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[发明专利]业务处理方法及装置-CN202210654257.3在审
发明人：雷清亮;熊琦洪;李嘉铭;姚钰宸;程敏霞 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种业务处理方法及装置，可应用于分布式领域或金融领域，包括：响应于用户的业务处理请求，根据业务处理请求确定业务处理流程；按拆解条件将业务处理流程拆解为多个核心微服务和多个协作微服务；根据业务处理流程，对各个核心微服务和各个协作微服务进行编排，得到核心服务流程和协作服务流程；根据核心服务流程依次执行各个核心微服务，得到业务处理结果并向用户返回业务处理结果；为每个协作微服务设置幂等策略，并根据协作服务流程和每个微服务的幂等策略，依次执行每个协作微服务。应用该方法，对业务处理流程中不同的微服务设置不同的幂等策略，有效保证业务数据的正确性和完整性，提高业务处理的效率，提升用户体验。
业务处理方法装置

[发明专利]一种银行员工着装判别方法及装置、存储介质及电子设备-CN202210465440.9在审
发明人： 程敏霞;刘莹 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请提供了一种银行员工着装判别方法及装置、存储介质及电子设备，可用于人工智能领域或金融领域，该方法通过获取摄像装置对银行员工的着装进行拍摄所得的着装图像；将着装图像输入至着装判别模型中，得到银行员工的着装判别结果；其中，着装判别模型基于卷积神经网络模型预先建立得到，着装判别结果用于指示银行员工的着装是否合规；输出与着装判别结果对应的提示信息。本申请方案，将通过摄像装置对银行员工的着装进行拍摄所得的着装图像输入至着装判别模型中，从而得到着装是否合规的着装判别结果，实现了自动对银行员工的着装进行是否合规的判别，从而解决了现有技术中的人工监督难免存在细节疏漏，对银行企业形象造成较大的影响的问题。
一种银行员工着装判别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种前端页面的布局方法、装置及设备-CN202210591012.0在审
发明人：刘莹;程敏霞;温启文;李婷;曹建国 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F8/38 文献下载
摘要：本申请公开了一种前端页面的布局方法、装置及设备，可应用于人工智能领域以及金融领域，能够利用基于BP神经网络构建的前端页面布局模型，快速且有效的设计出可用性高、排版合理的前端页面布局。该方法包括：首先获取待布局的目标前端页面中元素的基本属性和整体页面的基本属性，然后对这些属性进行参数化，得到目标前端页面对应的特征向量，接着将该特征向量输入至预先构建的前端页面布局模型，得到目标前端页面对应的前端元素布局信息；该前端页面布局模型是利用预先收集的前端页面布局及其评分对BP神经网络模型进行训练得到的；进而可以根据目标前端页面对应的前端元素布局信息，确定目标前端页面的布局，并将其进行视图化后，展示给用户。
一种前端页面布局方法装置设备

[发明专利]一种基于卷积神经网络的阴道病理图像分类方法-CN201910399732.5有效
发明人：彭绍亮;程敏霞;李非;王力;杨亚宁;周德山;李肯立;毕夏安;唐卓;蒋洪波;王树林;高亦博 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉及机器学习技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的阴道病理图像分类方法。本发明包括步骤：使用上采样方法，得到类别平衡的阴道病理图像数据集；利用数据增强方法扩增阴道病理图像数据集；利用扩增的阴道病理图像数据集对图像分类卷积神经网络进行训练；利用交叉熵损失函数，结合BP算法对图像分类卷积神经网络进行网络参数更新；通过训练后的最优图像分类卷积神经网络对输入图像进行分类。本发明避免了传统特征提取方法的局限，如：高度依赖于医护人员的经验知识，耗费大量的时间和精力完成，提取出有区分性的高质量特征也往往存在一定的困难，而且准确率低，本发明借助于卷积神经网络，实现阴道病理图像的高精度分类。
一种基于卷积神经网络阴道病理图像分类方法

[发明专利]一种基于异构信息的药物-靶标相互作用预测方法-CN202010288303.3有效
发明人：彭绍亮;王力;周德山;王建民;程敏霞;冯潇逸;钟武;李肯立;曾湘祥;骆嘉伟;唐卓;卢新国 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术应用领域，公开了一种基于异构信息的药物‑靶标相互作用预测方法。在已知药物‑靶标、药物‑药物和靶标‑靶标的关系矩阵的前提下，通过构建药物和靶标的可变特征表示，重建各关系矩阵。将各重建矩阵与原矩阵之差作为误差矩阵，将各误差矩阵逐元素求平方后再逐元素加和作为重建误差。将重建误差反向求导，通过梯度下降的方法同步更新变量，使重建误差逐渐收敛到最小。取重建误差最小化时的重建药物‑靶标关系矩阵，与原关系矩阵进行对比即可得到新预测出的药物‑靶标相互作用关系。本发明可以充分整合药物和靶标相关的异构信息，为计算机辅助药物发现和药物重定位提供有力的工具，具有良好的应用前景。
一种基于信息药物靶标相互作用预测方法