特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

本申请公开了基于机器学习的水质数据推演获取方法及系统，此方法分为模型生成阶段和模型推演阶段。在模型生成阶段，将所研究水域的各监测站位所采集的各类特征的历史数据进行分析处理，得到目标水质因子的独立相关特征集及其对应的历史数据集，基于此数据集，通过机器学习方法获得目标水质因子的最优推演模型；在模型推演阶段，采集独立相关特征集所涵盖的各特征因子某时段的数据，将此数据输入最优推演模型，推算出该时段目标水质因子的数据。本申请是一种无需经过化学试剂和传感器检测等传统数据采集方式的新型的水质数据获取方法，可减少因传统水质数据采集方式所造成的环境污染和危险隐患，具有成本低、安全环保和高技术附加值等优点。

本发明提供了一种基于血红蛋白浓度分析预测系统及其设备，包括数据采集单元、模型构建单元、模型优化单元和输出单元；数据采集单元，采用无创NIR光谱检测待测人员的在体血样本，获取在体血样本对近红外光的吸收光谱和化学值浓度，并构建相应的矩阵；模型构建单元，根据获取的在体血样本对近红外光的吸收光谱和化学值浓度的矩阵，构建样本库，并利用样本库的参数建立最小二乘PLS模型；模型优化单元，对建立的偏最小二乘PLS模型的参数进行遍历，评价并选取最优的局部最小二乘PLS模型；输出单元，输出相应的血红蛋白浓度预测结果。

本发明公开了一种电子胶片自动生成检查匹配样片的方法，它包括：(1)加载DICOM影像，并解析出DICOM头属性数据及像素数据；(2)构造一幅图像，宽度和高度和DICOM影像相同；(3)取得DICOM影像的拼接方式；(4)根据拼接方式和图像的尺寸，计算DICOM影像中拼接图像位置，然后从这个图像四个角开始，根据事先设定的区域大小，划出多个矩形区域，保存到链表内；(5)根据取得的链表里面的区域信息，截取一张图像，进行识别，识别成功，则记录这个矩形区域的大小和位置参数，样片制作成功；识别失败，则遍历其它区域，直到识别成功或者遍历整个图像完成。本发明得到的电子胶片自动生成检查匹配样片的方法，节省人工，简化操作，并且能提高识别率，提高工程师和医院的工作效率。

本发明公开了一种基于乳化剂的沥青‑集料粘附性的分子动力学评价方法，该方法基于materials studio软件构建沥青体系无定形晶胞模型、集料超晶胞模型和乳化剂体系无定形晶胞模型，通过build layer工具构建沥青层‑集料层模型以及沥青层‑乳化剂层‑集料层模型，利用Forcite模块的Energy任务计算，得到在没有乳化剂层和有乳化剂层状态下，沥青—集料之间的粘附功。该方法定量得出乳化剂对沥青—集料之间界面粘附性的影响，准确性高，避免了传统实验方法的主观性，操作步骤简单，可以准确预估不同乳化剂对沥青—集料之间界面粘附性的影响差异，以此来指导乳化沥青的运用。

本发明公开了一种基于PPG的非接触式无创心率及呼吸测量方法，包括如下步骤：步骤一：画面获取，步骤二：感兴趣区域ROI的获取，步骤三：ICA与一致性分析，步骤四：变化信号获取，步骤五：高斯滤波处理及多尺度分析，步骤六：快速傅里叶变换。本发明使用基于直方图统计思想的时域心率及呼吸值信号提取新型方案，获得的时域信号包含的噪声信息减少，增强了心率检测的准确性；创新性地使用高斯滤波去噪方法，大大提升系统的鲁棒性；将运算量较大的算法搭建Overlays，在PL端进行硬件加速；PS端利用时间重叠方法提升算法并行性，实现低性能FPGA的硬件的可移植性，并满足实时心率、呼吸值计算对视频高帧数要求。

本发明公开了一种患者身份识别方法，该方法包括：获取至少一个历史患者的患者样本数据，对患者样本数据进行数据预处理，获取预处理后的目标样本数据。获取归类标准，根据归类标准对每个历史患者的目标样本数据进行标签归类。根据模型相似度系数及模型权重系数计算目标患者的目标标签累计值。获取至少一个历史患者的历史标签累计值，将目标标签累计值与每个历史标签累计值进行相似度匹配，获取每个历史患者与目标患者的相似度匹配值，将相似度匹配值最高的历史患者作为目标患者的同一身份患者。本患者身份识别方法通过计算得到相似度匹配值实现准确判断与目标对应的同一身份患者。此外，还提出了患者身份识别装置、设备和存储介质。

