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[发明专利]基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型-CN202111477970.7在审
发明人： N·R·纳莱恩;V·R·阿科梅夫;V·维穆拉帕利 -专利权人：博格有限责任公司
申请日： 2015-09-11 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了用于健康护理分析的系统、方法和计算机可读介质。接收对应于多位患者的数据。解析所述数据来产生针对多个变量的标准化数据，所述标准化数据是针对每位患者的超过一个变量而产生。使用贝叶斯网络算法基于所产生的标准化数据产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型。所述因果关系网络模型包括与多种医学状况或医疗药物相关的变量。在另一个方面中，接收医学状况或药物的选择。从因果关系网络模型确定子网络。所述子网络包括与选定的医学状况或药物相关的一个或多个变量。鉴定针对选定的医学状况或药物的一个或多个预测因子。
基于患者数据用于健康护理诊断治疗贝叶斯因果关系网络模型

[发明专利]影响人类肠道微生物的组合物和方法-CN202080052166.1在审
发明人： M·帕特诺德;Z·贝勒;N·罕;D·维塞纳;O·德拉诺伊-布鲁诺;M·巴拉特;J·戈登;D·K·哈亚施;A·梅尼耶;M·奥科涅夫斯卡;V·维穆拉帕利;S·维诺伊 -专利权人：华盛顿大学;洲际大品牌有限责任公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： A61B10/00 文献下载
摘要：本公开提供了以促进健康肠道微生物群的方式选择性促进人类肠道微生物群落成员的表现并促进其所表达的有益功能，并进而对健康进行积极影响的组合物和食品。详细讨论了包含一种或多种纤维制剂的组合物和食品的各种实例，以及其使用方法。
影响人类肠道微生物组合方法

[发明专利]标量核集成-CN202080014238.3在审
发明人： J·雷;A·阿南塔拉曼;A·R·阿普;A·科克;E·乌尔-艾哈迈德-瓦尔;V·安德列;S·麦于兰;N·加洛普冯博里斯;M·麦克费尔森;B·阿什博;M·拉曼多斯;V·维穆拉帕利;W·萨德勒;J·皮尔斯;S·金;V·乔治 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：涉及图形处理器中的标量核集成的方法和设备。在示例中，一种设备包括处理器，所述处理器用于：从主机集合体接收用于图形工作负荷的工作负荷指令集，确定操作集合中适合于由所述图形处理装置的标量处理器集合体执行的第一操作子集和操作集合中适合于由所述图形处理装置的向量处理器集合体执行的第二操作子集，将所述第一操作子集指派给所述标量处理器集合体以用于执行以生成第一输出集合，将所述第二操作子集指派给所述向量处理器集合体以用于执行以生成第二输出集合。还公开并要求保护其它实施例。
标量集成

[发明专利]用于图形数据处理的数据预取-CN202080014359.8在审
发明人： V·维穆拉帕利;L·斯特里拉马萨玛;M·麦克费森;A·阿南塔拉曼;B·阿什博;M·拉曼多斯;W·B·萨德勒;J·皮尔斯;S·杰那斯;B·英斯科;V·兰加纳坦;K·辛哈;A·亨特;P·苏尔蒂;N·加洛普冯博里斯;J·雷;A·R·阿普;E·乌尔-艾哈迈德-瓦尔;A·科克;S·金;S·麦尤兰;V·安德烈 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F12/0862 文献下载
摘要：实施例一般涉及用于图形数据处理的数据预取。一种设备的实施例包括：一个或多个处理器，所述一个或多个处理器包括一个或多个图形处理单元（GPU）；以及多个高速缓存，所述多个高速缓存用于为所述一个或多个GPU提供存储装置，所述多个高速缓存至少包括L1高速缓存和L3高速缓存；其中所述设备将通过所述一个或多个GPU中的第一GPU的预取器来提供对数据的智能预取，包括：测量针对所述L1高速缓存的命中率，在确定针对所述L1高速缓存的所述命中率等于或大于阈值时，将对数据的预取限于所述L3高速缓存中的存储装置，以及在确定针对所述L1高速缓存的所述命中率小于阈值时，允许对数据的所述预取到所述L1高速缓存。
用于图形数据处理数据

[发明专利]基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型-CN201580058049.5在审
发明人： N·R·纳莱恩;V·R·阿科梅夫;V·维穆拉帕利 -专利权人：博格有限责任公司
申请日： 2015-09-11 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明提供了用于健康护理分析的系统、方法和计算机可读介质。接收对应于多位患者的数据。解析所述数据来产生针对多个变量的标准化数据，所述标准化数据是针对每位患者的超过一个变量而产生。使用贝叶斯网络算法基于所产生的标准化数据产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型。所述因果关系网络模型包括与多种医学状况或医疗药物相关的变量。在另一个方面中，接收医学状况或药物的选择。从因果关系网络模型确定子网络。所述子网络包括与选定的医学状况或药物相关的一个或多个变量。鉴定针对选定的医学状况或药物的一个或多个预测因子。
基于患者数据用于健康护理诊断治疗贝叶斯因果关系网络模型

[发明专利]全谷类片状产品的生产-CN200610088649.9有效
发明人： J·卡沃夫斯基;V·维穆拉帕利;C·Y·(E·)王;K·马斯;A·龚;M·米哈洛斯 -专利权人：卡夫食品集团公司
申请日： 2006-04-28 - 公布日： 2006-11-22 - 主分类号： A23L1/10 文献下载
摘要：本发明涉及片状的全谷物产品，例如即食谷物，和甜的和有风味的小吃，例如全谷物片状玉米片，通过对蒸煮过的、调和的、全谷物颗粒的附聚物进行造粒连续地生产。蒸煮的全谷物，例如玉米以及其它不含有谷蛋白或者含有低谷蛋白的谷物在蒸煮后的冷却和调和过程中趋于变为坚硬的和弹性的。造粒导致了全谷物球粒产品具有柔软的、柔韧的质地，在大规模基础的生产中其用来成片为连续的网状片。造粒可在大约200psig到大约600psig的压力下进行，优选从大约400psig到大约500psig。可对造粒的温度进行控制，以提供造粒机出口处的球粒温度为大约80℉到大约120℉，优选从大约90℉到大约110℉。
谷类片状产品生产