-
公开(公告)号：CN116415137B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310674488.5
申请日：2023-06-08
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司 , 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于多模态特征的情绪定量方法、装置、设备及存储介质，本申请获取到待测对象在设定谈话场景下的音频、视频数据、识别文本，该三种模态的数据全面覆盖待测对象的整体状态，所提供的信息更加丰富，为准确分析得到情绪参考数据提供了很好的数据基础。分别提取三种模态的数据的特征，得到文本特征、音频局部特征和视频局部特征，采用可学习的聚类模块分别对音频局部特征和视频局部特征进行维度压缩和聚类，获取更有价值的高维的音频全局特征和视频全局特征，将文本特征、音频全局特征和视频全局特征进行融合，并基于融合特征确定待测对象的情绪参考数据，实现了对待测对象的自动化检测，大大提升了检测效率。
-
公开(公告)号：CN116415137A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310674488.5
申请日：2023-06-08
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司 , 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于多模态特征的情绪定量方法、装置、设备及存储介质，本申请获取到待测对象在设定谈话场景下的音频、视频数据、识别文本，该三种模态的数据全面覆盖待测对象的整体状态，所提供的信息更加丰富，为准确分析得到情绪参考数据提供了很好的数据基础。分别提取三种模态的数据的特征，得到文本特征、音频局部特征和视频局部特征，采用可学习的聚类模块分别对音频局部特征和视频局部特征进行维度压缩和聚类，获取更有价值的高维的音频全局特征和视频全局特征，将文本特征、音频全局特征和视频全局特征进行融合，并基于融合特征确定待测对象的情绪参考数据，实现了对待测对象的自动化检测，大大提升了检测效率。
-
公开(公告)号：CN115905532A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211427460.3
申请日：2022-11-14
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司 , 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本发明提供一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取至少两个场景下的对话文本；基于所述至少两个场景下的对话文本的语义特征之间的相关性，对所述至少两个场景下的语义特征进行特征融合，得到融合语义特征；基于所述融合语义特征进行情绪识别。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，基于至少两个场景下的对话文本的语义特征之间的相关性，对至少两个场景下的语义特征进行特征融合，并对特征融合所得的融合语义特征进行情绪识别，由此，可以提取得到更完整的语义特征信息，从而保证情绪识别过程中能够参考到完整、全面的对话文本提供的情绪信息，由此确保情绪识别的可靠性和准确性。
-
公开(公告)号：CN217219758U
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202122953943.4
申请日：2021-11-29
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本实用新型涉及一种输液器用防脱夹，输液器包括接头针，接头针的针尖适于插入到静脉滴注液体包装装置的入口端内，入口端设置有第一配合结构，防脱夹包括：第一防脱部，适于与第一配合结构连接和/或配合以阻止所述第一防脱部向下移动；第二防脱部，适于与输液器的处于入口端外部的预定位置的第二配合结构连接和/或配合以阻止第二防脱部向上移动；和连接部，所述连接部连接第一防脱部和第二防脱部，所述连接部具有适于阻止接头针的针尖脱离入口端的预定长度。本实用新型还涉及包括上述输液器用防脱夹的输液器组件。基于上述技术方案，可以达到防止或减少在输液过程中牵拉输液器导致的针头脱出瓶口的风险。
-
公开(公告)号：CN217660362U
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202122951161.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: A61F5/37
Abstract: 本实用新型提供一种医用约束带，所述医用约束带包括带体和卡扣。带体包括依次相连的约束部、肢体接触部和连接部，约束部和连接部设置有扣孔，并且卡扣设置在肢体接触部上。卡扣包括环状卡扣主体且卡扣主体的一侧设置有活动杆，活动杆适于在打开位置与关闭位置之间移动，当活动杆处于所述打开位置时，卡扣适于与扣孔连接。所述医用约束带能够快速完成保护性约束操作，另外，卡扣固定在约束带上，不容易发生零件丢失，并且卡扣的制造成本低且外观简单小巧，能够减少患者被约束时的病耻感。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119650101A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411636085.2
申请日：2024-11-15
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种协同诊断方法，该方法通过获取第一对象关联的会诊信息；然后基于会诊信息触发诊断方对会诊信息进行协同诊断，以得到诊断建议，该诊断方包括第二对象和智能体，且诊断建议基于第二对象和智能体针对会诊信息交互所得；并确定诊断建议指示的执行流程；进而触发诊断方对执行流程产生的诊疗动作进行协同判断，以得到诊断结论。从而实现多方交互的协同诊断过程，通过智能体的协同工作，提供疑难症状的深度分析，以及个性化的治疗方案建议，以克服单一输入限制和信息处理能力有限的问题，提高了诊断过程的准确性。
-
公开(公告)号：CN119400455A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411671704.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种医疗会诊方法、系统、相关设备及计算机程序产品，本申请能够对患者多模态信息进行收集和管理，提高会诊效率。通过配置的一个以上的AI智能体，能够与会诊医生进行实时多轮对话。借助人工智能算法，实现人机多轮对话、理解患者的多模态信息，给出针对性意见。既提高了诊断准确率，又提高了医生的工作效率。此外，本申请还能够记录和管理会诊流程，对于会诊结束后的会诊报告填写流程，可以支持操作对象引用会诊期间每轮对话过程每个AI智能体的意见，不需要医生详细记忆或反复切换页面查看，提高会诊报告撰写效率。
-
公开(公告)号：CN118733730A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410809589.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种问答方法、装置、相关设备及计算机程序产品，方法包括：获取配置的模型集合中每一大规模语言模型所对应的优势能力问题子集，其中，每一大规模语言模型对于对应的优势能力问题子集内的任一问题的回答结果的质量优于模型集合中其它的大规模语言模型；对于当前请求的问题，计算其与每个大规模语言模型对应的优势能力问题子集的相似度，并确定相似度最高的前K个大规模语言模型；调用前K个大规模语言模型处理当前请求的问题，得到K个回答结果；基于K个回答结果，生成最终回答结果。使得在处理不同类型问题时均能够达到出色的性能表现，也即给出较高质量的回答结果。
-
公开(公告)号：CN117828355A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410148630.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F40/35 , G06F40/279 , G06F40/205 , G06F16/35 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及情绪判定技术领域，提供一种基于多模态信息的情绪定量模型训练方法及情绪定量方法，该训练方法中引入多模态特征对齐模块，可以将多模态感知能力接入大型语言模型，进而可以通过多模态信息对情绪进行定量分析。通过该训练方法得到的多模态情绪定量模型，模型参数量更多，所承载的知识量更多，具有更强的语言能力，可以充分利用多模态信息表征用户的整体状态，避免信息缺失，得到的分析结果更加准确，能够适配精神心理科场景。此外，通过构建监督微调数据集，将多模态指令遵循能力接入大型语言模型，能够理解受试者的语音特征和视频特征等多模态特征，可以提高多模态情绪定量模型对情绪进行多模态定量的性能。
-
公开(公告)号：CN117112796A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310865138.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N5/02 , G06N5/022
Abstract: 本申请提出一种关系三元组的构建方法、知识增强方法及其相关装置，能够利用知识图谱的应用场景的知识语料对预训练模型进行微调，得到语言模型，语言模型学习了该应用场景的知识，能够分辨词性符合关系三元组的词性要求的目标语句，是否为符合知识图谱的应用场景的知识元素，然后根据符合上述要求的目标语句构建关系三元组，不需要进行人工标注，避免人工标注的内容很可能无法覆盖所有可能出现的实体、关系，导致知识图谱的质量低下的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
17
records
(took 0.073 seconds)