本发明公开了一种患者在线就诊平台系统，包括患者模块和医生模块，所述患者模块通过服务器与所述医生模块通讯连接；所述患者模块包括账号注册模块、位置共享模块、身份验证模块；所述患者模块通讯连接有就医模块，所述就医模块包括有查询模块，科室查询和预约模块、医生推荐模块和就诊方式选择模块；该系统将全国各地的医疗资源进行集中在平台上，各地的患者可以从医疗平台上进行就诊，这样可以充分利用医疗资源，能够平衡医疗资源的地区差异，而且还能够提高就诊的效率，减少了排队的现象，在一定的程度上减少了医院的就诊压力，该就诊平台上医生均为个人自愿，这样更加提高一生的社会责任感。

本发明公开了一种经方智能推荐方法及应用该方法的设备，方法：将经典方剂中症状及方剂使用数据形式化表示；对中医数据集进行数据分析挖掘得到症状与方剂的关系表；针对症状集合S中的每个症状，根据症状与方剂的关系表计算其对于方剂集合P中每个方剂的权重得分，并组成一定存在的症状关系集合Y及一定不存在的症状关系集合N；计算S对应每个方剂中的权重得分；选取权重得分＞0的所有方剂得到集合SC；通过Y和N筛选方剂；所得方剂按照权重得分从高到低依次排序，选取前k个作为推荐经方。本发明的方法，经方推荐准确率高，能为年轻中医生提供辅助临床诊疗经方方案，提高工作效率，应用前景好；电子设备，结构简单，成本低廉。

本发明提供了糖尿病管理技术领域的一种糖尿病管理系统，包括：全院血糖模块，用于对全院患者的血糖进行管理；住院管理模块，用于对各床位的住院患者进行管理；虚拟病区模块，用于其他科室向内分泌科转入血糖控制不佳或需要调糖的患者；门诊居家模块，用于对门诊居家患者进行管理；并发症模块，用于获取并发症筛查设备的筛查数据存储至并发症管理表，生成电子筛查报告；在线咨询模块，用于医患交流；转诊管理模块，用于对转诊患者进行管理；质控管理模块，用于对血糖仪进行质控管理；数据统计模块，用于对住院患者和门诊居家患者进行数据统计。本发明的优点在于：实现对糖尿病患者进行全流程管理，进而极大的提升了糖尿病的治疗效果。

本发明公开一种个性化的医学影像管理系统，包括：数据接收模块用于接收一次影像检查对应的DICOM影像文件并与所属项目相关联；数据存储模块用于导入并存储DICOM影像文件；数据匿名模块用于对DICOM影像文件中的患者姓名、患者编号、性别、出生日期及医院名称进行匿名处理；权限控制模块用于供管理员设置该项目的具体阅片人及每一阅片人的具体权限、以及具体质检员及其具体权限；关键影像保存模块用于保存阅片人对DICOM格式的影像经标注测量处理后形成的关键影像信息，所述关键影像信息包括关键影像、标记时间、标记人；关键影像查看模块用于供阅片人和质检员根据相应的权限查看保存的关键影像信息。

本发明提供基于区块链的健康管理系统，包括：健康穿戴装置，医生核查装置，用于接收健康数据，根据健康数据生成诊断数据，将诊断数据通过哈希算法计算生成诊断数据摘要，并将健康数据、诊断数据发送至复查装置，将诊断数据摘要发送至区块链网络中；复查装置，总查装置，总处理装置，用于接收健康管理数据链，并将健康管理数据链发送至健康穿戴装置。通过健康穿戴装置将健康数据采集后，经过医生核查装置、复查装置、总查装置后，再通过总处理装置将健康管理数据链发送至健康穿戴装置，整个过程由区块链网络参与其中，使得每一个执行步骤均可信可靠，使得整个过程无法被篡改。增加医患之间的信任感。

