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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]学习装置、学习方法、成像装置、信号处理装置和信号处理方法-CN202180078829.1在审
发明人： 一色昭寿;石川庆太 -专利权人：索尼半导体解决方案公司
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：根据本技术的训练装置包括训练单元，该训练单元使用针对每个训练图像准备的正确标签以及指示目标对象在训练图像中的位置的正确位置信息作为训练数据来执行CNN训练。
学习装置学习方法成像信号处理方法

[发明专利]信息处理系统和信息处理方法-CN202180065033.2在审
发明人：藤波靖;一色昭寿 -专利权人：索尼半导体解决方案公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G08G1/00 文献下载
摘要：本发明的目的是提高现场的当前和未来的安全性。一种用于确保引入重型设备的现场的安全性的信息处理系统，该信息处理系统包括：一个或多个传感器单元，安装在位于现场的设备上并且检测现场的状况；识别单元，基于由一个或多个传感器单元获取的传感器数据识别现场的状况；以及设备管理单元，基于识别单元的识别结果管理设备。
信息处理系统方法

[发明专利]物体检测系统及物体检测方法-CN202180064647.9在审
发明人： 一色昭寿 -专利权人：索尼半导体解决方案公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：根据本公开的一个实施方式的物体检测系统(10)包括：信息保存单元(20)，保存关于构成操作对象的盲点的盲点区域的盲点信息，操作对象是施工机械或车辆；信息获取单元(30)，获取关于操作对象的周围状况的周围状况信息；检测处理单元(40)，基于周围状况信息来检测物体；状态确定单元(50)，基于盲点信息和检测的物体的位置信息确定物体处于出现在盲点区域中的危险状态；以及通知单元(60)，根据物体处于危险状态的确定结果，将指示物体处于危险状态的通知发布给操作操作对象的操作者和/或操作对象的周围。
物体检测系统方法

[发明专利]成像设备、车辆使用系统和车辆监控系统-CN201880033798.6在审
发明人：武笠智治;一色昭寿 -专利权人：索尼半导体解决方案公司
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：该图像捕获设备包括：图像捕获单元，其具有多种模式，包括可以降低功耗的第一操作模式和生成捕获图像的第二操作模式；以及操作模式设置单元，用于选择多种操作模式中的任何一种操作模式。
操作模式图像捕获单元图像捕获设备捕获图像降低功耗设置单元

[发明专利]影响要因特定方法-CN200980113731.4无效
发明人： 一色昭寿 -专利权人：夏普株式会社
申请日： 2009-04-14 - 公布日： 2011-04-06 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种影响要因特定方法。分析对象数据根据说明变量和目的变量的变化，包含多组数据，该多组数据相当于含1种以上的质变量与该质变量所对应的1种以上的量变量的所述说明变量的数据、和相当于用所述说明变量说明的所述目的变量的数据。根据所述说明变量中的质变量具有的水准将说明变量中的量变量组成的各数据组分别分成多个段(S101)。由此，对每一段分别用该段和补足该段的空栏获得能作为量变量处理的伪数据组(S102)。对由伪数据组的集合组成的说明变量和目的变量应用多变量分析法特定影响目的变量的影响要因(S103)。
影响要因特定方法

[发明专利]异常因素确定方法及系统、用于使计算机执行所述异常因素确定方法的程序、以及记录所述程序的计算机可读记录介质-CN200880021841.3无效
发明人： 一色昭寿 -专利权人：夏普株式会社
申请日： 2008-06-20 - 公布日： 2010-03-31 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：一种异常因素确定方法，从判定为合格品的产品的制造数据中，进行主成分分析，至少提取一个最优表现该产品制造条件的特征量(S3、S4)。分别计算以提取出的特征量为坐标轴表示的特征量空间中的原点与各产品的制造数据表示的点之间的距离，作为制造合格品时的平均制造数据与制造不合格品时的各制造数据之间的主显著差异(S5)。分别计算各制造数据在此主显著差异中占有的贡献率，作为主影响度(S6)。从所述制造数据中，将相对于制造合格品时在制造不合格品时主影响度实质性增加了的制造数据确定为异常因素(S7、S8)。
异常因素确定方法系统用于计算机执行程序以及记录可读介质

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