本发明实施例涉及诊断设备技术领域，具体涉及基于深度卷积脉冲神经网络的adhd疾病诊断辅助决策系统。背景技术：近年来，随着社会经济的超高速发展，人们各方面压力逐渐增大，神经疾病的

• 卷积
• 神经网络算法
• 卷积神经网络
• 深度学习算法
• 预测编码

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本发明涉及压力检测技术领域，特别涉及一种社会压力检测方法、装置、计算机设备及存储介质。背景技术：压力被定义为“身体对任何变革需求的非特定反应”，几乎每个人在人生的某个阶段都不可

• 卷积
• 深度学习
• 网络模型
• 模态分析
• 判别分析

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本发明属于基于人工智能的药物研发领域，具体为基于卷积神经网络预测蛋白和配体分子结合自由能的方法，实现了应用卷积神经网络（cnn）精准预测受体-药物分子的结合自由能，以应用于新药

• 卷积
• 自由能
• 机器学习
• 卷积神经网络
• 神经网络模型

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本发明涉及计算机视觉中的医学图像处理，更具体的，涉及一种基于多尺度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分类方法。背景技术：医学图像处理是近年来计算机视觉领域中最广泛的研究课题之一，糖

• 卷积
• 视网膜
• 糖网病
• 卷积神经网络
• 图像分割

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本发明属于土木工程材料技术领域：，尤其涉及一种基于深度学习的水泥乳化沥青混合料收缩行为预测方法。背景技术：：水泥乳化沥青混合料是一种由水泥和乳化沥青两种结合料，粗细集料以及内部

• 沥青混合料
• 乳化沥青
• 水泥强度
• 神经网络
• 卷积

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本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种图特征提取、脂水分配系数预测方法及图特征提取模型。背景技术：脂水分配系数logp＝物质在辛醇中的浓度/物质在水中的浓度，该指标是药物设计

• 分配系数
• 卷积
• 网络层
• 特征提取
• 预测模型

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本发明涉及一种医疗感应数据流分类模型的构建方法，属于医疗感应数据处理的技术领域。背景技术：基于医疗感应数据的异常检测面临的一个主要问题是缺少有标签的数据。数据的标记需要专业的医

• 卷积
• 医疗
• 时间序列
• lstm
• 深度学习

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本说明书涉及医学影像及计算机技术领域，尤其涉及一种分型方法、装置以及设备。背景技术：颅内动脉非急性期闭塞，是缺血性卒中的一个重要原因，约占全部缺血性脑卒中的10%，其卒中年复发

• 卷积
• 神经网络模型
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 分类数据

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本申请整体涉及毛发覆盖分析系统和方法，该毛发覆盖分析系统和方法用于捕获至少用户头部顶部的图像，通过使用深度神经网络来分析用户的毛发覆盖状况和/或头皮覆盖状况，该深度神经网络在通

• 深度神经网络
• 图像深度
• 卷积
• dnn

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本发明属于鸡胚成活性技术领域：，特别涉及基于fcn和gru的鸡蛋胚胎成活性分类方法。背景技术：：禽流感疫苗一般使用鸡蛋胚胎制备的。在鸡蛋孵化7到11天后，向鸡蛋中注射禽流感病毒

• 卷积
• lstm
• 胚胎

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