本发明提供基于区块链的医疗诊断系统，包括，视频采集装置，生成备份记录数据，将备份记录数据发送至处理装置及数据存储设备；处理装置，用于接收备份记录数据，利用哈希算法对备份记录数据进行计算获得备份记录数据摘要，通过医生私钥对备份记录数据摘要进行加密，获得备份记录数据摘要签名；并将备份记录数据摘要和备份记录数据摘要签名上传至区块链网络中存储；数据存储设备，用于采集备份记录数据；医生设备；本发明将区块链与医药管理方法进行结合，使得医药管理过程中的每一步均具有可信度，可产生完整的证据链，当发生医患纠纷时，可清楚了解何种事故责任方。且该确认方式是可以被医院及患者所认可的信任的方式。

本发明提供一种人工智能医疗辅助方法、装置及存储介质，该方法包括：识别患者及患者的人体姿态；判断所述人体姿态是否为正常人体姿态；如果是则通过语音对话引导患者指示自己不舒服的部位后重新识别人体姿态；根据所述人体姿态进行病患姿态相似度计算，以获得与所述人体姿态对应的病患相似度排序；根据所述病患相似度排序给出患者相似度最高的病患对应的科室挂号建议。此外，还提供了人工智能医疗辅助装置及存储介质。通过本发明提供的技术方案，使导诊的人机交互模式更加自然高效，明显降低了用户的使用难度；同时，通过根据患者的选择自动更新病患姿态库，能够在使用中智能地提高导诊的准确度，从而帮助患者完成正确的科室挂号。

本发明公开了一种基于多源异质数据的临床用药推荐方法，所述多源异质数据包括人信息数据包括患者年龄、性别、民族和教育，以及主要诊断信息；其中，所述主要诊断信息视作静态信息，所述序列性检查检验结果和治疗药物视为异构序列数据；所述临床用药智能推荐方法是将所得到的多源异质数据输入到模型融合网络中利用深度学习技术学习得到综合的病人表示信息。

本申请实施例提供的一种基于聊天机器人的动物疾病诊断系统，包括用于获取养殖户语义意图判断是否为诊断类的意图获取模块；用于对获取的意图进行分析和计算，得到事实症状参数的症状参数获取模块；用于根据事实症状参数确定疾病或疾病类型的确诊模块。意图获取模块通过养殖户与机器人的交流内容不断获取语义意图，直到确定为诊断类；症状参数获取模块对语义意图进行分析和计算，并通过机器人与养殖户的不断问答交互，得到症状参数；最后对得到的症状参数按照多重兽医逻辑判断，逐步确诊疾病的类型，通过养殖户与机器人之间的对话，获取患病症状的描述，在线判断疾病或疾病类型，提高了沟通效率，解决了问卷调查的答题形式诊断效率低的问题。

本发明公开了一种公共卫生信息管理系统，包括乘车信息录入模块、自身状况异常上报模块、疫情确诊上报模块、后台审核模块、同行查询模块、数据库；用户向乘车信息录入模块、自身状况异常上报模块、疫情确诊上报模块输入数据，并将数据存入数据库，管理员通过后台审核模块对数据进行审核，并将审核信息存入数据库；用户向同行查询模块输入查询指令，同行查询模块通过指令向数据库查询数据，并将查询结果返回同行查询模块。本发明通过旅客自行上报、多渠道信息采集等方式集合各种信息，为乘车旅客提供了信息上报以及同行确诊查询等应用功能，达到疫情联控的效果。

本发明涉及医院信息管理的技术领域，尤其是涉及一种医院信息管理方法、系统、装置及存储介质。该医院信息管理方法包括：基于患者端发送的初诊挂号请求，获取患者身份标识信息及所挂号的医生信息；将该患者身份标识信息排入与医生信息关联的第一看诊排号列表；接收患者基于该次看诊检查所关联的检查端发送的检查数据，检查数据携带有患者身份标识信息；接收患者端发送的复诊挂号请求，并将该患者身份标识信息排入与医生信息关联的第二看诊排号列表，以便该患者根据第二看诊排号列表的顺序进入与医生信息关联的诊室；当根据第二看诊排号列表叫号到患者时，将检查数据发送至与医生信息关联的医生端。本发明具有提高了医生看诊效率的效果。

本发明公开了一种用于辅助医生优化诊疗的数据挖掘装置，所述数据挖掘装置包括：数据挖掘模块和去重模块；所述数据挖掘模块，用于进行数据挖掘，从医疗数据中获取实体和所述实体之间的关系；所述去重模块，用于对所述实体的概念进行去重操作。本发明提供的数据挖掘装置能够实现实时、高效地医疗数据挖掘，获得准确、有针对性的结果，有助于优化诊疗过程，提升医生的工作效率。

