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专利名称

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申请人
公布日期

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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[实用新型]一种计算机显示屏定位器-CN202221547374.1有效
发明人：吴枰 -专利权人：黑龙江职业学院（黑龙江省经济管理干部学院）
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F1/16 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种计算机显示屏定位器，包括显示屏和安装架，还包括背板，背板上活动设置有多个L形边框，背板上开设有与多个L形边框适配的凹槽，凹槽的顶部设置有斜坡，L形边框的内部开设有用于固定显示屏的凹槽，背板上活动设置有用于驱使多个L形边框移动的驱动组件；驱动组件包括活动安装于背板上的撬杆，背板上开设有与撬杆适配的凹槽，L形边框上开设有与撬杆适配的缺口，L形边框受驱靠拢以形成定位框。该实用新型提供的计算机显示屏定位器，通过利用撬杆撬动L形边框，使多个L形边框靠拢，多个L形边框组成定位框，保护显示屏的同时给显示屏定位，且整个安装过程中显示屏自动定位且不需要使用自攻螺丝将其固定在安装架上。
一种计算机显示屏定位器

[发明专利]一种基于对称性理论的医学图像多阶段分类方法-CN201410409810.2有效
发明人：潘海为;荣晶施;韩启龙;高琳琳;战宇;吴枰 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-08-20 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于医疗信息技术领域，具体涉及一种基于对称性理论的医学图像多阶段分类方法。本发明包括待分类图像提出分类请求,待分类图像应为原始医学图像数据；图像预处理过程图像建模；多阶段分类；展示结果。本发明提出的弱对称性和强对称性的概念是对医学图像的一个重新定义。提出弱对称性判定算法和强对称性判定算法实现医学图像的多阶段的分类。这种多阶段分类的分类准确率很高，每一个阶段直接的衔接逐层深入，从而提高医生的诊断精度和缩短诊断时间。采用对称性理论实现医学图像的分类，使基于对称性理论的医学图像多阶段分类方法具有更高的准确性。
一种基于对称性理论医学图像阶段分类方法

[发明专利]一种基于KAP有向图模型的医学图像分类方法-CN201510566372.5在审
发明人：潘海为;吴枰;韩启龙;谢晓芹;高琳琳;战宇;翟霄;李文博 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2015-09-08 - 公布日： 2016-01-27 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明属于医疗信息技术领域，具体涉及一种基于KAP有向图模型的医学图像分类方法。本发明包括：待分类图像提出分类请求：待分类图像应为原始医学图像数据；图像预处理过程：对原始医学图像提取感兴趣ROI区域，计算图像ROI区域的灰度直方图，得到图像ROI区域的灰度直方图的波谷列表，根据波谷列表对图像分级提取纹理特征，根据实际需要将得到的分级纹理图像规范化到统一的大小，并在纹理部位提取出图像的角点。本发明提出的面向纹理的角点提取方法有效的降低了角点的提取时间，同时由于纹理部位是图像中灰度变化最剧烈的位置，也是图像中反应信息量最重要的位置，进而提高了角点的代表性。
一种基于 kap 模型医学图像分类方法

[发明专利]一种基于图熵的医学图像聚类方法-CN201510534713.0在审
发明人：潘海为;战宇;韩启龙;谢晓芹;张志强;吴枰 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2015-08-27 - 公布日： 2015-12-09 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本发明属于医疗信息技术领域，具体涉及一种基于图熵的医学图像聚类方法。本发明包括：(1)待聚类图像提出聚类请求；(2)图像预处理过程；(3)图的稀疏化；(4)基于图熵的带权无向图聚类；(5)展示结果。本发明提出利用图熵的方法对医学图像进行聚类，通过将医学图像集抽象成完全图，之后对其进行稀疏化剪枝处理，所留下的边说明两张图像均认为与对方很相似，最后提出带权无向图的聚类方法。通过以上过程对医学图像进行聚类，可以有效的降低聚类时间而且聚类的准确率也没有明显的降低，利用这种方法可以辅助医生在日常工作中对病人的病情进行诊断。
一种基于医学图像方法

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