本发明涉及智能健身运动设备技术领域：，具体地说，涉及一种基于深度学习的跳绳计数方法。背景技术：：跳绳在很多场合已经作为娱乐或比赛的一项重要运动项目。同时也是中小学生体育考试的必

• 卷积
• 神经网络模型
• 卷积神经网络
• 图像深度
• 分类数据

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本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种信息检测方法、装置及计算机可读存储介质。背景技术：随着互联网技术的飞速发展，智能终端处理器的处理能力越来越强，衍生出很多游戏应用，例如联机第

• 矩阵
• 神经网络模型
• 关联矩阵
• 矩阵管理
• 预测模型

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本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能领域，具体涉及一种训练游戏ai的方法、系统、存储介质及计算机设备。背景技术：游戏ai(artificialintelligence，人

• 游戏服务器
• 进程间通信
• 计算机算法
• 神经网络模型
• 计算机指令

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本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的药物小分子靶点活性预测方法和一种基于深度学习的药物小分子靶点活性预测装置。背景技术：新药研发周期十分漫长，包括靶标选择与验

• 机器学习
• 深度学习
• 预测模型
• 神经网络模型
• 数据融合

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本发明属于信息分析处理领域，涉及多模态融合技术，尤其是通过语音与文本融合可用于抑郁症状评估的方法。背景技术：抑郁症是一种全球性的精神疾病，其主要特征包括情绪体验、交流和自我调节

• 文本分类
• 精神抑郁症
• 神经网络模型
• 文本分析
• 抑郁情绪

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本发明涉及人工智能预测评估技术领域，具体涉及一种乳腺癌风险评估方法、系统、介质及设备。背景技术：在现有的统计学习模型中，神经网络因其优异的学习拟合样本的能力而得以广泛应用，然而

• 乳腺癌
• 神经网络模型
• 风险评估
• 风险模型
• 系统学习

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本发明涉及oct成像技术领域，具体涉及一种基于深度学习补偿oct采集过程中人眼抖动的方法。背景技术：光学相干层析成像技术(opticalcoherencetomography,

• 机器学习
• 偏移量
• 深度学习
• 神经网络模型
• 图像深度

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本发明属于人工智能与医疗自动化技术领域，涉及基于机器学习的手术穿刺路径智能自动化规划方法及手术穿刺路径智能自动化规划系统、和包括该手术穿刺路径智能自动化规划系统的医疗系统，本发

• 机器学习
• 神经网络模型
• 图像分割
• 人体穿刺
• 图像深度

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下文总体上涉及图像引导的介入流程、图像引导的神经外科手术、图像引导的脑外科手术、超声成像领域、超声探头跟踪领域、超声图像显示、以及相关的领域。背景技术：神经外科手术中的术前磁共

• 超声成像
• 图像分割
• 图像融合
• 外科手术
• 神经网络模型

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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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