本发明公开了一种用于骨科的智能学习诊疗系统，所述智能学习诊疗系统包括：智能问诊装置、影像采集装置、病例数据库、提示装置和智能诊疗装置；所述智能问诊装置，用于获取患者的基本资料；所述影像采集装置，用于采集图片信息和/或视频信息，并对所述图片信息和/或视频信息进行标注；所述病例数据库，用于接收并储存病例数据，并对所述病例数据中的知识点进行注释；所述提示装置，用于对所述基本信息、图片信息、视频信息和/或病例数据中的异常值进行提示；所述智能诊疗装置，用于根据所述基本信息、图片信息、视频信息和/或病例数据提供诊疗方案。本发明提供的智能学习诊疗系统能够节约时间、提高效率，实现个性化、有针对性的高效诊疗。

本发明涉及一种药物安全使用控制方法、装置及系统，包括：获取输注设备的设备信息、待输液药物的药物标签信息和待输液病人的病人标签信息；根据设备信息、药物标签信息和病人标签信息判断待输液病人的用药是否正确；若是，则输出用药正确提醒信息；若否，则输出用药错误警示信息。本发明可在输液前自动核对用药是否正确，减少人力成本，而且核对效率高，判断准确，进一步保证用药安全，避免用错药的事故发生，有效保证病患的生命安全。

本发明公开了一种珠光体钢轨钢化学成分的设计方法，提供的方法结合利用JMatPro软件的强化模型和金属变形软件DEFORM‑3D的断裂模型建立JMatPro软件中化学成分与屈服强度的关系，DEFORM‑3D软件中化学成分与抗拉强度的关系，可以解决JMatPro软件未考虑高碳钢轨钢珠光体组织片层间距对强度的贡献权重以及JMatPro软件计算珠光体钢轨钢抗拉强度误差大的问题，可以在设计具有预期抗拉强度的珠光体钢轨钢的化学成分时极大降低研发成本。

本发明公开了基于改进函数因果似然度的糖尿病危险因素因果发现方法，属于医学信息化技术领域；该方法包括获取糖尿病危险因素变量子集的联合分布；根据所述联合分布与因果结构求观察数据的对数似然度；将所述观察数据的对数似然度转化成观察数据噪声的对数似然度，进而建立糖尿病危险因素FCL模型；通过调整阈值对所述糖尿病危险因素FCL模型进行修正，获得糖尿病危险因素IFCL模型，利用所述糖尿病危险因素IFCL模型发现危险因素的因果关系。本申请引入调整阈值，构建糖尿病危险因素IFCL模型，利用所述糖尿病危险因素IFCL模型发现危险因素的因果关系，减少糖尿病危险因素因果结构的冗余边和错误边，进而生成优化的糖尿病危险因素因果结构。

本发明公开了一种智能就医加号系统，包括挂号端、后台处理中心和医生端，所述挂号端分为机器挂号和移动端挂号，所述挂号端通过网络连接后台处理中心，所述后台处理中心通过网络连接医生端，所述挂号端讲机器挂号和移动端挂号按照顺序和科室进行分类排序，所述医生端自动显示医生空余时间，后台处理中心根据空余时间按科室分配挂号需求。本发明与现有技术相比的优点在于：避免了医疗资源的闲置问题，通过合理的分配将专家的挂号时间显示在挂号端上，经过挂号的选择，合理分配，挂号端有机器挂号和移动端挂号解决了人没来医院无法挂号的情况，减少了患者等待的时间可以先去做别的事情，等到排队时间快到时到达科室即可，具有很好的市场前景。

本发明涉及一种用于操控分析设备（100）用以对试样材料（115）实施分析的方法（600）。该方法（600）包括读入（610）使用参数（125）的步骤，所述使用参数代表试样材料（115）的待实施的分析。此外，该方法（600）包括从指令库（145）加载（620）用于分析设备（100）的至少一个实施单元（110a、110b、100c、100d）的多个操控指令（140，200）的步骤。最后，该方法（600）包括在使用操控指令（140，200）的情况下操控（630）至少一个实施单元（110a、100b、110c、110d）用以分析试样材料（115）的步骤。

