专利计量视域下医疗与健康保险机构间数据交互技术探析

目的/意义探析相关专利技术,为医疗与商业健康保险机构打通数据交互堵点、建构多层次医疗保障体系提供经验借鉴。方法/过程采用专利计量方法,围绕相关专利技术的时间趋势、地域分布、类别分布、文本聚类4方面分析医疗与健康保险机构之间的数据交互专利技术。结果/结论中国应重视数据交互在医疗与健康保险机构深化合作中的作用,增进高质量专利的申报、授权、运用和保护,重视跨界融合与技术驱动,创新专利布局以顺应技术发展和社会需求等。

面向用户偏好的动态网页数据交互式查询算法

为提高网页数据查询速度、精度及工作效率,提出一种面向用户偏好的动态网页数据交互式查询算法.首先,构建用户偏好模型,增加偏好组合的演化个体适应性,综合计算适配值;其次,为防止数据冗余和重复,基于兴趣相似性,分离相似度高的查询数据和重复数据,识别出网络数据的性质;最后,利用粒子群优化算法寻找最优的动态网页数据交互式查询方案.实验结果表明:在数据集基数影响下,该算法的查询结果集质量在0.95以上;在查询最大维数影响下,该算法的查询结果集质量在0.96以上,表明其查询使用时间短、结果集精度高、自适应能力强.

智能网联汽车的高精地图数据交互模式

随着自动驾驶技术的发展,传统的地图服务已经不能满足以机器为主体的自动驾驶车辆的需要。具有更高精度、更多要素、更快更新频率的高精地图成为自动驾驶车辆的关键。不同来源数据之间的交互是高精地图用于自动驾驶导航决策的保证。针对智能网联汽车系统中高精地图的数据交互问题,本文首先对相关的研究进行了分析,依据高精地图的数据内容和数据来源对智能网联汽车中的高精地图数据进行再组织;然后详细阐述了基于车-路-云三方的高精地图数据交互的内容和交互机制,形成一个适用于智能网联汽车的高精地图数据交互模式;最后在仿真环境下对设计的数据交互模式进行了验证。

基于交互基函数的数据流聚类算法研究

聚类是数据挖掘的有效工具,数据流聚类成为当前研究热点,目前很多数据流聚类算法已经被提出,但大部分算法将距离作为相似度度量标准,存在对噪点敏感问题,且聚类效果不理想。为了增强数据流聚类算法的灵活性并提升聚类质量,该文将分数阶交互基函数(IBFs)引入数据流聚类,结合模糊ART算法对其进行了扩展,生成柔性决策边策略,提出了新颖的数据流聚类算法IBFs_ART。该算法首先对到达的数据点根据特征之间的相关性通过预计算函数特征扩展,并对原有特征进行分数阶变换,之后再基于交互基函数进行数据流聚类。交互基函数可生成灵活的决策边界且不需要指定软件,预计算函数可以在任何算法中实现,其可用于数据流聚类算法的任何扩展。经过实验表明,使用IBFs实现了较低计算成本生成灵活决策边界来找到最优聚簇,在相同警戒参数下实现了更高聚类质量和纯度,较传统聚类算法拥有更高的聚类精度、对称度量和更小的错误率。

基于多源数据融合和交互式粒子群优化的船舶舱室内装智能色彩设计研究

色彩在增强船舱吸引力、优化乘客体验方面扮演着至关重要的角色.为了准确有效地评估舱室内装色彩设计与乘客情绪感知之间的联系,通过整合环境数据、情感需求分析和用户反馈等多源信息,提出并设计了一种基于沉浸式虚拟现实(Immersive Virtual Reality,IVR)的集成框架.首先,建立一个包含视觉和谐和人体偏好两种测量方法的优化模型,用于评估色彩搭配的美学性能.然后,采用愉悦相关的语言价值赋值方法估计色彩搭配的视觉和谐得分.为了求解该优化模型,采用了一种基于小群体的交互式粒子群优化(Interactive Particle Swarm Optimization,IPSO)算法,通过人工判断来考虑情绪对色彩搭配的偏好.原型系统在游戏引擎环境Unity 3D中开发,以头戴式显示设备HTC Vive实现,提供了交互式和身临其境的用户体验.最后,通过整合多源数据在不同的船舱室内场景中进行用户测试,验证研究框架.测试结果表明,该方法可以在舱室场景中自动调整船舱色彩,使其更加符合乘客的情感需求.

基于迁移学习的交互时序数据可视化生成方法

为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并应用到多个目标域,对多个不同目标域的时序数据的模式进行批量推荐.通过真实的天气数据和轴承信号数据的2个案例分析和专家访谈,验证了利用该方法能够提高时序数据探索的效率,减少数据分布不一致问题带来的影响,体现该方法的有效性和实用性.

