专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]确定疾病编码的方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201911053693.X有效
  • 刘本农 - 望海康信(北京)科技股份公司
  • 2019-10-31 - 2023-06-23 - G16H20/10
  • 本申请实施例提供了一种确定疾病编码的方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括:获取待预测用药数据;将待预测用药数据输入至目标分类网络,得到待预测用药数据对应的至少一个候选疾病编码,以及待预测用药数对应于各候选疾病编码的概率值;基于待预测用药数对应于各候选疾病编码的概率值,在至少一个候选疾病编码中确定出待预测用药数据对应的最终疾病编码。在本申请实施例中,存在量化可见的东西可以作为参考,并且通过目标分类网络可以输出多个候选疾病编码和对应于各候选疾病编码的概率,可以得到较为全面的疾病编码预测结果,可以保证确定的最终疾病编码更加准确。
  • 确定疾病编码方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]数据处理方法、装置和服务器-CN202210865637.1有效
  • 张二毛;吴磊;李鑫;刘本农;徐宁;谢丹力;蒋闻天 - 建信金融科技有限责任公司
  • 2022-07-21 - 2023-06-02 - H04L9/40
  • 本说明书提供了数据处理方法、装置和服务器。该方法属于人工智能技术领域,具体实施前,部署于数据提供方一侧的第一服务器和部署于模型提供方一侧的第二服务器可以根据预设的加密规则,在不向对方泄露己方所持有的数据的前提下,利用各自所持有的数据联合训练得到符合预设要求的目标模型。具体实施时,第一服务器和第二服务器可以根据预设的加密规则,在不向第一服务器泄露第二服务器所持有的目标模型,同时不向第二服务器泄露第一服务器所持有的目标数据的前提下,在密文状态下合作调用目标模型处理目标数据,以得到对应的目标处理结果。从而能够在合作完成相关数据处理的同时,较好地保护参与数据处理的双方的数据安全。
  • 数据处理方法装置服务器
  • [发明专利]基于深度学习的股票波动预测模型建立、预测方法及装置-CN202211097381.0在审
  • 闫拴;刘本农;杨洲清;万光明 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-09-08 - 2023-04-04 - G06Q40/04
  • 本文涉及人工智能领域,提供了一种基于深度学习的股票波动预测模型建立、预测方法及装置,其中,模型建立方法包括:收集已有股票的多个采样数据,每一股票的每一采样数据包括一采样时刻的该股票的预测变量及影响预测变量的参数变量,参数变量包括成交价、交易量、波动率、换手率、动量值、反转因子、基本面因子及收益率;根据多个预测时间点之前预定时间段内的参数变量确定多个输入向量,根据多个预测时间点的预测变量确定多个输出向量;根据输入向量及其对应的输出向量训练预先建立的深度学习网络模型,得到股票波动预测模型。本文通过将具有一定惯性的变量加入至模型训练中,使得模型预测得到的股票波动解释下更强,且准确率更高。
  • 基于深度学习股票波动预测模型建立方法装置
  • [发明专利]数据处理方法、装置及设备-CN202211471994.6在审
  • 闫拴;刘本农;杨洲清;康晶 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-11-23 - 2023-03-07 - G06F16/9537
  • 本申请提供一种数据处理方法、装置及设备,应用于人工智能领域,该方法包括:在目标时间节点之前,获取目标对象在第一预设周期内的第一基本信息以及第一舆情信息;目标时间节点为目标信息发布的时间节点;在目标时间节点之后,获取目标对象在第二预设周期内的第二基本信息以及第二舆情信息;根据第一基本信息、第一舆情信息、第二基本信息以及第二舆情信息,确定目标变动数值;根据目标变动数值,确定目标对象的变化情况。这样,通过在目标时间节点之前和之后获取基本信息和舆情信息进行对比,确定出目标变动数值,并根据该目标变动数值来确定目标对象的变化情况,能够提高数据的实时性,进而提高数据处理的准确度,增强了数据处理的有效性。
  • 数据处理方法装置设备
  • [发明专利]确定DRGs分组结果的方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911052662.2有效
  • 刘本农;姚炳雄 - 望海康信(北京)科技股份公司
  • 2019-10-31 - 2022-12-27 - G16H40/20
  • 本申请实施例提供了一种确定DRGs分组结果的方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取待预测用药数据,并根据样本用药数据集确定待预测用药数据的至少一个候选疾病诊断相关分类DRGs分组结果;获取各候选DRGs分组结果对应的已分组用药数据;基于待预测用药数据与各候选DRGs分组结果对应的已分组用药数据的匹配程度,在各候选DRGs分组结果中确定出待预测用药数据的目标DRGs分组结果。在本申请实施例中,在患者住院期间可确定出该待预测数据的候选DRGs分组结果,不需要等到患者出院后才可以确定,并且由于在住院期间即可确定患者的待预测数据的DRGs分组结果,院方可以有效的指导医院合理的利用医疗资源。
  • 确定drgs分组结果方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]用药数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201911053692.5有效
  • 刘本农 - 望海康信(北京)科技股份公司
  • 2019-10-31 - 2022-12-23 - G16H20/10