一种方案的健康管理辅助装置具备：第一获取部，该第一获取部获取与用户的健康状态有关的健康状态信息；第二获取部，该第二获取部获取与用户的生活习惯有关的生活习惯信息；第一判定部，该第一判定部基于健康状态信息，判定对象日的健康状态是否恶劣；第二判定部，该第二判定部响应于第一判定部判定为健康状态恶劣的情况，判定基于对象日设定的第一期间的生活习惯信息与不同于第一期间的第二期间的生活习惯信息之间是否存在差异；以及输出部，该输出部响应于第二判定部判定为存在差异的情况，输出促进生活习惯的改善的指示信息。

揭示一种在包括处理器和用于存储神经网络的存储装置的系统中实现并利用生物体图像和所述神经网络的疾病诊断系统。所述诊断系统的所述处理器，通过存储在所述存储装置中的所述神经网络，利用预定的损失函数和学习数据即对所述生物体图像中包含的预定的单位单元将其标记为所述单位单元在多个状态中具有至少一种状态，学习输出在所述多个状态中具有其中至少一个状态的概率所相对应的判断值，所述神经网络包括一个特定的层，所述层输出多个特征值，对应于将所述单位单元确定为多个状态中的每个状态的概率，所述损失函数，对于多个单位单元中标记为所述多个状态‑所述多个状态包括确定为具有较高概率状态的第1状态和确定为具有比第1状态低的状态的第2状态‑的双重标记的单位单元，被定义为把在所述特定层的特征值中与第1状态相对应的第1特征值和与所述第2状态相对应的第2特征值均进行反映来计算损失。

一种用于对肠易激综合征(IBS)患者分层的计算机实现的方法。所述方法包括检测从所述患者获得的生物样品中多种细菌的存在、不存在或丰度以生成患者微生物组分布图；以及对所述患者微生物组分布图操作受训分类器以输出将所述肠易激综合征(IBS)患者分层至第一组或第二组中的信号。将所述患者分层至所述第一组中指示所述患者具有与未指示IBS的平均微生物组相比未显著改变的微生物组。将所述患者分层至所述第二组中指示所述患者具有与未指示IBS的平均微生物组相比改变的微生物组。

提供一种有助于客观的诊断的信息。诊断辅助系统(1)的服务器(20)具备：已学习模型取得部(21)，取得多个已学习模型，并且输入基于拍摄了诊断对象的图像的信息并输出表示针对该诊断对象的诊断结果的信息；图像取得部(22)，取得解析对象的图像；运算部(23)，针对所取得的图像，进行基于多个已学习模型的运算，计算该该多个已学习模型的诊断所涉及的一个信息；以及输出部(24)，输出由运算部(23)计算出的信息。

一种用于生成基于图的参考基因组的方法(100)，包括：(i)接收(120)当前参考基因组的一个或多个较旧版本，每个版本包括多个节点，所述多个节点识别考基因组的版本以及该版本中各个节点的位置；(ii)将参考基因组的每个较旧版本与当前参考基因组比对(130)以生成基于图的参考基因组，其中，所述比对基于所述位置信息；(iii)从参考文集中提取(140)一个等位基因和与该等位基因相关联的背景信息，其中，相应的文献识别参考基因组的版本以及等位基因在该版本中的位置；并且(iv)基于所述参考基因组的所识别版本和所提取的等位基因在该版本内的位置，将所述等位基因和相关联的背景信息映射(150)到所述基于图的参考基因组的节点上。

获得并且数字化病理学样本(诸如在组织病理学或细胞病理学中)的能力已经打开当诊断各种各样的医学状况时的准确且自动化计算机操作分析或计算机辅助分析的可能性。典型的数字病理学图像分析管线涉及大量的图像预处理和处理操作。这些算法中使用的参数的小的改变能够导致最终病理学发现中的显著改变。因此，本申请提出在数字病理学图像分析管线上执行灵敏度分析以评估给定病理学结果对数字病理学图像分析管线中的参数的改变的灵敏度。

公开一种为胰岛素输送管理程序提供安全约束的系统、方法和计算机可读介质产品。各个例子为基于控制算法的药物输送系统提供安全约束，所述系统基于传感器输入，提供药物的自动输送。可以每隔固定时间间隔从传感器接收葡萄糖测量值。处理器可基于先前的葡萄糖测量值，预测未来的葡萄糖值。安全约束有助于药物输送系统在各种操作情形下的安全操作。在一些例子中，预测的未来葡萄糖值可用于实现减轻药物的输送不足或输送过度，同时不会使药物输送系统的用户负担过重，并且不会牺牲药物输送系统的性能的安全约束。还公开了其他安全约束。

