赵奎
- 作品数：15 被引量：20H指数：3
- 供职机构：中国科学院沈阳计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生环境科学与工程电子电信更多>>
- 面向多任务的报表管理系统运行器
- 2013年
- 在"辽河流域水环境管理技术综合示范"项目中,许多的业务需求需要以报表的形式呈现数据.传统的方式是把每张报表的产生过程固定到每一个业务系统中,报表需求发生变化时需要修改源程序才可以应对多变的需求,此外报表的样式比较单一,不能更加直观的显示数据.现实中报表需要以多种不同的样式呈现数据,并且可以应对需求多变的报表数据请求.为了灵活的制作和使用报表,我们把所有报表的需求抽离出来,抽离的部分形成报表管理系统.报表管理系统以服务的方式满足业务系统的需求,只要业务系统按照规定的格式请求数据,报表管理系统就能按照需求输出报表.报表管理系统以服务的形式呈现给业务系统,不仅可以支持单系统访问,同时还可以支持并发的多系统访问,任何按照报表管理系统标准接口编写的程序都可以使用报表管理系统提供的服务.
- 艾飞王宁赵奎
- 关键词：报表报表管理系统并发
- 智能家居中基于实时电价的家用电器调度方案
- 2016年
- 针对现有调度方案中不能解决电器使用的不确定性和可再生能源的问题,提出了一种考虑不确定性的基于实时电价的家用电器任务调度方案,该方案采用线性规划的建模方法,以最小费用支出为优化目标,兼顾了PV光伏系统、家用蓄电池以及向电网出售剩余电力情况下的能量流动,用随机规划方法和蒙特卡罗模拟来解决电器使用过程中的不确定性,保证了用户满意度.最后经实验证明,该方案具有重要的实际意义.
- 潘争光赵奎
- 关键词：智能电网实时电价蒙特卡罗模拟
- 基于Time-awareLSTM双向自动编码器的患者疾病分型
- 2024年
- 医学领域中,患有相同疾病的患者之间也存在差异性,看似简单的疾病也可能表现出不同程度的复杂性,这给患者的识别、治疗和预后都带来巨大挑战.本文使用以纵向非结构化时序存储的电子病历来解决患者异质性,通过抓住就诊时间间隔不规律的特点增强对于隐藏信息的获取,经过前向和后向的双向学习捕捉当前就诊记录与过去和未来信息的联系,加深对于原序列特征提取的层次,使模型做出更为精准的决策.本文提出的BT-DST模型使用time-aware LSTM单元构造双向自动编码器学习患者强大的单一表示,然后将其用于患者聚类,通过统计分析得到患者针对当前疾病的亚型分型,可针对不同群体采用不同类型的治疗干预,为不同类患者提供针对其健康状况的精准医疗.
- 赵奎李琦高延军高延军
- 关键词：聚类
- 融合文字与标签的电子病历命名实体识别被引量：1
- 2022年
- 准确的命名实体识别是结构化电子病历的基础,对于电子病历规范化编写有着重要的作用,而现今的分词工具对于专业的医疗术语无法做到完全正确的区分,使得结构化电子病历难以实现.针对医疗实体识别中出现的问题,本文提出了一种在命名实体识别领域中改进的BiLSTM-CRF深度学习模型.模型将文字和标签结合作为输入,在多头注意力机制中使模型关注更多的有用信息,BiLSTM对输入进行特征提取,得到每个文字在所有标签上的概率,CRF在训练过程中学习到数据集中的约束,进行解码时可以提高结果的准确率.实验使用人工标注的1000份电子病历作为数据集,使用BIO标注方式.从测试集的结果来看,相对于传统的BiLSTM-CRF模型,该模型在实体类别上的F1值提升了3%–11%,验证了该模型在医疗命名实体识别中的有效性.
- 赵奎杜昕娉高延军高延军
- 关键词：结构化电子病历命名实体识别CRF
- 基于垃圾回收的三维引擎内存管理系统
- 2018年
- 本文面向三维引擎的上层内存管理,提出了一种基于垃圾回收算法的管理系统,辅助三维引擎使用者回收循环引用的内存.该系统基于由库的形式提供,并且不需要用户修改现有代码.用户只需要使用系统提供的接口创建对象,系统就能够在必要时自动回收内存.测试表明,本系统在可接受的开销下实现了循环引用内存的回收.
