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[发明专利]一种体现驾驶员偏好的换道轨迹规划方法-CN202210069064.1在审
发明人：陈鑫;陈轶雄;王一斌 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： B60W30/18 文献下载
摘要：本发明提供一种体现驾驶员偏好的换道轨迹规划方法，涉及汽车智能驾驶技术领域，解决了现有换道轨迹规划方法都很少考虑到用户或者决策者，导致规划的轨迹对驾驶员的适应性比较低的问题。一种体现驾驶员偏好的换道轨迹规划方法，包括以下步骤：步骤1)、建立驾驶员偏好模型；步骤2)、确定自动驾驶车辆换道时长；步骤3)、确定换道轨迹约束条件，建立换道轨迹簇；步骤4)、将步骤1)中确定的驾驶指标权重结合规划轨迹的驾驶指标数据，确定体现驾驶员个性化行为的变道轨迹。本发明基于LSTM神经网络改进的五次多项式换道轨迹规划方法规划出符合驾驶员共性化的换道轨迹，通过驾驶员偏好模型对换道轨迹进行选择，使得规划的换道轨迹更加准确反映驾驶员的偏好。
一种体现驾驶员偏好轨迹规划方法

[发明专利]一种仓库物品配置方法和装置-CN201811139144.X在审
发明人： 陈轶雄;李朝峰;施昱辉 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种仓库物品配置方法和装置，其特征在于，包括：根据订单数据和各仓库的物品分布数据，基于第一神经网络模型，生成拆单率函数；所述仓库包括主仓库和克隆仓库；基于第二神经网络模型，以所述拆单率函数为目标函数，生成相应的所述克隆仓库的物品配置信息；根据所述物品配置信息，为相应的克隆仓库配置物品。采用本发明，可以有效节约物品的配送成本。
一种仓库物品配置方法装置

[发明专利]仓库选品方法、系统、电子设备和计算机可读介质-CN201810051730.2在审
发明人： 陈轶雄;李朝峰;邬迪 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-01-18 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种仓库选品方法，包括，获取多个订单数据，其中，每个所述订单数据中包括多个货品的信息，基于所述订单数据，确定各个货品的货品向量，基于第一仓库中的货品的货品向量，确定所述第一仓库的货品表征值，以及基于所述货品表征值以及至少一个第二仓库中的各个货品的货品向量，从所述第二仓库中的货品中确定待转移至所述第一仓库的特定货品。此外，本公开还提供了一种仓库选品系统、电子设备以及计算机可读介质。
仓库订单数据向量选品计算机可读介质电子设备

[发明专利]基于深度学习和数据融合的肺结节分级判定方法和系统-CN201710340309.9在审
发明人：季红;贺文;刘佳宝;赵丽琴;张秀玲;唐艳艳;刘海伦;沈涛;陈轶雄 -专利权人：北京市计算中心
申请日： 2017-05-15 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习和数据融合的肺结节分级判定方法和系统，方法包括对获取的多个电子计算机断层扫描CT肺部图像进行预处理，得到预处理后的各CT肺结节图像；提取各CT肺结节图像的图像特征，并根据图像特征对各CT肺结节图像进行预分类；对预分类后的各CT肺结节图像的图像特征和对应的综合临床就诊数据进行反复训练和迭代，得到诊断模型；基于诊断模型对CT肺部图像进行CT影像肺结节的分级判定。本发明采用深度学习中的卷积神经网络模型，并结合多源数据整合技术，通过验证与测试得出专门针对CT肺结节进行分级判定的方法，且判定过程全面且可靠，有效提高了判定结果的准确性，进而能够有效地辅助医生进行疾病诊断工作。
基于深度学习数据融合结节分级判定方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的尘肺病等级判定方法及系统-CN201710123839.8在审
发明人：季红;沈涛;高玥;刘海伦;张秀玲;褚丹丹;陈轶雄;樊晶光;钱青俊;张建芳 -专利权人：北京市计算中心
申请日： 2017-03-03 - 公布日： 2017-07-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的尘肺病等级判定方法，所述方法对尘肺胸片的医学影像进行分类及图像增强预处理，之后通过卷积神经网络的深度学习方法对大批量的尘肺病进行分类判定，最终利用得到的尘肺病等级判断模型实现对待判断尘肺病医学影像的判断。本发明具有可以快速、准确、高效进行尘肺病等级判断的有益效果。
一种基于深度学习尘肺等级判定方法系统