面向铁路数据应用的可视化交互设计系统

介绍了面向铁路数据应用的数据可视化交互设计系统。该系统基于数据可视化图形库与交互式代码,封装可视化组件图形,构建可视化操作界面,实现可视化与可视分析展示。系统以敏捷开发、零代码编辑、多场景复用等特点为铁路行业的用户提供面向铁路场景应用的多维度、多层级、多种形式的数据可视化展示功能。同时,结合需求分析,提出了系统技术架构与功能流程,阐述说明了铁路数据应用可视化服务架构与典型应用场景,为铁路数据可视化与可视分析提供更加便捷高效的解决方案。

基于数据挖掘及真人交互探究樊效鸿教授防治膝骨关节炎的核心组方

目的:运用数据挖掘及真人交互的方法探究樊效鸿教授治疗膝骨关节炎的核心组方,为中药复方研发提供参考。方法:检索2019年6月至2020年6月樊效鸿教授于成都中医药大学附属医院骨伤科及名医堂门诊治疗膝骨关节炎所开处方,经多种数据挖掘方法对有效处方进行系统分析,获取核心中药组合并作可视化分析。根据真人交互结果,将汇总得到的核心中药组合进一步转化为新中药复方。结果:本研究共纳入有效处方77首,汇总出樊效鸿教授治疗膝骨关节炎高频中药25味、强关联规则61条、核心中药11味、聚类组合6个。进一步整合交互后,得到新中药复方为甘草、白芍、桂枝、路路通、白术、鸡血藤、续断、骨碎补、生地黄、女贞子、墨旱莲。结论:樊效鸿教授基于膝骨关节炎“风寒湿邪侵袭为标,气血肝肾亏虚为本”的病机特点,提出“标本兼治,分期论治”的基本原则。本研究利用数据挖掘并辅以真人交互,揭示了其临床治疗膝骨关节炎的核心组方,有助于指导临床实践,并为新中药复方研发提供理论参考。

基于最邻近算法的数据中台内生性数据安全交互系统

数据中台是一种可实现数据采集、清洗、存储的架构,使其优化内部数据的管理效果,提升数据价值的释放。但由于数据中台架构较为复杂,导致数据安全交互时效性下降。为解决此问题,基于最邻近算法设计一种新的数据中台内生性数据安全交互系统。设置入口节点和出口节点协调模式,抑制混乱传输现象,通过业务服务和数据存储双中台架构搭建硬件结构。利用最邻近算法排序处理数据,设定准确度阈值,分析密钥参数,实现安全交互。实验结果表明,该方法的精准度在99%以上,交互时间显著缩短,对于数据中台有积极的推动作用。

基于边缘云计算的移动端电力数据交互技术研究

随着大数据和边缘云计算技术的快速发展,海量的电力数据对计算处理能力与数据传输效率均提出了更高的要求。针对这一问题,文中研究了基于边缘云计算的移动端电力数据交互技术。通过边缘设备访问网络完成数据采集,并对采集到的海量电力数据进行预处理。同时将数据采集、数据预处理及数据分析模块组成边缘计算模块,进而建立各模块之间的通信协议,再利用传感器将状态和功能数据发送至云端。基于IEC模型的思路,对采集到的电力数据进行动态实时编码,且根据紧急程度设置优先级,从而保障电力数据的传输质量。经过多组测试实验证明,所述方法在数据传输与交互过程中具有更高的实时性,时延仅为0.512 ms。

基于国产化BIM平台的发电工程数据标准与国际数据标准的交互协议研究

发电行业BIM软件之间缺乏统一的格式进行数据交换,信息互用效率低,进而导致项目工期延长和成本增加。本文通过对比分析国外已有各种标准:IFC、STEP、OBJ等,以及国产BIM软件BIMBase建模软件发布的PModel数据交换文件格式,进行解析读取导入建模的流程及优化数据交付方法的研究,为解决发电行业BIM软件数据交互问题提供一种切实可行的方法。

元宇宙多模态触觉感知与交互的数据手套技术研究

为了提升元宇宙虚拟手交互的逼真性,研发了一种多模态触觉感知与交互的数据手套系统,该系统具有硬件集成度高、响应速度快、数据采集精确和轻便易穿戴的特点。人手穿戴此数据手套后,系统能够采集人手操作时的温度、指尖按压力和手指弯曲程度等数据,并把这些数据实时赋予给虚拟环境中的虚拟手,让虚拟手具有类似人手的动作行为和感知。提出了一种多通道循环采集数据方法,该方法可以高效且准确地捕捉温度、指尖按压力和手指弯曲程度等异构多模态数据,减轻了数据手套的硬件电路复杂性。实验结果表明,此数据手套在获取实时手指动作信息方面精度较高,提升了虚拟手动作的灵活性、直观性和自然性。

可信技术支持下的水电集控中心数据安全交互

数字化水电集控中心内部数据交互活动增加的同时,提高了交互数据安全风险。为了提升数据交互的安全性,提出基于可信技术的数字化水电集控中心数据安全交互设计研究。构建水电集控中心数据交互模型,计算数据交互受到的平均攻击概率,制定数据交互节点选择规则。应用可信技术生成交互数据可信密码,保护交互数据机密性,判定数据交互节点行为。从行为主体、客体与环境角度出发度量节点行为的可信性,基于PCIE协议设计数据安全交互架构,实现水电集控中心数据的安全交互。实验数据显示,应用提出方法获得的交互数据完整度最大值为96%,交互数据机密性最大值达到了0.92,证实了提出方法数据交互安全性更佳。

