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一种基于群体用户行为分析的个性化推荐方法
本发明公开了一种基于群体用户行为分析的个性化推荐方法， 属于计算机网络应用技术领域。本发明提出了一套基于群体用户兴趣 变化的个性化推荐方法，通过聚合海量个体用户对商品的时序动态兴 趣度从而快速有效的获得准确度更高的推荐列表。另外再定量分析时 间因素对用户兴趣度的影响权重，通过拟合大众用户从接触商品到购 买的时间及不同时间段购买用户数量分布图，从而提高推荐的准确性。 在充分分析用户行为数据及归纳总结出用户的兴趣后，计算
华中科技大学
2021-04-14
个性化 PEEK 骨科植入物 3D 打印技术
对于肿瘤、创伤、疾病等原因造成的骨缺损或骨畸形患者，由于个体性差异 大、病患程度不一等原因，传统规范化的医疗植入物经常无法满足要求。因此， 本项目采用生物级聚醚醚酮(PEEK)材料作为原料，利用 3D 打印技术，快速定 制个性化、高性能的骨科植入物，从而满足患者切身需求。
西安交通大学
2021-04-11
全景视频采集与个性化分发
北京工业大学
2021-04-14
一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法
本发明公开了一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法，步骤一：历史轨迹数据集D，起点ls，终点ld，出发时间b和用户u作为输入，然后基于输入循环神经网络；步骤二：建模从出发点到当前n节点的费用函数ɡ(n)与当前n节点到终点的费用函数h(n)；步骤三：寻找最优路径的过程中，每次扩展一个节点，使用f(n)来评价这个节点的得分，推荐个性化的最优路径轨迹p*。
北京航空航天大学
2021-04-10
KIT ITD 靶向的个性化胃肠道间质瘤单克隆抗体药物
北京大学
2021-04-11
一种面向个性化虚拟试衣的真实人体三维建模方法
本发明公开了一种面向个性化虚拟试衣的真实人体三维建模方法。该算法以视频作为输入数据，经过特征匹配、关键帧选取、三维点云生成、模板映射、纹理映射等几个步骤，得到人体表面三维模型。采用运动恢复结构的技术大大简化了重建过程，减轻了数据采集者和被采集者的负担，降低了对仪器和设备的要求，同时能获得较为精确的重建结果。利用模板映射能获得完整的人体表面模型，使算法对于人体纹理信息缺失和自身遮挡更加鲁棒。
华中科技大学
2021-04-10
KIT ITD 靶向的个性化胃肠道间质瘤单克隆抗体药物
本项目为KIT ITD靶向的个性化胃肠道间质瘤单克隆抗体药物研究。本项目基于研究团队的结构生物学研究成果，获得可以选择性地抑制胃肠道间质瘤靶点KIT的内部重复串联突变体（KIT ITD）的多个单克隆抗体，并在结构、分子、细胞、整体动物四个层次评价单克隆抗体3G2的药效和作用机制，从而确证GIST ITD突变体可以成为抗胃肠道间质瘤的药物靶标，并有望以此开发出KIT ITD靶向的个性化治疗胃肠道间质瘤的“精准药物”。3G2是首个选择性针对胃肠道间质瘤的突变体的单克隆抗体。鉴于单克隆抗体药物较小分子药物易呈递高选择性、副反应更少的药理学特点，3G2抗体更易成为个性化治疗胃肠道间质瘤的药物，它的发现顺应了当前“精准医疗”的大趋势，可为GIST ITD患者提供“精准”的治疗手段。
北京大学
2021-02-01
一种面向个性化虚拟试衣的真实人体三维建模方法
本发明公开了一种面向个性化虚拟试衣的真实人体三维建模方法。该算法以视频作为输入数据，经过特征匹配、关键帧选取、三维点云生成、模板映射、纹理映射等几个步骤，得到人体表面三维模型。采用运动恢复结构的技术大大简化了重建过程，减轻了数据采集者和被采集者的负担，降低了对仪器和设备的要求，同时能获得较为精确的重建结果。利用模板映射能获得完整的人体表面模型，使算法对于人体纹理信息缺失和自身遮挡更加鲁棒。按照本发明，从数据输入到
华中科技大学
2021-04-14
KIT ITD 靶向的个性化胃肠道间质瘤单克隆抗体药物
本项目为KIT ITD靶向的个性化胃肠道间质瘤单克隆抗体药物研究。本项目基于研究团队的结构生物学研究成果，获得可以选择性地抑制胃肠道间质瘤靶点KIT的内部重复串联突变体（KIT ITD）的多个单克隆抗体，并在结构、分子、细胞、整体动物四个层次评价单克隆抗体3G2的药效和作用机制，从而确证GIST ITD突变体可以成为抗胃肠道间质瘤的药物靶标，并有望以此开发出KIT ITD靶向的个性化治疗胃肠道间质瘤的“精准药物”。3G2是首个选择性针对胃肠道间质瘤的突变体的单克隆抗体。鉴于单克隆抗体药物较小分子药物易呈递高选择性、副反应更少的药理学特点，3G2抗体更易成为个性化治疗胃肠道间质瘤的药物，它的发现顺应了当前“精准医疗”的大趋势，可为GIST ITD患者提供“精准”的治疗手段。
北京大学
2021-01-12
基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法
本申请提供一种基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法，其系统包括：用于接收并处理学生的多模态数据的多模态交互模块、用于对输入的多模态数据进行情感分析的情感识别模块、基于学生的历史学习数据评估该学生的实时学习状态的个性化模块、根据情感状态与实时学习状态动态调整互动反馈的核心大脑模块。情感识别模块包括情感信息融合，情感信息融合采用加权策略，并通过情感一致性约束和冲突修正机制来调整最终输出的情感状态。本申请通过情感一致性损失函数、冲突修正机制和基于知识图谱的超纲控制机制，精准识别学生情感和认知状态。
厦门大学
2021-01-12