目的探索人工智能技术在儿童专科医院智能导诊、智能预问诊及云陪诊服务中的集成应用,构建高效、精准的智慧医疗服务体系。方法融合自然语言处理与机器学习技术,设计“DS-小布医生2.0”智能系统,利用患者诊前等待时间,通过微信公众号采...目的探索人工智能技术在儿童专科医院智能导诊、智能预问诊及云陪诊服务中的集成应用,构建高效、精准的智慧医疗服务体系。方法融合自然语言处理与机器学习技术,设计“DS-小布医生2.0”智能系统,利用患者诊前等待时间,通过微信公众号采集结构化病史信息,并与医院信息系统(Hospital Information System,HIS)实时对接;同步开发云陪诊导航功能,基于室内定位技术优化院内诊疗路径规划。通过试运行数据迭代优化模型算法,建立多层级验证机制以降低信息误差。结果复旦大学附属儿科医院智能导诊上线以来,使用量达19.08万人次,“DS-小布医生2.0”运行3个月以来,使用达到14500余人次,85.17%的智能咨询集中于就诊流程和指引,人工热线相关咨询量分别下降31.32%和4.21%(P<0.05)。使用智能预问诊之后,患者就诊前平均候诊时长由(21.06±3.90)min缩短至(11.88±2.83)min(P<0.05)。运行云陪诊功能后,需要开具药品处方的患者全流程就诊时间由(149±23)min缩短至(134±20)min(P<0.05)。结论人工智能驱动的“预问诊-智能导诊-云陪诊”服务模式可优化资源配置、缩短候诊时间、提升医患交互效率,为儿科智慧门诊建设提供了可复制的技术方案。展开更多
近年来,深度学习技术在移动机器人同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)领域取得了显著进展,为解决传统视觉SLAM在动态环境下面临的挑战提供了新的思路.本文首先总结了传统视觉SLAM在预处理、视觉里程计以及闭...近年来,深度学习技术在移动机器人同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)领域取得了显著进展,为解决传统视觉SLAM在动态环境下面临的挑战提供了新的思路.本文首先总结了传统视觉SLAM在预处理、视觉里程计以及闭环检测模块的局限性.随后,聚焦于深度学习在视觉SLAM中的应用,重点介绍了基于深度学习的预处理、视觉里程计和闭环检测模块,以及其如何提升视觉SLAM的鲁棒性和精度.最后,探讨了基于深度学习SLAM面临的挑战并展望了未来研究方向,包括轻量化网络设计、场景的长期建模以及自监督学习等,以推动深度学习SLAM在实际应用中的落地.展开更多
机器人加工是航天复杂舱段内腔加工的有效手段。针对部分狭窄深腔舱段的加工需求,需在机器人末端附加延长杆以提升操作可达性。然而,延长杆在拓展加工覆盖范围的同时,会增大系统动柔度,极易引发加工颤振,进而影响加工质量与效率。为此,...机器人加工是航天复杂舱段内腔加工的有效手段。针对部分狭窄深腔舱段的加工需求,需在机器人末端附加延长杆以提升操作可达性。然而,延长杆在拓展加工覆盖范围的同时,会增大系统动柔度,极易引发加工颤振,进而影响加工质量与效率。为此,本文提出一种变频可调式调谐质量阻尼器(Tuned mass damper,TMD)的结构设计与参数优化方法,建立了集成调谐质量阻尼器与机器人加工系统的动力学模型。该方法基于偏心曲柄滑块机构实现频率可调,根据电涡流阻尼原理完成阻尼参数调控。进一步开展机器人加工系统动柔度控制试验,结果表明,本文所提方法可使末端动柔度峰值降低67.8%,显著提升加工稳定性边界。展开更多
文摘目的探索人工智能技术在儿童专科医院智能导诊、智能预问诊及云陪诊服务中的集成应用,构建高效、精准的智慧医疗服务体系。方法融合自然语言处理与机器学习技术,设计“DS-小布医生2.0”智能系统,利用患者诊前等待时间,通过微信公众号采集结构化病史信息,并与医院信息系统(Hospital Information System,HIS)实时对接;同步开发云陪诊导航功能,基于室内定位技术优化院内诊疗路径规划。通过试运行数据迭代优化模型算法,建立多层级验证机制以降低信息误差。结果复旦大学附属儿科医院智能导诊上线以来,使用量达19.08万人次,“DS-小布医生2.0”运行3个月以来,使用达到14500余人次,85.17%的智能咨询集中于就诊流程和指引,人工热线相关咨询量分别下降31.32%和4.21%(P<0.05)。使用智能预问诊之后,患者就诊前平均候诊时长由(21.06±3.90)min缩短至(11.88±2.83)min(P<0.05)。运行云陪诊功能后,需要开具药品处方的患者全流程就诊时间由(149±23)min缩短至(134±20)min(P<0.05)。结论人工智能驱动的“预问诊-智能导诊-云陪诊”服务模式可优化资源配置、缩短候诊时间、提升医患交互效率,为儿科智慧门诊建设提供了可复制的技术方案。
文摘近年来,深度学习技术在移动机器人同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)领域取得了显著进展,为解决传统视觉SLAM在动态环境下面临的挑战提供了新的思路.本文首先总结了传统视觉SLAM在预处理、视觉里程计以及闭环检测模块的局限性.随后,聚焦于深度学习在视觉SLAM中的应用,重点介绍了基于深度学习的预处理、视觉里程计和闭环检测模块,以及其如何提升视觉SLAM的鲁棒性和精度.最后,探讨了基于深度学习SLAM面临的挑战并展望了未来研究方向,包括轻量化网络设计、场景的长期建模以及自监督学习等,以推动深度学习SLAM在实际应用中的落地.
文摘机器人加工是航天复杂舱段内腔加工的有效手段。针对部分狭窄深腔舱段的加工需求,需在机器人末端附加延长杆以提升操作可达性。然而,延长杆在拓展加工覆盖范围的同时,会增大系统动柔度,极易引发加工颤振,进而影响加工质量与效率。为此,本文提出一种变频可调式调谐质量阻尼器(Tuned mass damper,TMD)的结构设计与参数优化方法,建立了集成调谐质量阻尼器与机器人加工系统的动力学模型。该方法基于偏心曲柄滑块机构实现频率可调,根据电涡流阻尼原理完成阻尼参数调控。进一步开展机器人加工系统动柔度控制试验,结果表明,本文所提方法可使末端动柔度峰值降低67.8%,显著提升加工稳定性边界。
