专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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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  • [实用新型]洗碗机门体模块及洗碗机-CN202321355894.7有效
  • 王美月;乔畅;李明波 - 青岛海尔洗碗机有限公司;海尔智家股份有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-10-24 - A47L15/42
  • 本实用新型涉及家用电器技术领域,具体提供一种洗碗机门体模块及洗碗机,旨在解决现有的洗碗机的控制面板通常是垂直地面或是在门体顶部,不方便用户操作的问题。为此目的,本实用新型的洗碗机门体模块包括外门和控制面板,外门一体成型,外门的上部自下而上的方向上为自前向后倾斜的斜面,控制面板设置在斜面上,从而在用户操作控制面板时只需稍微低头即可以垂直于控制面板的视角进行操作,同时斜面的设置也方便了用户的手在对控制面板进行触摸控制时操作姿势,提升了用户的操作体验,另外,将外门设置为一体成型的形式增强了外门的强度,提升了结构的稳定性。
  • 洗碗机门模块洗碗机
  • [发明专利]污水处理厂巡检管理系统-CN202311009282.7在审
  • 李扬;董新燕;项逸达;乔畅;宁振兴;任佳朋;周永南 - 中煤科工集团信息技术有限公司
  • 2023-08-11 - 2023-10-20 - G07C1/20
  • 本发明提出一种污水处理厂巡检管理系统,涉及污水处理技术领域,该系统包括移动终端、后台管理子系统,其中:移动终端用于接收后台管理子系统发送的巡检任务,并采集污水处理厂中巡检任务对应的多个目标巡检设备的实时巡检数据,并将实时巡检数据传输给后台管理子系统;后台管理子系统与移动终端通信,用于对实时巡检数据进行集中管理,以整合出各个目标巡检设备各自对应的运行数据,并对运行数据进行数据异常分析,以得到各个巡检设备的管理指令,并将管理指令反馈给移动终端,由此,基于移动终端、后台管理子系统的协同通信,实现了实时巡检数据的自动化采集和处理,减轻了运维人员的工作负担,提高了巡检效率和实时巡检数据处理的准确性。
  • 污水处理巡检管理系统
  • [发明专利]自监督显微图像超分辨处理方法和系统-CN202310735660.3在审
  • 李栋;乔畅;曾昀敏 - 中国科学院生物物理研究所
  • 2023-06-20 - 2023-09-08 - G06T3/40
  • 本申请公开了一种自监督显微图像超分辨处理方法,包括:取决于光学成像系统的类型利用计算机对原始荧光图像数据进行图像预处理以获得训练集,在计算机中利用训练集训练对图像去噪与超分辨处理的神经网络,神经网络包括去噪部分以及解卷积部分,训练集包括输入图像数据以及真值输入图像数据,训练用输入图像先经去噪部分处理为去噪图像,再经解卷积部分处理为解卷积图像,去噪图像与训练用目标图像一起计算去噪损失,解卷积图像经过取决于光学成像系统的类型的退化处理后与训练用目标图像一起计算解卷积损失;利用训练完毕的神经网络对原始荧光图像数据或者利用光学成像系统对同一生物样本采集的附加荧光图像数据进行处理。
  • 监督显微图像分辨处理方法系统
  • [发明专利]图像超分辨率处理方法-CN202011637663.6有效
  • 李栋;乔畅;李迪 - 北京纳析光电科技有限公司
  • 2020-12-31 - 2023-09-05 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种图像超分辨率处理方法,其包括:获取训练图像集,训练图像集包括多组图像组,每组图像组均包括彼此对应的第一图像和第二图像,第一图像的分辨率低于第二图像的分辨率;基于傅里叶域特征通道注意力机制和卷积神经网络搭建第一模型或第二模型;通过训练图像集训练第一模型,或者通过训练图像集训练第二模型;通过训练完成的第一模型或第二模型完成待处理图像的超分辨率处理。该方法可以更加有效地提取图像特征,在不同超分辨模态和不同成像条件下,实现比现有方法更精确、更鲁棒的超分辨率图像预测和重建。
  • 图像分辨率处理方法
  • [发明专利]自监督三维显微图像去噪方法和系统-CN202210921473.X有效
  • 李栋;乔畅 - 中国科学院生物物理研究所
  • 2022-08-02 - 2023-08-08 - G06T5/00
  • 本申请公开了自监督三维显微图像去噪方法和系统,其在荧光显微成像系统中使用,所述荧光显微成像系统包括探测物镜,所述自监督三维显微图像去噪方法包括:提供自监督三维显微图像去噪系统,所述自监督三维显微图像去噪系统包括计算机可读存储介质,其中存储有能够由计算机调用执行的去噪神经网络模型;利用所述荧光显微成像系统的探测物镜采集体现生物样本、特别是活体生物样本的三维显微图像体栈;使用所采集的荧光图像体栈对所述去噪神经网络模型进行自监督训练;在所述去噪神经网络模型已经训练完毕的情况下,利用去噪神经网络模型对所采集的同一荧光图像体栈进行图像去噪处理。
  • 监督三维显微图像方法系统
  • [发明专利]一种基于像素重排列的自监督结构光显微重建方法和系统-CN202310325238.0在审
  • 李栋;乔畅;陈星晔;孟权 - 中国科学院生物物理研究所
  • 2023-03-30 - 2023-07-07 - G06T3/40
  • 本申请公开了自监督多模态结构光显微重建方法和系统,包括:利用结构光激发生物样本以获取自生物样本的受激产生的J个原始荧光图像序列(Y),其中,J是大于或等于1的整数,每个原始荧光图像序列(Y)包括S幅荧光图像,S是大于或等于2的整数,每幅荧光图像具有M*N的像素尺寸,其中M和N是偶数,针对所述J个原始荧光图像序列(Y)的每个原始荧光图像序列(Y)产生训练集;基于所述训练集训练去噪用神经网络;利用标准结构光超分辨率重建算法对所述J个原始荧光图像序列(Y)的每个原始荧光图像序列(Y)中的S幅荧光图像进行超分辨率重建,以形成超分辨率图像,将该超分辨率图像作为所述去噪用神经网络的输入,以获得最终的超分辨率重建图像。
  • 一种基于像素排列监督结构显微重建方法系统
  • [发明专利]结构光照明荧光显微图像去噪和超分辨率重建方法及系统-CN202210920760.9有效
  • 李栋;乔畅 - 中国科学院生物物理研究所
  • 2022-08-02 - 2023-06-06 - G06T5/00
  • 本申请公开了结构光照明荧光显微图像去噪和超分辨率重建系统和方法,其在结构光照明超分辨显微系统中使用,后者包括光学成像系统以及控制与数据处理系统,光学成像系统包括光学器件以及成像器件,所述结构光照明荧光显微图像去噪和超分辨率重建系统包括:超分辨图像预测模块,其配置成利用神经网络架构对经结构光照明原始荧光图像预测得到第一超分辨率子图像;图像去噪模块,在所述第一超分辨率子图像被调制作为第二子图像后,被配置成以所述结构光照明原始荧光图像和所述第二子图像作为输入,利用图像去噪神经网络架构进行去噪而输出去噪后的结构光照明荧光图像;以及超分辨率重建模块。
  • 结构照明荧光显微图像分辨率重建方法系统

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