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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  • [发明专利]一种跨模态手部动作评估方法-CN202310647873.0在审
  • 伍晨旭;王刚;陶怡;徐芯语;陈霸东;余晓阳 - 西安交通大学
  • 2023-06-01 - 2023-10-10 - A61B5/369
  • 一种跨模态手部动作评估方法,包括获取多通道运动执行脑肌电信号并对脑肌电信号进行预处理;通过脑电独立分量分析和皮层肌肉相干性分析提取出动作相关脑电信号;脑电源成像,对脑电信号进行计算以求得其在脑电源空间的映射,并根据Brodmann分区计算各脑区活动分布;通过动态图卷积神经网络建立源空间动作相关脑电与动作模式的关系模型,提取脑电时间序列特征和脑电位置空间特征;建立源空间动作相关脑电信号和肌电信号之间的信息融合模型完成四种动作模式的识别;本发明对脑肌电信号两种模态信号进行分析,利用融合信息模型进行识别分类,降低了脑电信号数据量,提高了分析准确率,提高了计算效率和分类精度。
  • 一种跨模态手部动作评估方法
  • [发明专利]一种基于网络连接分析的人体状态评估方法-CN202310647192.4在审
  • 伍晨旭;王刚;司李成蹊;刘治安;陈霸东;赵耀宇 - 西安交通大学
  • 2023-06-02 - 2023-10-03 - G06F18/2411
  • 一种基于的人体状态评估方法,包括获取脑电信号;脑电源成像并重建,根据Brodmann脑分区计算各脑区活动分布进行脑电源重建生成源空间脑电信号;在所有时域下,计算所有人所有通道对的不同样本的无偏加权相位延迟指数连接矩阵;利用两组人之间的置换检验,找出有显著差异的频带以及对应的无偏加权相位延迟指数连接矩阵;在不同稀疏度下分别计算传感器空间脑电信号和源空间脑电信号的脑网络参数,按照稀疏度计算对应的参数的曲线下面积作为特征;特征输入支持向量机模型完成易麻醉人群和不易麻醉人群的区分;本发明计算效率高,提升精度,同时测试时仅使用清醒状态下的数据,就能实现预测。
  • 一种基于网络连接分析人体状态评估方法
  • [发明专利]一种脑卒中患者上肢运动功能的评估方法-CN202310646014.X在审
  • 刘子墨;王刚;徐维维;邢书博;袁子文;伍晨旭;陈霸东 - 西安交通大学
  • 2023-06-02 - 2023-09-05 - G16H50/30
  • 一种脑卒中患者上肢运动功能的评估方法,首先,采集被试脑部近红外信号,对采集到的信号通过带通滤波、三次样条插值等方法进行预处理,将光信号转换为氧合血红蛋白浓度数据;其次,求预处理后的多通道信号间的Pearson相关系数,在不同稀疏度阈值下构建功能连接矩阵,以观察脑网络连接,同时对其进行图论分析;然后,进行二聚类,分类得到疾病亚型,分别与健康人功能连接矩阵作为卷积神经网络的输入;最后,以卷积神经网络输出可信度与人口学信息特征融合,进行支持向量回归,选择最优模型作为评分模型;本发明在不同稀疏度阈值下构建脑网络,通过后续分析确定了最佳阈值。数据更加准确,时空分辨率更高。
  • 一种脑卒中患者上肢运动功能评估方法
  • [发明专利]一种基于深度学习混合模型的人体状态评估方法-CN202310647188.8在审
  • 伍晨旭;王刚;司李成蹊;刘治安;陈霸东;余晓阳 - 西安交通大学
  • 2023-06-02 - 2023-08-29 - G06F18/00
  • 一种基于深度学习混合模型的人体状态评估方法,包括获取传感器空间多通道麻醉状态下脑电信号并对获取的脑电信号进行预处理;脑电源成像并重建,并分区计算各脑区活动分布进行脑电源重建生成源空间脑电信号;计算无偏加权相位延迟指数连接矩阵,利用两组人之间的置换检验,找出有显著差异的频带,利用有显著差异的频带进行后续分析;基于有显著差异的频带,训练特征解离双编码器卷积自编码器模型;将训练完的自编码器模型与卷积神经网络模型连接构成深度学习混合模型,训练模型,最后进行模型评估;本发明对传感器脑电信号进行分析,利用深度学习混合模型进行识别分类,减少了数据中的无用信息,提高了模型的准确率。
  • 一种基于深度学习混合模型人体状态评估方法
  • [发明专利]一种基于聚类降维的集成学习睡眠分期方法-CN202310650289.0在审
  • 丁阳;王刚;伍晨旭;陈霸东 - 西安交通大学
  • 2023-06-03 - 2023-08-22 - A61B5/00
  • 一种基于聚类降维的集成学习睡眠分期方法,包括以下步骤:获取单通道EEG数据,同时初始化SVM分类器;对EEG数据进行特征提取,每个时段提取一个特征向量,作为一个数据点;进行特征选择和特征分类,为分类器分别选择特征集,基分类器的训练;对于测试数据,选择概率最大的分期作为测试数据的预测结果;本发明使用单通道EEG信号作为输入,极大的降低了输入信号的采集难度,并且提出的进行特征选择和特征分类,针对不同的特征空间,都具有良好的适应性;因此本发明可以快速、准确、实时地的进行睡眠分期。
  • 一种基于聚类降维集成学习睡眠分期方法
  • [发明专利]漏洞处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310495387.1在审
  • 伍晨旭 - 康键信息技术(深圳)有限公司
  • 2023-05-04 - 2023-07-14 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种漏洞处理方法、装置、存储介质及电子设备。其中,上述方法包括:从多个漏洞扫描平台获取漏洞数据,以及从配置管理数据库系统获取资产清单数据;通过IP地址作为主键将所述漏洞数据和资产清单数据进行数据关联,得到各个资产对应的漏洞数据;根据预设的漏洞评级规则对所述漏洞数据进行评估,得到每个漏洞数据对应的风险等级;根据每个漏洞的等级确定待修复的漏洞集合,并将所述待修复的漏洞集合推送至漏洞修复平台。本发明涉及数字医疗领域,本发明解决了相关技术中对于漏洞管理的全流程闭环管理效率较低的技术问题。
  • 漏洞处理方法装置存储介质电子设备

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