-
公开(公告)号：CN105505998B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510932790.1
申请日：2015-12-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种梯级利用中药渣制备乙醇和生物炭的方法，属于生物质废弃物资源化利用技术领域。该方法将中药渣稀碱预处理，并添加氮含量丰富的物质进行乙醇发酵，乙醇发酵固体残渣在高温管式炉氮气氛围下热解制备生物炭。本发明实现了一种梯级利用中药渣的方法，乙醇发酵可提高木质纤维素类中药渣的乙醇得率1～3倍，提高对亚甲基蓝吸附率20～30％，使纤维素和木质素得到更加有效的利用。本发明实现了木质纤维素原料资源化，对扩大固体废物用途，开辟乙醇、生物炭的新来源具有重要意义，同时节约乙醇发酵成本，解决生物质能高附加值利用问题，具有良好的经济效益和巨大的社会效益。
-
-
公开(公告)号：CN103111594A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310088495.3
申请日：2013-03-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 一种遥控式连铸坯射钉装置与方法，属于炼钢连铸技术领域。其特征是根据测量需要，在开始前将所述射钉装置固定在连铸坯被测量面一侧，将所述射钉装置前端上的导孔垂直对准连铸坯测量面；在开始击发前五分钟，将射钉装置的电源打开操作人员和现场人员均撤离到安全地带；在开始击发前一分钟，开启遥控器电源开关，进行倒计时，等待击发指令；到达击发时间，按下遥控器上的击发按钮，击发射钉装置，特制钢钉进入钢坯内部。本发明实现了对连铸坯射钉的精确遥控式操作，具有设计科学，安全性强，减少铸坯损耗等特点。其方法简单易行，根据不同的测量位置要求，均能实现安全精确操作。
-
公开(公告)号：CN118248273B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410659457.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京科技大学
IPC: G16H10/60 , G06F16/35 , G06F40/194
Abstract: 本发明涉及医疗健康数据处理技术领域，尤其涉及一种用于处理电子健康记录中缺失标签的方法和装置，该方法包括根据患者病症及其相关病症需要观察的电子健康记录文本数据量确定患者的电子健康记录缺失标签的确定方法；利用相应的患者的电子健康记录缺失标签的确定方法确定缺失标签的比例，根据缺失标签的比例确定患者电子健康记录缺失标签的处理方法；对处理后的患者电子健康记录进行评估以确定患者电子健康记录缺失标签处理过程的合格性；根据患者电子健康记录缺失标签处理过程的合格性确定对患者电子健康记录缺失标签处理过程的调整，本发明通过提高对缺失标签处理过程控制的精准性进而提高处理后电子健康记录的完整度和精确性。
-
公开(公告)号：CN118245474B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410639597.8
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京科技大学
IPC: G06F16/215 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及医疗数据处理技术领域，尤其涉及一种解决医疗时序数据不规则问题的方法和装置。所述方法包括对输入时空数据进行编码，得到输入序列；对所述输入序列进行特征识别与特征提取，得到节点特征向量，根据MPNN模型生成初步填补结果，基于所述初步填补结果，对数据点进行优化，生成二次填补结果。本发明通过构建神经网络模型，针对输入的不规则性数据，有效利用时序数据内在关联性，不仅在时间维度上对数据进行编码和解码，还能在空间维度上进行相同操作，在第一阶段的填补中，模型使用时空编码技术捕捉数据的内在时间和空间结构，第二阶段的填补基于初步填补结果进一步优化，以提高填补数据的质量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118197651A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410619821.7
申请日：2024-05-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京科技大学
IPC: G16H50/70 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及模型训练领域，尤其涉及一种用于跨医疗中心慢性病分类模型构建方法，方法包括：根据各专家模型对应的特定标签之间是否存在相同特定标签，建立专家关系集合；通过适应选择器评估各专家模型对相同特定标签的硬预测概率，根据两专家模型针对相同特定标签的硬预测概率确定预测处理方式；确定传递模型和接收模型；建立有效专家集合以及候选概率集合，根据候选概率集合以及有效专家集合得到各相同特定标签的最终整合概率；进行目标模型训练，通过最小化预测概率和综合概率之间的二元交叉熵损失针对目标模型的参数进行迭代更新，避免针对慢性病之间存在高度相关性且不同医疗中心的医疗数据差异大导致的模型学习效率差的问题。
-
公开(公告)号：CN118194098A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410606518.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及数据分析预测领域，尤其涉及一种疾病预测领域中针对不均衡数据的优化分类方法和装置，本发明通过将医疗数据样本划分为多数类样本以及少数类样本，通过计算离散差异均衡表征系数判定是否符合分类标准，并且，针对多数类样本进行分类，将所得子集与少数类样本合并，以构建平衡子集，针对平衡子集中的样本特征计算样本间的欧氏距离，构建针对预测模型的优化目标，通过上述步骤增强了预测模型对少数类的识别能力，同时提高了对多数类的分类精度，减少医疗数据样本中数据不平衡对预测模型精度和准确性的影响。
-
公开(公告)号：CN114976197A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210514769.X
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京科技大学
IPC: H01M10/052 , H01M10/0562
Abstract: 本发明涉及一种高镍材料和LATP固态电解质界面的改善方法及电池，属于固态锂电池技术领域，能够解决高镍正极材料深度脱锂状态下LATP和NCM界面不稳定、进而导致容量衰减的问题；该方法通过在高镍材料表面包覆锂、氧双离子导体从而减少循环过程中Ni2+的产生，改善高镍材料和LATP固态电解质之间的界面问题；S1、将硝酸镧溶于去离子水得第一溶液；S2、加入高镍材料前驱体得第二溶液；S3、干燥并研磨得包覆样前驱体；S4、与一水合氢氧化锂混合研磨得研磨样；S5、对研磨样进行煅烧得到锂、氧双离子导体包覆的高镍材料；S6、将得到的高镍材料和LATP固态电解质同用在固态电池中实现界面改善后的电池性能。
-
公开(公告)号：CN113780378A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110990938.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种疾病高危人群预测装置，属于医学疾病辅诊领域。所述装置包括：特征提取模块，用于对目标疾病训练集中的样本进行特征提取，将提取的特征输入分类模块和特征损失模块；分类模块，用于根据接收到的特征，对样本进行分类，并计算分类损失；其中，所述特征提取模块和分类模块组成疾病高危预测模型；特征损失模块，用于根据接收到的特征，计算特征层面的特征距离损失；训练模块，用于将分类损失和特征距离损失进行加权结合，根据结合后的损失，输入训练集对所述疾病高危预测模型进行训练，以便利用训练好的疾病高危预测模型，预测待测人员所属的类别。采用本发明，能够提高疾病高危人群分类精确度。
-
公开(公告)号：CN111027693A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911174083.5
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于去权重剪枝的神经网络压缩方法及系统，所述方法包括：确定待剪枝神经网络中应该被裁剪的参数；将待剪枝神经网络中应该被裁剪的参数置0，得到剪枝后的神经网络；对剪枝后的神经网络的底层计算函数进行修改，使得剪枝后的神经网络在运行过程中，若当前计算所涉及的参数为零，则跳过当前计算。本发明方法通过去权重剪枝降低神经网络的复杂度来降低对计算设备的算力的要求，从而达到将神经网络应用到边缘设备的目的。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
48
records
(took 0.055 seconds)