- 栾添赵奎
- 关键词：垃圾回收三维引擎内存管理
- 基于实时技术的大气颗粒物在线分析系统
- 2017年
- 针对环境监测中,难以实时在线处理海量颗粒物数据的问题,提出了一种基于实时技术的大气颗粒物在线分析系统,实现了颗粒物统计、浓度变化、来源解析等功能.该系统利用实时数据库来实时采集、存储海量大气数据,解决了环境监测中数据的海量问题;同时,引入自适应共振神经网络算法和逻辑回归模型进行数据分析,成功降低数据规模,提升数据分析速度.实践表明,该在线分析系统能在合理时间内得到准确的分析结果,具有重要的实际意义.
- 潘争光赵奎王鸿亮王俊霖
- 关键词：海量数据聚类分析环境监测
- 基于RTX的实时数据处理系统被引量：3
- 2017年
- 为了解决远程设备数据处理不及时的问题,提出了一种基于RTX实时操作系统的设备数据处理系统.该系统由RTX实时数据处理进程和人机交互进程两部分组成,其中RTX实时数据处理进程负责接收远程设备端的数据并进行实时的处理,将处理过的数据经共享内存和同步事件对象等通信方式,传输到Win32的人机交互进程进行显示和存储数据,同时用户可以通过控制指令修改远程设备的状态.实验证明,该系统解决了设备数据处理不及时的问题,保证了设备管控的实时性和稳定性,能够满足对远程设备进行实时管控的要求.
- 崔亚军赵奎王鸿亮王俊霖
- 关键词：数据处理实时系统RTX进程通信
- 基于文本与图像的肺疾病研究与预测被引量：3
- 2022年
- 通过对目前现有的肺癌检测技术研究,发现大部分研究人员主要针对肺癌(Computed tomography,CT)影像进行研究,忽略了电子病历所隐藏的肺癌信息,本文提出一种基于图像与文本相结合的肺癌分类方法,从现有的基于深度学习的肺癌图像分类出发,引入了电子病历信息,使用Multi-head attention以及(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)对文本建模.实验结果证明,将电子病历信息引入到图像分类模型之后,对模型的性能有进一步的提升.相对仅使用电子病历进行预测,准确率提升了大约14%,精确率大约提升了15%,召回率提升了14%.相对仅使用肺癌CT影像来进行预测,准确率提升了3.2%,精确率提升了4%,召回率提升了4%.
- 吕晴赵奎曹吉龙魏景峰
- 关键词：神经网络肺癌
- 基于局部聚类的特征匹配筛选算法
- 2018年
- 特征匹配是图像拼接中的关键步骤之一,基于最邻近与次邻近欧氏距离比值的匹配算法往往存在大量的误匹配,好的筛选算法可以降低误匹配率提高处理效率,因此对于此类算法的研究具有重要意义.早期的RANSAC算法是一种被广泛使用筛选算法,但其存在迭代次数不确定,对BA过程不友好等缺陷.本文提出了一种全新的基于局部聚类思想的匹配筛选算法(LCMF).利用SURF和ORB提取特征点,使用最邻近算法进行匹配,之后利用LCMF算法进行筛选,实验表明,在使用ORB特征提取时,该算法可以获得较好的筛选效果.
- 王金宝赵奎刘闽宗子潇王其乐
- 融合规范化判断的双向循环神经网络诊疗预测模型被引量：3
- 2022年
- 预测宫颈癌的诊疗项目是辅助医生诊疗的重要手段,文中针对宫颈癌患者住院数据的复杂性以及现有时间序列预测技术的不足,提出了创新性的诊疗过程规范化判断的两段式预测模型Bi-GRU-DT,同时对比验证了GRU-2、Bi-GRU、GRU-2-DT、FL-LSTM、Phased LSTM、AMNN的模型性能.具体而言,首先用加权池化的方式对住院数据进行处理,用Skip-gram算法将处理后的数据表示成向量;然后,利用二分K-means算法挖掘规范的诊疗模式,利用基于Bi-GRU的循环神经网络构建诊疗项目预测模型.在预测未来诊疗项目前,首先对诊疗过程进行规范化判断,并将相邻诊疗日的时间间隔融入到输入数据中.实验结果表明,相较于未规范化判断的情况下,模型的召回率和平均准确率分别提高了6.4%和5.3%.
- 赵奎闫玉芳曹吉龙曹吉龙
- 关键词：电子病历
