端和中央处理器,用户端通过无线传输与中央处理器相连接,医护管理员端通过无线传输与中央处理器无线连接,中央处理器与用户端、医护管理员端之间通过无线传输连接进行数据交换和指令发送,根据背景技术中的问题,本申请通过人工智能,对医疗影像进行分析和识别,帮助医生更准确地诊断病情,减少诊断错误率,提高诊断效率;利用云平台,实现虚拟排队就医,减少排队时间,提高就医效率,建立远程医疗服务平台,让医生和患者之间可以通过互联网进行病情咨询和诊断,减少时间和空间上的限制,实现对患者病历、医疗影像的全面管理和分析,提高医疗服务水平。

    一种基于数据分析与语音识别技术的商业管理系统

    公开(公告)号:CN117829870A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311751160.5

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据分析与语音识别技术的商业管理系统,包括智能语音识别模块、海量数据搜索模块、智能推荐模块、云储存模块、云计算模块、云分析模块、实时交互模块、安全加密模块,以及扫描识别模块。大数据存储、机器学习结合海量数据的分类,聚类分析、数据分析与大数据可视化技术,归纳以及语音识别与感应技术;大数据存储技术主要用于存储客户相关信息;机器学习算法结合海量数据,聚类分析主要用于根据客户的不同需求,为客户提供解决问题的方法;数据分析与大数据可视化技术主要用于可视化的分析报;语音识别与感应技术主要用于手写订单转为电子记录为了避免出现信息不准确的情况。

    一种全连接神经网络模型下的丝印工艺优化方法

    公开(公告)号:CN115983113A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211637657.X

    申请日:2022-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种全连接神经网络模型下的丝印工艺优化方法,其特征在于:包括下列步骤:步骤一、采集数据并进行数据清洗;步骤二、对每个面板建立不同的模型进行分析,确定最优模型;最优模型为多层全连接模型;步骤三、分析次品产生的主要影响因素;通过逻辑回归模型的算法进行权重分析,从而确定导致产生次品的主要影响因素;步骤四、分析影响次品产生的次要影响因素;分析次要影响因素通过各个主要影响因素对次品率产生的影响,通过计算次品概率集合中的数据离散程度进行分析判断;步骤五、根据各影响因素的数据确定优化方案。本发明明确各影响因素与次品率之间的关联性,选出最优算法给出分析结果,并对丝印工艺生产提出合理性的优化方案。

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