本发明公开了一种植物和动物健康监控管理系统，植物和动物健康监控管理系统包括植物和动物健康监测单元(1)、AI和人工健康综合控制单元(2)、大数据监控管理中心单元(3)、植物和动物操作监管单元(5)和数据分析监控单元(6)，AI和人工健康综合控制单元(2)包括AI诊疗控制系统(21)、AI治疗控制系统(22)、人工干预分析系统(23)和人工干预执行单元(24)。利用大数据技术实现监管网络化，实时化，安全化，信息化和信息共享，实现了对植物和动物健康状况的全方位有效监管和控制，保证了对植物和动物的监管信息全面、准确和实时，保证了对植物和动物的健康控制，有效、安全、准确、科学、实时，提高工作效率、生产效率。

本发明公开了一种帕金森症的智能识别方法，包括：S1，获取待识别人的声音数据；S2，对所述声音数据进行预处理；S3，将处理好的声音数据输入已训练好的动态收敛微分神经网络模型进行识别；S4，动态收敛微分神经网络模型输出相应的结果。而动态收敛微分神经网络模型使用神经动力学公式进行参数矩阵的更新，且整个神经网络只包含一层隐藏层，本发明基于神经动力学的动态收敛微分神经网络具有比传统的BP神经网络更好的收敛结果与收敛速度。

本发明公开一种窗口化医疗信息管理系统，包括底栏、围栏视窗板、置物台、门组件、悬挂钩与信息操作面板，围栏视窗板上开设有窗口，门组件与围栏视窗板转动连接，并遮挡所述窗口，悬挂钩位于门组件背离置物台的一侧，信息操作面板设于所述围栏视窗板；其中，窗口、门组件与悬挂钩的数量均为多个，且三者对应设置。本发明提供的窗口化医疗信息管理系统，用户可以通过信息操作面板能够实现医疗信息交互功能、名医处方功能、信息化管理功能、互联互通功能，还能够实现便捷的取药。

本发明涉及医疗系统技术领域，尤其涉及一种提高临床药品不良反应上报率的系统及方法，包括登录模块：用于用户登录系统；报告表填报模块：用于登录后填报报告表；报告表查看模块：用于查看已填报的报告表；数据库模块：用于储存相关数据，包括登录信息数据、报告表信息数据；评分模块：用于对填报的报告表进行评分，相关用户根据评分获取分数，同时可对填报的报告表进行进行评价，用户可后续进行更改，更改后可获得更多的积分；积分兑换模块：用于使用积分，进行商品或服务的兑换。本发明具有如下有益效果：通过简化报告表的流程以及奖励机制，激发了广大群众以及各机构填报不良反应报告表的兴趣，解决了不良反应报告漏报率高的问题。

本发明涉及一种多路多尺度并联编解码网络图像分割方法、系统及介质，其包括：将训练数据进行预处理，然后划分数据集为训练集和测试集；训练集用于训练多路多尺度编解码网络深度学习模型的网络参数，测试集用于验证迭代完成的网络参数的泛化性能，如果测试集精度不满足预先设定要求则从新划分数据集进行训练，如果满足预先设定要求则保存网络参数；对待预测数据作与训练数据相同的预处理，载入训练好的网络参数，最后对模型输入图像，并得到分割预测结果，分割结果以概率图表示。本发明能在医学图像分割任务中保持整体分割精度的同时，提高了对目标细节的分割效果，并且使网络训练收敛速度更快。

本发明公开一种物理严格且相空间重叠最大化的相对自由能计算方法，将分子X、Y进行npt系综动力学模拟获得平衡态的结构；确定X、Y两个分子中相互对应并要保留的原子，和X要消失、Y要生长的原子；根据规则确定要达到物理严格所需去除的X和Y各自的角和二面角，和为最大化相空间重叠所需增加到X和Y上的各自的额外二面角；去除X、Y上要消失的原子与保留的原子之间多余的角和二面角作用；增大额外的二面角作用来固定X、Y上要消失的原子与保留的原子之间的结构；统计去除多余角和二面角，以及增加额外二面角所需的自由能，并将此部分自由能计入到X到Y变化的总自由能中。本发明保证自由能微扰计算的物理严格性，最大化相空间重叠。

