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公开(公告)号:CN118155860A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410437148.5
申请日:2024-04-11
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开一种中医大模型偏好对齐方法、设备及介质,涉及自然语言处理技术领域。该方法包括:构建标准化语料库,并采用自监督学习策略和有监督学习策略在标准化语料库上训练第一预训练语言模型,得到初步对齐的中医大模型;构建数据偏序对,并采用强化学习技术基于数据偏序对训练第二预训练语言模型,得到训练好的奖励模型;根据初步对齐的中医大模型和训练好的奖励模型,进行基于强化学习的中医大模型偏好对齐,得到经过偏好对齐后的中医大模型;根据经过偏好对齐后的中医大模型,进行基于神经网络的模型反馈优化,得到最终优化后的中医大模型。本发明能够实现中医大模型的个性化偏好对齐,使模型能够生成与人类偏好更为一致的回答。
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公开(公告)号:CN119523628A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411608010.3
申请日:2024-11-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: A61B34/10 , A61B34/20 , G16H30/40 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/277 , G06T19/00 , G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种用于手术导航的器械跟踪方法,属于手术导航技术领域,包括以下步骤:S1、数据采集及预处理,采集手术器械图像数据,将其存储为统一的本地文件,以结构化的方式存储,并对数据进行预处理;S2、数据标注及数据增强,使用图像标注工具LabelImg对预处理后得到的数据集进行数据标注;S3、检测模型构建,构建的模型包括输入端、主干网络、颈部网络和预测网络四部分;S4、检测模型训练;S5、手术器械检测;S6、手术器械跟踪;S7、手术路径规划。本发明采用上述的一种用于手术导航的器械跟踪方法,可提高手术器械检测的实时性、精确性和鲁棒性,对于手术机器人的发展具有重要的作用。
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公开(公告)号:CN119513915A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411568817.9
申请日:2024-11-05
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明针对目前医疗数据共享存在的问题,基于双环签名提出了支持可链接和可追溯的环签名。允许签名者匿名签名,同时在需要的情况下对同一签名者的一组签名链接,追溯签名者的真实身份。并且基于联盟链结合属性加密技术提出了可追溯的医疗数据共享模型。
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公开(公告)号:CN119579662A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411622322.X
申请日:2024-11-14
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/40 , G06T19/00 , G06T15/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/70 , G06T7/80 , A61B34/20 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于标识物检测的手术导航配准方法,包括以下步骤:对粘贴标记点的患者颅脑进行数据采集,扫描得到医疗影像数据;基于扫描得到的医疗图像数据集,对影像数据进行预处理;基于计算机视觉的跟踪配准方法,对粘贴的标识物进行定位跟踪和空间配准,并根据配准结果进行辅助导航;基于Web的AR.js框架,构建AR可视化平台系统。本发明采用上述一种基于标识物检测的手术导航配准方法,通过普通单目摄像机识别粘贴的标识物进行定位跟踪,简单便捷;利用空间坐标转换的方式,实现虚拟模型到患者实体的空间配准,在保证精确度的同时实现手术导航过程;使用web方式的AR.js框架增强现实可视化,无需用户安装额外的应用程序。
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公开(公告)号:CN118433109A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410517760.3
申请日:2024-04-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L47/125 , H04L41/142 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于SDN的多控制器部署方法、装置、介质及产品,属于通信技术领域。该方法根据链路带宽和传输延迟,确定无向图中每条边的权重,基于每条边的权重和负载差异度,利用k‑means++算法聚类划分SDN网络中的交换机,分配聚类结果中每一簇的交换机由一个控制器来管理,并在SDN网络中每一簇交换机的簇中心部署一个控制器,从而得出多控制器部署的最佳方案。采用深度优先搜索算法确定已部署控制器的SDN网络中客户端到服务器端的所有路径,按照单条路径的利率权重分配每条路径的传输流量。本发明能够均衡流量分配,提高网络性能。
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公开(公告)号:CN118196059A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410370771.3
申请日:2024-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向铸件表面缺陷的轻量化检测方法、系统及设备,涉及计算机视觉技术领域。采用图像采集设备获取待检测目标的表面图像;根据所述表面图像,得到待检测数据集;采用已训练完成并进行优化后的YOLOv5网络模型对所述待检测数据集进行铸件表面缺陷检测,得到铸件表面缺陷检测结果。本发明提高了YOLOv5模型的多尺度特征表示能力,同时降低网络计算量和减少模型参数量,优化了存储空间和算力资源,提高了铸件表面缺陷的轻量化检测性能。
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