基于改进关联规则的交互式元数据快速聚类方法

针对交互式元数据样本分布不均、聚类时间较长、离群点检测效果不佳的问题,提出基于改进关联规则的交互式元数据快速聚类方法。将交互式元数据划分为多个数据片,形成元数据分布式处理框架,根据待聚类数据对象的标识和定位信息建立数据网格索引机制,采用布尔矩阵和内积运算算法取代基础关联规则的编码方式和运算方法,定义分类算法所需的值函数,将特征点排列方式换变为按数据维度排序,获取改进关联规则,结合模糊均值算法和拉格朗日乘数法完成交互式元数据快速聚类。实验结果表明,比较原先的方法,所提出方法的聚类运行时间减少了81.27%、79.03%,有效提升了元数据聚类效率。

大数据视角下医疗档案信息交互共享平台构建研究

大数据视角下构建医疗档案信息交互共享平台,能够促进档案资源的快速流通,提升医疗机构运行效率。运用B/S架构构建医疗机构档案信息交互共享平台,运用大数据算法进行架构划分,提升了平台的信息交互共享效果,在提升医疗机构档案信息管理水平中发挥着重要作用。文章在分析具体实践的基础上,从明确目标定位、合理选择架构建设方式、做好平台安全控制工作等方面,得出大数据视角下医疗档案信息交互共享平台建设的启示。

基于定位数据的全景超分辨图像交互可视化框架

超分辨定位成像和全景数字病理结合,为研究人员观察整个样本的亚细胞结构提供了有力工具,同时也带来了全景超分辨图像海量数据可视化的挑战.然而,现有的超分辨图像可视化方法无法处理大规模定位数据、不能提供高分辨全景图像和无法交互可视化全景图像.针对以上问题,提出了一个基于定位数据的全景超分辨图像交互可视化框架,称为PNanoViewer,旨在普通计算机上实现大规模定位数据的快速交互可视化.该框架基于随机采样策略构建定位数据的多分辨率层级结构,以交互方式可视化多尺度全景超分辨图像;同时采用分块策略和多线程并行策略,分批次处理大规模定位数据,既防止内存溢出又加快了处理速度.从数千万到数亿个定位点数据集上的实验结果表明,PNanoViewer框架能够可视化任意规模的定位数据.将该框架与目前3种流行的超分辨图像可视化方法PALMsiever,ThunderSTORM,QCSTORM从数据量、分辨率和速度3个方面进行对比,PNanoViewer都具有明显优势.同时也为大规模定位数据的可视化提供了一个有益的探索.

基于全流程数据交互的媒资版权管理平台的设计与实现

本文以“媒资+版权”的设计理念,聚焦节目信息、媒资信息、生产流程信息、版权信息和管理行为等数据,设计了基于全流程数据交互的媒资版权管理平台,用于实现节目、素材、片段资源与版权权利之间全流程的生产经营关联管理,可为传统广电媒体版权经营开发提供有力的数据和服务支撑。

CTC系统与SMIS调车数据交互服务平台设计与实现

为解决调度集中(CTC,Centralized Traffic Control)系统无法获取调车作业计划数据、仍使用人工排列调车进路方式的问题,在现有CTC系统与车站综合管理信息系统(SMIS,Synthesized Management Information System)应用基础上,构建调车数据交互服务平台,并对该平台的总体架构、功能应用及平台支撑下的流程设计展开研究。通过基于边缘计算的数据采集与处理、调车作业计划数据安全防护等关键技术,高效地实现了调车作业计划的数据采集、数据分发、数据集成及平台监控等功能。调车数据交互服务平台已在中国铁路武汉局集团有限公司部分车站投入使用,显著提升了作业人员的工作效率,保障了调车作业进路排列的准确性和安全性。

Smart 3D建模与CaesarⅡ管道应力分析软件的数据交互应用

Smart3D和CAESARⅡ是石油化工建设项目中管道布置和应力分析的重要软件,本文根据管道应力分析的基本过程,介绍了Smart3D软件PCF文件属性参数与CAESARⅡ输入参数的映射关系以及相关设置要求。以某LNG项目中的一根管道为例,阐述了Smart3D PCF和CAESARⅡ软件数据交互的实际应用情况,结果表明两款软件的数据交互应用具有一定可靠性和准确性,为管道应力分析工程师提供了一种提高效率的思路和方法。

基于Web自动化理念实现跨平台数据交互

在异构平台的时代,不同平台之间的数据分享和交换对于无缝的工作流和信息整合变得至关重要。然而,缺乏互操作性和兼容性经常妨碍了数据有效交换。本文提出了一种基于Web自动化概念的跨平台数据交互方法。该方法利用自动化脚本和浏览器自动化工具来模拟人类与Web应用程序的交互,实现自动数据检索、转换和传输,能够实现跨平台的无缝自动化数据交换,取代手工操作并减少人为错误。该方法在数据交换方面提高了效率、准确性和可靠性,增强了总体生产力。此外,该方法具有灵活性和可扩展性,以适应不同的数据交换要求,并支持实时数据同步。