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[发明专利]一种基于时序演进过程解释的疾病预后预测系统-CN202311199176.X在审
发明人：李劲松;金雨青;吴承凯;周天舒;田雨 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序演进过程解释的疾病预后预测系统，该系统包括：数据采集模块，用于从电子病历数据库中提取患者的相关健康医疗数据；数据预处理模块，用于对相关健康医疗数据进行预处理；预后预测与归因模块，用于预测不同时间节点的预后，并对风险因素进行重要程度解释；可视化模块，基于预后预测与归因模块中得到的结果，解释预测结果并进行数据可视化。本发明融合了结构化的实验室检查数据和非结构化的病程记录的长期数据，在为患者不同时间周期下的预后做出精准预测的同时，对模型做出充分解释，并且提供可视化方法增加模型的透明度与可信度，利于责任相关方为患者提供优质、持续性的服务。
一种基于时序演进过程解释疾病预后预测系统

[发明专利]基于方阵标注和双仿射层注意力的实体抽取方法及系统-CN202310565366.2有效
发明人：李栓;金雨青;丁锴;王艺涵;胡汉一;那崇宁 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开一种基于方阵标注和双仿射层注意力的实体抽取方法及系统。本发明由文本数据库模块、文本预处理模块、文本建模模块、输出模块四个部分组成。该系统是首次将图像语义分割的思想融入文本实体抽取的任务中，将传统的序列标注任务转变成方阵标注任务，并使用双仿射层注意力机制将序列表示的语义向量转化为长宽均为文本序列长度的方阵，缓解了中文文本实体识别任务中实体边缘检测难，检测精度低的问题。
基于方阵标注双仿射层注意力实体抽取方法系统

[发明专利]一种基于迁移学习的中医罕见病中药处方生成方法和系统-CN202211374618.5有效
发明人： 金雨青;刘智;李劲松;李栓 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的中医罕见病中药处方生成方法和系统，包括以下步骤：步骤S1：得到中医知识学习模型；步骤S2：基于多头自注意力机制的LSTM模型生成对应的中药名序列；步骤S3：得到中药剂量生成模型；步骤S4：将所述中药名序列和所述特征数据集合并作为所述中药剂量生成模型的输入，依次生成每味中药推荐的剂量，最终生成完整的中药处方。本发明使用两段式迁移学习算法，以自建中医语料库为基础，训练中医领域的中医知识学习模型，使用中医临床罕见病例对中医知识学习模型进行修正。本方法模拟了中医医生的学习过程，其生成的中药处方也将更加契合患者的病情，充分利用了医生在临床诊疗过程中产生的经验性知识。
一种基于迁移学习中医罕见中药处方生成方法系统

[发明专利]一种基于多维特征张量的无监督信用卡异常检测方法-CN202210519445.5在审
发明人：陈杨;王艺涵;许浩;方宁;姚翌;陈桂花;林凡;段明江;金雨青;王笑;刘敏;孙力骏;孙婉琪;马雪环 -专利权人：之江实验室;建信金融科技有限责任公司;浙江邦盛科技股份有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维特征张量的无监督信用卡异常检测方法，首次将多维度多尺度特征张量特征构建、多维注意力卷积网络、重编码生成对抗网络进行有机结合，由多维注意力卷积网络产生优质的生成结果，并对多维度多尺度特征张量编码、解码、再编码。将异常交易样本的特点最大程度的表达出来，得到优质的重构表征；在重构特征上进行基于时间、空间、类别的3σ异常打分，并基于不同尺度进行异常投票，异常尺度占多数的为异常，避免噪声影响，增加鲁棒性；采用流式指标计算引擎协同工作，具有实时性和高准确率。本发明减少了特征工程对专家经验的依赖程度，在信用卡交易实时异常检测问题方面有较高的准确率。
一种基于多维特征张量监督信用卡异常检测方法

[发明专利]一种基于变量选择法的配对交易的交易对选择方法-CN202210671194.2在审
发明人：陈杨;张洪彬;王艺涵;许浩;方宁;姚翌;叶振栋;洪世能;胡宗鹏;金雨青;王笑;刘敏;孙力骏;李晓晨;钟鑫;刘智;朱凌峰;柴方林 -专利权人：之江实验室;建信金融科技有限责任公司;浙江邦盛科技股份有限公司
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变量选择法的配对交易的交易对选择方法，该方法获取期货合约的日度平均成交价格；将价格转化为指数价格；运用套索回归、弹性网回归等变量选择法，处理期货的指数价格序列；以回归方程被解释变量和解释变量中回归系数不为零的期货作为交易对，以回归系数作为套利对冲系数；对解释变量指数价格，与被解释变量指数价格的系数乘积和，运用E‑G两步法进行协整性检验；对通过协整性检验的交易对，计算价差的方差，选取方差较大的交易对进行套利交易；根据价差的分布制定套利交易策略。本发明方法计算得到的多产品对及套利对冲系数更加稳健可靠，使得交易对的盈利能力大大提升。
一种基于变量选择配对交易方法