1.一种用于人体芯片的用户数据智能管理系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于获取由人体芯片采集的预定时间段内多个预定时间点的血流速度值和血压值；

数据结构化模块，用于将所述多个预定时间点的血流速度值和血压值分别按照时间维度排列为血流速度时序输入向量和血压时序输入向量；

数据关联模块，用于对所述血流速度时序输入向量和所述血压时序输入向量进行关联编码以得到血压‑血流速度全时序关联矩阵；

矩阵切分模块，用于对所述血压‑血流速度全时序关联矩阵进行矩阵切分以得到多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵；

上下文语义理解模块，用于将所述多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵通过包含嵌入层的基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量；

优化模块，用于对所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中的每个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量进行多源信息融合验前分布评估优化以得到多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量；

时序特征提取模块，用于将所述多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量通过基于循环神经网络模型的序列特征提取器以得到分类特征向量；以及风险等级划分模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示动脉粥样硬化的风险等级；

其中，所述优化模块，用于：以如下优化公式对所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中的每个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量进行多源信息融合验前分布评估优化以得到多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量；

其中，所述优化公式为：

其中，Vj是所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中第j个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量，是均值特征向量，n为邻域设置超参数，log表示以2为底的对数函数， 表示按位置减法，V′i是多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中第i个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量，n为邻域设置超参数，且当j小于等于零或者大于所述上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量的数目时，特征向量Vj可以为全零向量或者单位向量。

2.根据权利要求1所述的用于人体芯片的用户数据智能管理系统，其特征在于，所述数据关联模块，用于：以如下编码公式对所述血流速度时序输入向量和所述血压时序输入向量进行关联编码以得到血压‑血流速度全时序关联矩阵；

其中，所述编码公式为：

其中，Va表示所述血流速度时序输入向量， 表示所述血流速度时序输入向量的转置向量，Vc表示所述血压时序输入向量，M1表示所述血压‑血流速度全时序关联矩阵， 表示矩阵相乘。

3.根据权利要求2所述的用于人体芯片的用户数据智能管理系统，其特征在于，所述矩阵切分模块，用于：对所述血压‑血流速度全时序关联矩阵进行均匀切分处理以得到所述多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵。

4.根据权利要求3所述的用于人体芯片的用户数据智能管理系统，其特征在于，所述上下文语义理解模块，包括：嵌入化单元，用于使用所述包含嵌入层的基于转换器的上下文编码器的嵌入层对所述多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵进行向量嵌入化以得到血压‑血流速度嵌入向量的序列；以及转换编码单元，用于将所述血压‑血流速度嵌入向量的序列输入所述包含嵌入层的基于转换器的上下文编码器的转换器进行基于全局的上下文语义编码以得到所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量。

5.根据权利要求4所述的用于人体芯片的用户数据智能管理系统，其特征在于，所述转换编码单元，包括：向量构造子单元，用于将所述血压‑血流速度嵌入向量的序列进行一维排列以得到血压‑血流速度全局特征向量；

自注意子单元，用于计算所述血压‑血流速度全局特征向量与所述血压‑血流速度嵌入向量的序列中各个血压‑血流速度嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；

标准化子单元，用于分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；

关注度计算子单元，用于将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；以及注意力施加子单元，用于分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述血压‑血流速度嵌入向量的序列中各个血压‑血流速度嵌入向量进行加权以得到所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量。

6.根据权利要求5所述的用于人体芯片的用户数据智能管理系统，其特征在于，所述风险等级划分模块，包括：全连接编码单元，用于使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及分类单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。

7.一种用于人体芯片的用户数据智能管理方法，其特征在于，包括：

获取由人体芯片采集的预定时间段内多个预定时间点的血流速度值和血压值；

将所述多个预定时间点的血流速度值和血压值分别按照时间维度排列为血流速度时序输入向量和血压时序输入向量；

对所述血流速度时序输入向量和所述血压时序输入向量进行关联编码以得到血压‑血流速度全时序关联矩阵；

对所述血压‑血流速度全时序关联矩阵进行矩阵切分以得到多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵；

将所述多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵通过包含嵌入层的基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量；

对所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中的每个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量进行多源信息融合验前分布评估优化以得到多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量；

将所述多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量通过基于循环神经网络模型的序列特征提取器以得到分类特征向量；以及将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示动脉粥样硬化的风险等级；

其中，对所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中的每个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量进行多源信息融合验前分布评估优化以得到多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量，包括：以如下优化公式对所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中的每个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量进行多源信息融合验前分布评估优化以得到多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量；

其中，所述优化公式为：

其中，Vj是所述多个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中第j个上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量， 是均值特征向量，n为邻域设置超参数，log表示以2为底的对数函数， 表示按位置减法，V′i是多个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量中第i个优化后上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量，n为邻域设置超参数，且当j小于等于零或者大于所述上下文血压‑血流速度局部时序关联特征向量的数目时，特征向量Vj可以为全零向量或者单位向量。

8.根据权利要求7所述的用于人体芯片的用户数据智能管理方法，其特征在于，对所述血流速度时序输入向量和所述血压时序输入向量进行关联编码以得到血压‑血流速度全时序关联矩阵，包括：以如下编码公式对所述血流速度时序输入向量和所述血压时序输入向量进行关联编码以得到血压‑血流速度全时序关联矩阵；

其中，所述编码公式为：

其中，Va表示所述血流速度时序输入向量， 表示所述血流速度时序输入向量的转置向量，Vc表示所述血压时序输入向量，M1表示所述血压‑血流速度全时序关联矩阵， 表示矩阵相乘。

9.根据权利要求8所述的用于人体芯片的用户数据智能管理方法，其特征在于，对所述血压‑血流速度全时序关联矩阵进行矩阵切分以得到多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵，包括：对所述血压‑血流速度全时序关联矩阵进行均匀切分处理以得到所述多个血压‑血流速度局部时序关联矩阵。