  • 本申请实施例提供了一种用药数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括:获取至少一个用药数据,用药数据中包括药品名称;确定每个用药数据中药品名称的ATC编码和ICD编码;确定每个用药数据中药品名称的ATC编码所对应的第一解剖学部位,以及每个用药数据中药品名称的ICD编码所对应的第二解剖学部位;对于对应的第一解剖学部位和第二解剖学部位相同的用药数据,建立用药数据中的药品名称与对应的ICD编码的关联关系。在本申请实施例中,关联关系时是从用药数据本身的性质方面确定的,所确定的疾病范围可以更好地符合药品自身的性质,并且建立的关联关系是基于大量的用药数据,可以建立各药品与疾病范围之间的关系。
  • 用药数据处理方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]基于动量指标及高管变动的金融时间序列预测方法及装置-CN202211145087.2在审
  • 刘本农;闫拴;史楚玉 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-09-20 - 2022-12-16 - G06Q10/04
  • 本说明书涉及人工智能技术领域,提供了一种基于动量指标及高管变动的金融时间序列预测方法及装置,该方法包括:获取实体集合内每个实体的业务属性信息及在指定历史时段内的高管变动信息;基于业务属性信息对实体集合进行行业分类,获得多个行业类;根据高管变动信息确定第一变动特征、第二变动特征和第三变动特征;根据第一变动特征、第二变动特征和第三变动特征,确定每个实体的高管变动标签;确定每个实体的目标金融变量在指定历史时段的指定动量指标;根据每个实体的高管变动标签及指定动量指标,对应预测其目标金融变量在指定未来时段内的变化趋势。本说明书实施例可以提高金融时间序列预测的准确性。
  • 基于动量指标变动金融时间序列预测方法装置
  • [发明专利]基于行业拥挤度的金融时间序列预测方法、装置及设备-CN202211148795.1在审
  • 刘本农;闫拴;杨洲清;莫湘群 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-09-20 - 2022-12-16 - G06Q10/04
  • 本文涉及人工智能技术领域,提供了一种基于行业拥挤度的金融时间序列预测方法、装置及设备,该方法包括:获取实体集合内每个实体的指定属性信息;根据指定属性信息构建每个实体的知识图谱;基于知识图谱对实体集合进行行业分类,获得多个行业类;确定每个行业类的第一金融变量在第一历史时段内的第一统计学指标;根据第一统计学指标确定对应行业类的行业拥挤度标签;确定每个实体的第二金融变量在第二历史时段内的第二统计学指标;当任意一个行业类的行业拥挤度标签为高拥挤度时,根据行业拥挤度标签及第二统计学指标,对应预测该行业类下每个实体的第二金融变量在指定未来时段内的变化趋势。本文实施例可以提高金融时间序列预测的准确性。
  • 基于行业拥挤金融时间序列预测方法装置设备
  • [发明专利]一种上市公司风险识别方法及装置-CN202210593670.3在审
  • 闫拴;刘本农;杨洲清;冯瑜 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-05-27 - 2022-09-06 - G06Q40/02
  • 本文涉及金融科技领域,提供了一种上市公司风险识别方法及装置,方法包括:获取所有上市公司的风险影响参数的变动信息;按照资产维度及行业维度分别对所有上市公司进行分类;按照各风险影响参数的各变动因子从小到大的顺序对各分类中上市公司进行排序,根据各分类下各风险影响参数的各变动因子对应的上市公司排序结果,确定各分类下各风险影响参数对应的上市公司综合排序结果;根据各分类相关的综合排序结果确定疑似风险上市公司;由同属于资产维度及行业维度的疑似风险上市公司组成风险预警名单,对风险预警名单中的上市公司进行风险预警。本文能够提高因风险影响参数的变动信息对上市公司风险影响识别的全面性及准确性。
  • 一种上市公司风险识别方法装置
  • [发明专利]数据预测方法、装置及设备-CN202210488277.8在审
  • 杨洲清;刘本农;闫拴;方景星 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2022-05-06 - 2022-07-29 - G06Q30/02
  • 本申请提供一种数据预测方法、装置及设备,涉及数据处理技术,该方法包括:响应于用户的第一触发操作,获取线上物品的销售数据,并获取线上物品占预设的历史总体销售数据的比例;其中,历史总体销售数据表征线上物品和线下物品的销售数据的历史总和。响应于用户的第二触发操作,根据线上物品的销售数据、以及线上物品占历史的总体销售数据的比例,对线上物品的总体销售数据进行预测处理,得到目标总体销售数据。显示线上物品的目标总体销售数据。本申请的方法,可以根据获取的线上物品的销售数据,预测公司的目标总体销售数据,极大的提高了总体销售数据的准确性,解决了获取的总体销售数据的准确性较低的技术问题。
  • 数据预测方法装置设备
  • [发明专利]确定医保欺诈结果的方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910959135.3有效
  • 刘本农 - 望海康信(北京)科技股份公司
  • 2019-10-10 - 2022-07-29 - G06Q40/08
  • 本申请实施例提供了一种确定医保欺诈结果的方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取待预测病例数据,待预测数据包括患者的至少一个属性信息、以及各属性信息的属性值;确定待预测病例数据所属的目标分类类别,以及目标分类类别对应的欺诈概率;获取待预测病例数据的各属性信息的属性值所对应的占比;根据目标分类类别对应的欺诈概率、以及各属性信息的属性值所对应的占比,确定待预测病例数据对应的欺诈概率:基于待预测病例数据对应的欺诈概率,确定待预测病例数据的医保欺诈结果。本申请实施例中由于目标分类类别的欺诈概率和各属性值所对应的占比可以表征潜在的高欺诈概率的病例数据,进而可以有效地识别出是否存在医保欺诈行为。
  • 确定医保欺诈结果方法装置电子设备存储介质

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