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  • 本发明公开了基于多模态医疗大数据的药物活性预测方法及系统,涉及人工智能技术领域。方法包括:获取多模态医疗大数据,基于多模态医疗大数据进行多模态覆盖采集获得多模态数据集;基于多模态数据集进行生物特征识别并聚类分析确定多个生物特征类;按照生物特...
  • 本发明公开了一种食品检测样品智能管理系统及方法,涉及食品管理技术领域,该方法通过在食品检测仓储环境的目标区域内设置多个数据采集点,实现了对气味扩散数据等多源气味扩散数据的实时采集与动态感知。样品管理中心平台在接收到各数据采集点传输的数据后,...
  • 本发明涉及一种膏方质量量化评价方法及系统,属于膏方质量控制技术领域。本发明基于各工艺阶段的成分含量、理化参数和感官指标建立综合评价模型,基于综合评价模型对膏方的各工艺阶段进行评价,其中感官指标包括颜色参数、气味特征和滋味信号中的至少一种。因...
  • 本发明提供了一种基于动物生理习性的粪便生物炭产率机器学习预测方法,属于生物炭产率预测技术领域。本发明包括:步骤一:数据收集与处理,收集多种类型的动物粪便在不同热解条件下制备的生物炭产率的相关数据;步骤二:动物生理习性的处理与分析,按照动物生...
  • 本发明公开了铜冶金清洁生产技术领域的一种基于双层残差修正的铜电积出液浓度的预测建模方法,包括基于历史数据提取输入数据集,并进行清洗和处理;提取出液铜砷锑铋镍等金属离子(Me)浓度作为输出数据集;基于质量守恒构建机理模型,采用最小二乘法对机理...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的电力设备故障诊断系统、方法,包括:样本获取模块,用于获取样本原始数据;样本扩充模块,用于对所述样本原始数据进行扩充,得到样本扩充数据,将所述样本原始数据和所述样本扩充数据作为训练样本数据,所述训练样本数据包括:...
  • 本发明公开了一种基于分子对接模拟筛选用于提取薤白多糖的表面活性剂的方法,所述方法如下:(1)薤白原料处理;(2)表面活性剂模型构建;(3)薤白多糖单糖模型构建;(4)分子对接模拟与筛选;(5)候选表面活性剂实验验证。本发明通过分子对接模拟预...
  • 本申请实施方式公开了一种药物分子发现方法、装置、介质及设备,通过对输入文本的实体进行提取并识别输入文本的意图,从而根据意图识别结果调度与实体相关的药物分子发现流程中的一个或多个流程,使得用户仅需给出输入文本,后续的药物分子发现流程的运行会根...
  • 本发明公开了人工智能和生物信息学技术领域的基于多模态图神经网络的药物发现方法、系统和存储介质,包括以下步骤:步骤S1:分子图编码:将药物分子的SMILES字符串转换为图结构表示,通过图卷积神经网络提取分子的拓扑结构特征;步骤S2:蛋白质序列...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的厌氧共发酵最优配伍比例预测方法,所属领域为固体废物资源化利用领域,包括:通过构建包含原料元素含量、配伍比例和反应时间的特征数据集,建立随机森林预测模型准确预测累计和每日甲烷产量;进而将训练好的预测模型作为目标函...
  • 本发明涉及晶体结构预测技术领域,公开了基于量子算法的含能CxxNyyOzz晶体结构预测方法,包括:通过获取表面张力、接触角、几何特征尺度、温度、分压、扩散系数及蒸发速率,计算蒸发扩散无量纲数与毛细压力,建立残留溶剂摩尔分数及溶剂化学势序列;...
  • 本发明涉及一种基于图神经网络与符号回归的药物分子性质预测及代表性子图识别方法,涉及药物研发及计算机人工智能技术领域。针对现有GNN模型预测结果不可解释的问题,本发明通过提取GNN中间层处理结果,结合保留结构的邻域扩展归因法获取子图,经鲁棒性...
  • 本发明公开了基于物理信息串联式人工神经网络预测磨蚀参数的方法,包括:S1、通过试验采集不同试验工况下绕丝与燃料包壳微动磨蚀产生的磨蚀系数数据、磨蚀体积数据及工况数据,并进行预处理;S2、构建物理信息串联式人工神经网络,基于Archard磨损...
  • 本发明公开了一种基于高压结构预测筛选可见光响应光催化材料的方法,该方法首先在高压条件下,对二元金属氧化物-金属体系进行晶体结构变组分全局搜索,筛选出热力学稳定的三元氧化物并获取相应的结构文件,随后对其进行高精度结构弛豫得到基态结构数据文件,...
  • 本发明公开一种基于模型补偿TCN输入优化的湿法炼锌钴离子浓度预测方法、系统,属于有色金属湿法炼制领域。通过前向填充缺失数据,3原则识别异常值以及通过小波去噪降低数据噪声;基于物料守恒原理以及泰勒展开逼近思想建立历史输入与当前时刻钴离子浓度数...
  • 本发明涉及储能电池技术领域,特别是涉及一种正极浆料固含的设计方法、正极浆料及其制备方法、正极片和锂离子电池。根据浆料回粘程度关系式进行设计;所述的浆料回粘程度关系式为f(R)=K*H*(P1*A+P2*B)22*S/(C22*D);调整浆料...
  • 本发明提供一种基于分层双向交叉注意力的多模态表征分子性质预测方法,涉及属于机器学习辅助有机化学技术领域,包括以下步骤:S10、生成同分子多序列用于数据增强;S20、通过预训练的分子语言模型MolBERT编码序列特征;S30、通过分层双向交叉...
  • 本申请涉及冶金工艺控制技术领域,尤其涉及一种氧化‑硫化铜精矿的熔炼炉渣黏度预测方法及其应用。基于富氧顶吹造锍熔炼后的待测氧化‑硫化铜精矿的炉渣中实时获取的特定原料成分的质量,结合预先设置的熔炼温度、指前因子和黏滞活化能,来计算炉渣的基准黏度...
  • 本发明涉及一种虚拟多相流量计量的集成选择方法与系统,包括:采集气液两相流的参数数据;所述参数数据包括质量流量、差压、温度和压力;对上述参数数据进行预处理操作得到预处理后的输入数据;通过机器学习算法对预处理后的输入数据进行流型识别得到气液两相...
  • 本发明涉及一种基于多模型融合与可解释机器学习的离子液体中CO22溶解度预测方法,基于MindSpore深度学习框架,集成随机森林和梯度提升回归算法构建堆叠集成模型,利用贝叶斯多目标优化算法自动寻优超参数,并采用SHAP值方法解释模型预测结果...
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