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用于互联网中加速经验
知识
积累的信息采集方法及系统
本发明提供一种用于互联网中加速经验知识积累的信息采集方法及系统,包括用户初次访问网站时, 服务器收到查询问题后,生成查询结果,生成一个 cookie 项并连同查询结果一起返回给客户端,并发送 是否接受回访请求给客户端;所述 cookie 包括网址、用户标识、存活时间和问题标识;服务器在收到用 户接受回访请求的标识后在本地的 cookie 数据库保存该 cookie 项,并添加其他数据项;所述其他数据 项包括,用户输入的查询问题,服务器回访日期范围,根据用户输入的查询问题生成的回访问卷。用户 再次访问网站时,如果当前日期在用户标识对应项的服务器回访日期范围内,通过浏览器采集用户对已 有答案及回访问卷的回复。
武汉大学
2021-04-13
一种基于模板匹配技术的
知识
图谱问答系统及方法
本发明公开了一种基于模板匹配技术的知识图谱问答系统和方法。该系统包括离线模块和在线模块,离线模块主要用于离线数据准备,在线模块主要用于系统服务。本发明的系统可支持用户友好的自然语言问句为查询,通过对用户的问句进行语法分析,将语法分析后的结果到离线定义的手工模板库中寻找匹配的问句模板,根据所述的实体匹配方法和关系匹配方法,生成最终的结构化的知识图谱查询
浙江大学
2021-01-12
吉林省区域性中小企业
产权
交易市场建设研究
产权交易市场是多层次资本市场体系的重要组成部分,本书为我们阐述了产权交易市场理论及相关概念,我国产权交易市场的发展与定位,发展现状及影响因素分析,并着重以吉林省为例,为我们分析了区域性中小企业产权交易市场建设的必要性,区域性中小企业产权交易市场试点机构运行情况及成功经验,构建吉林省区域性中小企业产权交易市场的对策等,为产权交易市场的建设带来了一系列新鲜的见解.
长春大学
2021-04-30
一种流水线架构的零
知识
证明隐私计算专用加速芯片
1. 痛点问题 数据是数字经济时代的核心生产要素,但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。数据的隐私计算对保护数据安全,实现数据共享与协作应用,破除数据孤岛,提供合法合规的监管抓手,最大化释放数据价值有重大的现实价值。 零知识证明、安全多方计算、差分隐私、同态加密等现代密码学算法具有坚实完善的理论基础,可以提供最为可靠的数据保护方式。例如,零知识证明算法已经在学术界和工业界受到了广泛关注,应用于可信计算、区块链扩容、匿名货币等多种场景。然而,受制于算法的复杂度和硬件的计算能力,现有零知识证明等隐私计算性能仍比明文计算慢两到三个数量级,难以有效实现产业化。 2. 解决方案 本成果提出了一种高效的流水线芯片架构,显著提升了以零知识证明为核心的多种隐私计算和区块链应用中的数据处理性能和效率。本成果以算法为核心、以数据流为参考、以芯片实现为目的,通过全流水设计,优化芯片性能、面积和功耗,多维度解决隐私计算的算力不足问题,致力于成为新基建“数据价值互联网”的基础设施。 本成果所提出的芯片架构包含两个子系统。第一个子系统主要处理有限域上的高次多项式计算。通过利用傅里叶变换分解庞大的计算任务,同时对底层模块进行定制化流水线设计,并利用数据分片、片上转置等技术优化对数据流的控制。第二个子系统主要处理椭圆曲线上的大规模模幂运算。采用计算复杂度最优的Pippenger算法与定制化的数据流和底层流水线控制,并结合实际场景下的系数分布规律采用简单高效的任务分配机制,用最小的控制逻辑实现负载均衡。
清华大学
2021-09-15
基于
知识
库的发动机五气门缸盖典型工艺建立与分析系统
该产品系统能对发动机的缸盖零件进行自动的加工工艺的编制,避免了由于人为的 因素可能产生的工艺错误而给企业带来巨额损失和灾难性打击。项目成果可以应用于其 他汽车及其相关行业。该软件系统能够对五气门缸盖的国产化,以及对改进型和新 的 发动机缸盖的生产线提供建议和工艺规划。 该软件系统荣获 2003 年 6 月“上 海国际汽车城首届创新人才精英赛创新奖”。
同济大学
2021-04-13
一种基于地图图式的制图
知识
构建及形式化表达的方法
本发明公开了一种基于地图图式的制图知识构建及形式化表达的方法,主要步骤包括:对基本比例 尺地图图式中有关地图制图知识(文字形式)进行类别划分;对划分后的制图知识进行关键词抽象;设计 不同类别制图知识的形式化表达方式;建立制图知识的数据库。研究制图知识形式化表达的目的是为地 图制图的自动化服务,地图制图过程在利用制图知识时,首先需要对制图知识进行检索查询;然后再对 检索出的制图知识进行解析;最终用于指导和规范地图制图过程。本发明提出一种基于地图图式的制图 知识构建及形式化方法,方法易行,制图知识库易于扩展,能够满足国家基本比例尺地形图的制作成图。
武汉大学
2021-04-13
“
挖掘
机核心液压元件关键技术与产业化”科技成果顺利通过鉴定
2020年11月29日,中国机械工业联合会在杭州市组织召开了由浙江大学、江苏恒立液压股份有限公司、江苏恒立液压科技有限公司共同完成的“挖掘机核心液压元件关键技术与产业化”科技成果鉴定会。会议邀请了7位专家组成鉴定委员会,天津工业大学夏长亮院士担任鉴定委员会主任委员,南车株洲电力机车研究所有限公司丁荣军院士担任副主任委员,华中科技大学丁汉院士、邵新宇院士、上海交通大学李仁涵教授、中国生产力促进中心协会蔡文沁研究员、三一重机有限公司曹东辉研究员级高级工程师担任委员。会议由中国机械工业联合会马敬坤处长主持,浙江大学机械工程学院院长杨华勇院士到会致辞。 鉴定委员会听取了项目负责人徐兵教授的汇报,审查了相关技术资料。经质询和讨论,鉴定委员会认为,该成果技术难度大,创新性强,总体技术达到国际先进水平,在柱塞泵/马达高承载与低噪音设计、内高压复杂薄壁结构均质化精密铸造工艺、液压系统高效匹配控制技术等方面达到国际领先水平,同意通过鉴定。
浙江大学
2021-02-01
基于Web技术的汽车零部件产品
知识
数据库系统
汽车零部件产品知识数据库系统主要用于汽车产品的自主开发设计。系统内可储存相关成熟产品的设计图纸、结构图片、及设计知识。为设计师进行新产品设计开发提供查询和参考。系统可运用关键词或图号或所属关系进行模糊查询,调用内存中的设计图纸、结构图片、及设计知识。实现技术支持的目标。 系统可实现权限管理,即根据不同的权限进行分级授权管理和存储调用AutoCAD、Pro/E、UG、CATIA等多种绘图软件绘制的工程视图,以及对相关图片、表格和测试报告等资料。并设计接口以兼容和调用采用其它设计计算模块,使其能有效的进行二次应用与管理操作
上海理工大学
2021-04-11
基于真实世界临床数据的科学研究与中药新药发现平台 ——中医临床数据仓库平台及
挖掘
分析方法