本申请提供一种医院的推荐方法及相关产品，所述方法包括：所述方法包括：移动终端采集远程医疗的语音数据，对语音数据进行分析得到语音数据的关键字；移动终端将关键字发送至远程医疗的医生终端，获取患者的历史医疗数据，将历史医疗数据发送至医生终端；移动终端接收到医生终端反馈的拒绝消息时，依据该历史医疗数据以及该关键字为患者进行医院推荐。本申请提供的技术方案具有用户体验度高的有点。

本发明公开了一种用于预测药物‑靶标相互作用关系的方法和设备，方法包括：引入药物‑靶标相互作用和靶标‑疾病相互作用构建药物‑靶标‑疾病的三层异构网络；基于三层异构网络构建药物相似度矩阵和靶标相似度矩阵，靶标相似度矩阵包括靶标间高斯核相似度矩阵和靶标‑疾病高斯核相似度矩阵；计算药物相似度矩阵和靶标相似度矩阵克罗内克积，并通过正则化最小二乘法得到预测结果；对预测结果进行验证。对比传统的预测方法，本发明采用了更为完整的网络结构模型，建立了更为复杂的相似度矩阵空间，从更多的角度预测了全新的药物‑靶标相互作用；在计算过程中避免了超规模的矩阵运算；相较于常用的FLapRLS方法和RLS_Kron方法，有着更优的预测性能。

本说明书实施例提供了授权处理方法及装置、结算处理方法及装置，其中，一种授权处理方法包括：接收医疗终端系统提交的调用请求；向所述医疗终端系统返回授权链接以响应所述调用请求；获取用户终端扫描根据所述授权链接生成的授权标识码之后提交的授权请求；从医疗结算服务平台查询医疗结算凭证与待结算订单进行关联，并生成所述待结算订单的授权令牌；在所述授权令牌和所述医疗结算凭证满足授权结算条件的情况下，向所述医疗终端系统返回所述医疗结算凭证。

本发明公开了一种糖尿病肾病风险评估系统，涉及医疗器械领域，所述系统包括：限制装置，用于根据患者病史、病程，确定是否对所述患者进行糖尿病肾病风险评估限制；评估装置，用于若确定不对所述患者进行糖尿病肾病风险评估限制，则利用糖尿病相关指标和反映肾脏功能受损的指标，对糖尿病肾病进行低危、中危、高危评估。

本发明公开了一种抗番茄斑萎病毒辣椒植株的筛选方法，包括获得供试材料抗TSWV的表型数据；获取抗TSWV的关键QTL位点和抗TSWV的关键SNP位点；对筛选出的候选基因进行克隆及定量表达分析；在辣椒抗TSWV全基因组关联分析和连锁分析的基础上，寻找到的多态位点与抗TSWV强弱的关系，并针对显著关联位点/QTL位点开发基于PCR的分子标记；基于确定的分子标记，选育抗番茄斑萎病毒的骨干自交系，最后利用三系法选育抗番茄斑萎病毒的杂交品种。采用本发明所述的筛选方法，可为辣椒抗病分子育种提供理论和材料支持，并为辣椒新品种选育提供更有效的手段，从而筛选出符合制备优质干辣椒的特色杂交组合，进行推广应用，具有非常显著的经济效益和社会效益。

本公开提供了一种基于证素和深度学习的中医智能问诊舌诊综合系统，基于症状的证素，根据预设知识图谱，分析患者输入的症状信息；基于症状分析的结果，判定是否需要进行问诊；若判定结果为需要进行问诊，则利用证素和深度学习网络模型进行中医问诊，根据患者的回答，得到患者的证候和/或证素；判定是否结合舌诊，如是，则问诊模块的结果进入结合舌诊模块，得到最终证候和/或证素；否则，以问诊得到的结果为最终证候和/或证素；当问诊判定模块判定不需要进行问诊或者舌诊判定模块判断需要结合舌诊时，基于证素和深度学习网络模型，综合患者的症状和舌象信息，得到最终证候和/或证素；能够大大提高问诊的效果，为辨证分型提供了强有力支撑。

