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一种基于知识图谱的农业病虫害问题意图识别方法及系统: 本发明涉及一种基于知识图谱的农作物病虫害问题意图识别方法及系统，所述识别方法包括：步骤1、收集农作物病虫害数据，构建病虫害知识图谱；步骤2、从农户咨询问题语料库中构建病虫害问句，形成一定比例的训练集和测试集；步骤3、构建...; 唐山张海明周文安廖建雄程小帆王舒李浩聂珊杨显华牛颢龙树全刘黎立

一种交互式单细胞ATAC-seq数据分析系统及方法: 本发明公开了一种交互式单细胞ATAC‑seq数据分析系统及方法，本发明以scATAC‑seq特征峰的DNA序列作为数据集，利用基于scATAC‑seq特征峰的DNA序列作为数据集以此完成各个序列特征峰在各细胞中的染色质可...; 喻云牛颢龙树全张永清丁春利杨显华邹权龚美琴王紫轩

一种基于特征符号的网页主题信息抽取方法被引量：4: 2009年; 随着Internet网络的日益普及,W eb上的海量数据给文本挖掘尤其是网页主题提取带来了更多的挑战,现有的文本提取方法在保证高准确率的同时无法满足W eb挖掘方法的通用性。通过对W eb网页结构进行研究,对网页生成树模型进行了改进,找到网页结构的通用规则,提出一种基于特征符号的提取方法CECS(contentextraction characteristic symbols),结合相关度对网页主题内容进行提取。实验证明,所提算法具有很高的准确性和通用性。; 王舒朱敏张明牛颢赵瑜; 关键词：相关度主题提取

基于变分自编码器的单细胞转录因子调控网络构建方法: 本发明公开了基于变分自编码器的单细胞转录因子调控网络构建方法，涉及基因转录调控领域，该方法包括：根据scATAC‑seq数据和scRNA‑seq数据，确定输入矩阵和真实标签矩阵；构建转录因子调控网络模型，并根据输入矩阵和...; 张永清牛颢龙树全邹权龚美琴王茂丞何宇辰丁春利杨显华

一种基于Bi-LSTM的病虫害预测方法和系统: 本发明公开了一种基于Bi‑LSTM的病虫害预测方法和系统，包括获取历史水稻病虫害数据，整理形成第一水稻病虫害数据集，对于特定地区的特定病害，第一水稻病虫害数据集的数据项包括发生时间段、病虫害评估值和多个天气因素项；计算第...; 唐山周文安廖建雄程小帆王舒李浩聂珊杨显华牛颢龙树全刘黎立

问答社区中基于问题粒度的用户专业性预测方法被引量：1: 2019年; 在线问答社区中大量问题等待回答时间过长、高质量回答数极少,对社区用户在具体问题上的专业程度进行度量具有现实需求。现有的基于链接分析和基于文本分析等方法多集中在社区和话题粒度的专业性度量,并未深入到问题粒度。针对上述问题,定义了问答社区中基于问题粒度的用户专业性概念,在此基础上提出了基于问题粒度的用户专业性预测方法,包括用户专业性度量方法和用户专业性预测模型。该预测方法先利用问答社区中社区用户对回答质量的评价机制,在问题粒度上为用户建立专业性度量;再基于矩阵分解,融合用户偏差、问题偏差以及用户已回答问题集的隐含反馈等信息,构建用户在问题粒度上的专业性预测模型,进而预测用户在待回答问题上的专业程度。利用知乎问答社区互联网话题下的问答数据集,设计了与前述两种主流方法的对比实验。实验结果表明,提出的用户专业性度量方法可以有效地度量用户在具体问题上的专业程度,基于此方法构建的用户专业性预测模型具有更高的预测精度。; 朱敏田伟彭第苏亚博牛颢; 关键词：矩阵分解

一种基于采样点判别冗余的无线传感器网络随机覆盖控制算法被引量：1: 2009年; 在节点随机分布情况下,利用节点自身及邻居的位置信息,根据逆向检测从节点开始由阿基米德螺旋曲线散开的点的覆盖信息,判断其是否属于冗余节点,同时最小化节点通信半径和感知半径,采用休眠机制节能,实现对监测区域覆盖,并通过仿真实验验证了算法的可行性和高效性。; 黄建朱敏牛颢白俊鸽丁春利; 关键词：采样无线传感器网络

一种基于MSFF-SENet的运动想象脑电图解码方法: 本发明公开了一种基于MSFF‑SENet的运动想象脑电图解码方法，包括：S1、构建MSFF‑SENet模型；其中，MSFF‑SENet模型包括多尺度时空块、多尺度时间块、PSD‑Conv块、SE特征融合块和分类块；S2、...; 张永清牛颢丁春利刘世洪郜东瑞杨显华龙树全

一种域名式信息推送系统的研究被引量：1: 2010年; 对基于互联网的信息推送技术进行了简要介绍,指出了网络信息服务采用推送技术的必要性.通过对比传统的信息推送技术所采取的"广存网"技术,提出了一种新的模型来实现基于域名式的网络信息推送,即通过在对现有网络创建分路镜像的方法来实现,并通过ActiveX控件来解决了该模型下存在的问题.实验证明,对比传统的信息推送方式,该模型在推送信息准确率、网络稳定性、系统安全性以及服务器负载等四个方面有着明显的改进.; 牛颢朱敏张明王舒黄建赵瑜; 关键词：信息推送服务器负载

融合nmODE的术后肺部并发症预测模型: 2025年; 为了准确预测病人肺部手术后并发症的发生,提出了一种融合神经记忆常微分方程(neural memory ordinary differential equation,nmODE)的并发症预测模型。首先,利用极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)树结构对数据进行编码,并提取其特征重要性。然后,使用长短时记忆神经网络对数据的相关特征依赖性进行分析,并提取处理后的特征。最后,利用nmODE的记忆和学习能力,对提取的特征进行深入分析,并得出最终的预测结果。通过实验评估,在肺部术后并发症数据集中,证明了提出模型的效果优于现有模型,同时可以为预测肺部手术后并发症的发生提供更准确的结果。; 熊立鹏徐修远牛颢陈楠章毅; 关键词：疾病预测病人预后

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牛颢