在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。 本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台,以及中医临床数据挖掘方法的研究,实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合,数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台,该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据,并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究,为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。 名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统 以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点,开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能,能够支持中医临床诊疗数据中的疾病(中西医)、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症,以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发(下图是该系统的主界面)。 在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。 获奖证书 1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点,研究设计了中医临床参考信息模型,以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型,建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础,基于实际的临床诊疗数据,实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索,并支持基于Web的OLAP主题应用,为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源,以支持临床科研决策分析,满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点,研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法,为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病:中风、冠心病和糖尿病诊治规律,以及名老中医经验传承研究为支持目标。 中医临床数据仓库平台 1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术,我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求,实现具有完善的数据抽取-转换-装载(Extraction-transforming-loading,ETL)、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式(多采集点)采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点,采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中,并支持批量数据核查和数据规范整理(对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范)功能。 在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。 名老中医OLAP展示例子 以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点,开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能,能够支持中医临床诊疗数据中的疾病(中西医)、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症,以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发(下图是该系统的主界面)。 中医临床复杂网络分析系统 1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域,当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈,传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息,且个体性的真实世界诊疗实践特点,我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题,通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析,基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统,对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践,初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径,有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。 1. 中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容,具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等,是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分,其数据内容由临床表现、诊断和治疗(临床疗法)三部分核心内容(如下图),其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标,而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效,即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。 中医临床数据挖掘问题:在疗效信息的约束下,验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。 2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析,并与临床专家的交流中发现,名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方(包括经方、时方和验方等)为基础进行临床处方;第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构,而又具有较大灵活性的处方集合。因此,通过对名老中医处方集的共性网络结构分析,能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构,从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法,对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象,即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势,某些名老中医偏好使用某些药物,使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律,实现了多层核心子网分析方法,能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义,且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方;第二层解释为主要药物配伍;第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方:1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。 