本申请提供了一种基于颈动脉粥样硬化情况评估脑卒中发病风险方法及装置，包括：利用人工智能的自学习能力，建立颈动脉粥样硬化斑块的情况参数与脑卒中发病风险等级之间的对应关系；获取当前受试者的当前颈动脉粥样硬化斑块的情况参数；通过对应关系，确定与当前颈动脉粥样硬化斑块的情况参数对应的当前脑卒中发病风险等级；具体地，确定与当前颈动脉粥样硬化斑块的情况参数对应的当前脑卒中发病风险等级，包括：将对应关系中与当前颈动脉粥样硬化斑块的情况参数相同的颈动脉粥样硬化斑块的情况参数所对应的脑卒中发病风险等级，确定为当前脑卒中发病风险等级。能良好地实现通过颈动脉粥样硬化斑块的情况参数对脑卒中发病风险进行量化估测。

本发明提供了一种利用数值模型的临床决策支持系统，该数值模型动态描述血液循环的血液稀释。基于测得凝血数据并可以基于其他患者信息，基于特定蛋白浓度的计算预测止血剂平衡的丢失。此外，计算装置将人类血液蛋白浓度的计算值中的至少一些转换成描述凝结和/或栓塞和/或出血的风险值。向用户显示该风险值的时间发展。

一种基于机器学习的多组分晶体构型能预测方法，属于材料固有属性计算领域，用以解决传统方法中单纯依赖于物理理论推导多组分晶体构型能而导致的预测计算不准确及不高效问题。本发明提出了以团簇扩展方法计算多组分晶体的构型能，通过将多体相互作用形成的团簇函数即相关函数作为输入特征值，然后利用机器学习算法进行模型训练和预测，获得多组分晶体构型能。相比于传统的严格依赖于物理理论推导的计算方法，本发明方法预测计算结果更加准确、高效，可推广到计算多组分晶体的其他标量属性。

一种基于机器学习的高熵合金硬度预测方法，属于金属材料硬度预测技术领域，用以解决传统方法预测搜索性能优异的高熵合金耗时耗力且不准确的问题。该方法包括，获取用来预测高熵合金硬度的特征数据训练集；对特征数据进行筛选，获取最优特征组合；通过十重交叉验证方法选择机器学习模型；采用选择的机器学习模型并输入最优特征组合进行模型训练；根据训练好的模型对未知的高熵合金硬度进行预测，挑选出预测硬度高且预测可信性好的高熵合金。本发明中的特征筛选方法与现有的穷举法需要排列所有特征的组合去寻找最优特征相比，在基于机器学习算法进行高熵合金硬度预测时，不仅对高熵合金性能预测较为准确，而且更为节省计算资源与时间。

本申请实施例提供一种医疗服务监管方法、装置及设备，所述医疗服务监管方法包括：采集互联网医院的诊疗行为数据；根据预设监管规则，对所述诊疗行为数据进行分析；根据分析结果，生成所述互联网医院的监管报表。本申请实现了对在线诊疗的全流程监管。

本发明实施例公开了一种药物安全配送管理方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域。本发明可应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。该方法包括：接收到开处方终端发送的电子处方；接收药柜终端发送的药物存储请求；判断所述待验证药物信息是否与所述药物信息匹配；若是，向药柜终端发送允许存储应答消息；接收药柜终端发送的药物提取请求；判断所述待验证生物识别信息是否与所述生物识别信息匹配；若是，向药柜终端发送允许提取应答消息。本发明的药物根据医生的电子处方确定，可有效避免用户用错药；药物在存入药柜终端之前需要药物进行校验，避免药物出错；取药人在取药时，对取药人的身份进行校验，避免取药人取错药物。

本公开描述了一种基于认知、音乐和运动的益智训练系统，其包括音乐库、运动项目库、训练模块、记录模块、识别模块和评分模块；音乐库用于存储音乐，运动项目库用于存储运动项目的教程，训练模块用于基于用户的个人情况从运动项目库中筛选至少一种教程并从音乐库中筛选至少一种风格的音乐以形成训练教程并引导用户进行训练，记录模块用于记录用户动作以生成包括项目动作序列的用户动作序列，识别模块用于获取关键动作和该关键动作的执行时间点，评分模块用于获取用户的认知能力总评分。根据本公开，能够提供一种认知、音乐和运动相融合且能够舒缓情绪的基于认知、音乐和运动的益智训练系统。