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]图谱构建和检索方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310572446.0在审
  • 周立运 - 魔方医药科技(苏州)有限公司
  • 2023-05-19 - 2023-09-19 - G06F16/36
  • 本发明提供一种图谱构建和检索方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:基于医学研究文献,构建以疾病为单位的疾病信号通路图谱;基于各疾病的疾病信号通路图谱中相同的分子实体,对所述各疾病的疾病信号通路图谱进行关联,得到疾病间关系图谱;基于所述疾病间关系图谱中的疾病实体与靶点实体之间的关系,以及预先确定的药物与靶点之间的关系,构建药物‑疾病关系图谱。本发明提供的一种图谱构建和检索方法、装置、电子设备和存储介质,可以基于构建得到的药物‑疾病关系图谱,挖掘出药物与疾病潜在的关联关系,从而帮助用户高效、准确地找到药品新的适应症。
  • 图谱构建检索方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种基于知识图谱的协议转换方法-CN202111068787.1有效
  • 李红辉;林映利;闫佳和;韩铖山 - 北京交通大学
  • 2021-09-13 - 2022-11-18 - H04L69/08
  • 本发明提供了一种基于知识图谱的协议转换方法。该方法包括:构建单个协议本体,根据协议本体与知识图谱间的映射关系得到单个协议本体的知识图谱,采用不同协议知识图谱间的映射策略连接多个不同协议本体的知识图谱,得到协议转换知识图谱;当发生协议转换请求时,基于所述协议转换知识图谱调用协议转换通用算法实现协议间的转换本发明通过构建协议知识图谱能够实现一种通用的协议转换方法。并且该方法可通过扩展知识图谱的方法实现新的协议转换,解决了传统协议转换方法由于拓展性不佳,造成资源浪费与开发效率低下的问题。
  • 一种基于知识图谱协议转换方法
  • [发明专利]发酵食品发酵质量的监控装置-CN201710511376.2在审
  • 侯庆云;林华;杜征;孙德善 - 孙德善
  • 2017-06-27 - 2017-11-10 - A23L27/50
  • 该监控装置包括菌种DNA图谱模块、菌种繁殖图谱模块、第一比对模块以及第二比对模块,菌种DNA图谱模块用于提供发酵所使用的优势菌种的DNA图谱;菌种繁殖图谱模块用于提供优势菌种的生长繁殖动态图谱;第一比对模块用于将待测菌种的DNA图谱进行比对,从而判定待测菌种是否为优势菌种;第二比对模块用于当待测菌种为优势菌种时,将待测菌种在发酵过程中的生长繁殖动态图谱与菌种繁殖图谱模块中的优势菌种的生长繁殖动态图谱进行比对,从而判定待测菌种的生长繁殖是否异常
  • 发酵食品质量监控装置
  • [发明专利]预测模型训练方法及系统-CN202011285086.9在审
  • 王志强 - 北京明略软件系统有限公司
  • 2020-11-17 - 2021-01-12 - G06Q10/04
  • 本申请涉及一种预测模型训练方法、系统、计算机设备及可读存储介质,其中,该预测模型训练方法包括:数据获取步骤,用于获取待训练数据;数据分析步骤,用于结合静态图谱及不同时空段的时空图谱对所述待训练数据进行多维度数据分析,得到所述待训练数据的静态图谱、不同时空段的时空图谱、静态图谱的图属性及时空图谱的图属性;计算模型迭代步骤,用于利用遗传算法对所述数据分析步骤得到的所述静态图谱、不同时空段的时空图谱、静态图谱的图属性及时空图谱的图属性进行计算得到至少一基因组合
  • 预测模型训练方法系统
  • [发明专利]一种基于深度学习的医药知识图谱构建方法及系统-CN202010767903.8在审
  • 汪礼君 - 汪礼君
  • 2020-08-03 - 2020-11-10 - G16H50/70
  • 本发明涉及一种知识图谱的技术领域,揭露了一种基于深度学习的医药知识图谱构建方法,包括:获取医药网站中的相关医药知识信息,并对医药网站内容进行解析;完成对解析内容的数据清洗;利用基于词典的切分算法对解析内容进行切分处理;设计医药知识图谱实体关系,并进行基于医药知识图谱的语义表示;基于注意力机制进行知识图谱网络的构建,并进行基于知识图谱的医药问答;将基于知识图谱的医药问答过程建模为排序问题,采用逐点训练的方式进行计算,得到问答之间的匹配分数,并根据匹配分数的分布特征进行参数精调,实现少样本下的知识图谱训练。本发明还提供了一种基于深度学习的医药知识图谱构建系统。本发明实现了知识图谱的构建。
  • 一种基于深度学习医药知识图谱构建方法系统
  • [发明专利]基于PDF文件解析的图谱数据还原方法-CN202110364526.8在审
  • 刘羽;王贺;王辉;李姜晖;刘永;付俐 - 刘羽
  • 2021-04-06 - 2021-05-28 - G06K9/00
  • 本发明公开了基于PDF文件解析的图谱数据还原方法,该方法包括:通过解析文件获得图谱位置范围;依据图谱中各类相关对象的位置属性,识别分类不同功能的数据及相对坐标;通过数据间的相互关系,获得图谱中的特定点的相对坐标和绝对坐标,并进一步获得相对坐标和绝对坐标所对应的横坐标校正系数和纵坐标校正系数;通过对所获得的相对坐标数据的换算,得到构建图谱的绝对坐标数据,从而实现对PDF图谱数据的还原。将PDF格式的图谱内容转换为反映图谱特征的、数值与原始数据接近、可操作可检索的数据,使图谱数据的使用脱离原专用系统、工作站、工作程序的限制,提升图谱数据的交换、查询、比对的便利性,方便进行数据的统一管理
  • 基于pdf文件解析图谱数据还原方法

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