特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络,其中的网络中的节点是药物,边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型(Symptom-Herb-Diagnosis Topic model,SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题,例如,一类糖尿病人群有不同的并发症,且这些主题所包含的信息特征(以症状来表达)具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布,并通过症状来表达主题的内容;同时,把每种中药看作是主题上的多项式分布,因为一类中药可以治愈多种症状/疾病;又因为一种诊断包含多种症状/疾病,于是把诊断看作是对主题的描述,构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合,它可以客观地按照症状找到自然分类人群,给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性,分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。 症状-中药-诊断主题模型,图中三个黑色圆圈,代表显变量(观察变量),其中s 表示一个采样症状,表示患者p的所有药,表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量,其中z 采样症状s对应的主题,x表示s对应的药,u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程,动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点,使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段,医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断,试图获得较好的治疗方案的认识,进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此,在无外部对照的情况下,如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题,在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期,无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在,且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性,基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此,如何借助源自真实世界(无外部对照)的大规模临床观察数据,进行挖掘分析,以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究,实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法,以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案,为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。 中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1. 成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项:重大传染病防治、重大新药创制等两个项目;国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究;北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律,从中医临床中分析确认有效处方与药物,名老中医的辨证论治个体诊疗经验,中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律,以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种(如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗;河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等)的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系,支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据,进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。 北京地区22家单位应用分布图
北京交通大学
2021-04-13
基于
知识
发现创新技术的专家系统新构造及 在铝电解等领域中的应用
本项目是新兴的自动化系统与计算机技术等多学科交叉领域前沿重大问题的研究,属人工智能、知识工程技术领域。早期专家系统中知识的自动获取与知识匮乏成为其瓶颈问题,一直制约着专家系统的发展。本项目找到了解决这一瓶颈问题的有效途径与方法,即用知识发现创新技术来实现知识的自动获取与解决知识匮乏这一难题;有望将专家系统的发展推向新阶段。 本项目提出了一种基于知识发现创新技术的专家系统,简记作ESKD,它采用了自主研发的知识发现创新技术,实现了ESKD的全新总体架构:第一,把知识发现系统视为认知系统,研究其自身的内在认知机理(涵盖4个机制),由机理的研究导致7个新模型与11种新技法;第二,以知识发现创新技术作成专家系统新的知识自动获取构件,并形成了全新的动态知识库系统;第三,其推理机中集成了多种不确定性推理形式与方法;第四,它以多个知识源、多种知识融合、多抽象级与多知识层次结构为特征形成了具有丰富内涵的专家系统总体构架,提高了实用化功能,推动其向新一代专家系统的发展;第五,通过在铝电解生产等领域中的应用,解决了过去凭经验与简单技法难于解决的控制过程与参数等优化问题。 ESKD突显其技术先进与学科领域促进作用的根源,就是作为其理论基础的KDTICM(我们独立提出的基于内在认知机理的知识发现理论)及其载体(软件系统ICCKDSS)是原创性的与自主的。这一点由2项国际获奖及其评价书、国际著名科学家与国内5院士评价、8项国家发明专利(详见附件)、教育部鉴定、国内外著名刊物发表的论著等证实。
北京科技大学
2021-04-11
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