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]一种便携式食品农残定量检测的设备-CN202321041203.6有效
  • 周亮;黄钰洁;李家欢;周路 - 云南佰司特科技有限公司
  • 2023-05-05 - 2023-08-22 - G01N1/28
  • 本实用新型公开了一种便携式食品农残定量检测的设备,包括工作台,所述工作台的顶部固定连接有安装箱,所述安装箱的顶部固定连接有与其内部相连通的进料斗,所述安装箱的正面固定安装有两个破碎电机,所述破碎电机的输出轴贯穿并延伸至安装箱的内部。该实用新型,通过设置有破碎辊对食品蔬菜进行粉碎实现固液分离,并通过滤板对固体残渣进行阻隔,通过阀门与多通管的配合使得液体均匀定量的排至多组检测盒内部,即可通过试纸进行检测,同时通过可转动的同步轴实现两个滤板的调换,从而避免滤板上残存有残渣影响后续检测,在完成滤板更换即可进行食品农残继续检测,使用人员可对处于外部的滤板进行清洁,从而不会影响检测效率。
  • 一种便携式食品定量检测设备
  • [发明专利]问答方法、装置及电子设备-CN202310282240.4在审
  • 陶扬;李俊彦;巨荣辉;李家欢 - 海信电子科技(武汉)有限公司
  • 2023-03-17 - 2023-07-14 - G06F16/332
  • 本申请涉及一种问答方法、装置及电子设备,应用于知识问答技术领域,所述方法包括:获取提问信息,从提问信息中提取关键信息;从目标网站爬取与关键信息相关的文本内容,并基于每个文本内容和提问信息,生成每个文本内容对应的答复信息;根据提问信息和每个答复信息,得到每个答复信息的置信度;其中,置信度用于表征答复信息和提问信息的相关程度;从文本内容对应的答复信息的置信度中选取对应置信度最高的答复信息作为目标答复信息,并返回目标答复信息。本申请可以提高问答的实时性。
  • 问答方法装置电子设备
  • [发明专利]基于反卷积方法的穿透散射介质量子成像系统-CN202310182312.8在审
  • 张子静;李家欢;赵远;宋杰 - 哈尔滨工业大学
  • 2023-03-01 - 2023-06-27 - G01N21/55
  • 基于反卷积方法的穿透散射介质量子成像系统,属于光学成像领域,本发明为解决量子成像受到散射介质干扰而发生图像畸变的问题。本发明包括光束发射部、光束接收部和散射介质;光束发射部发射的光束经散射介质到达成像目标表面,再从成像目标表面反射穿透散射介质,回波光束被接收光学部接收并成像;首先,光束发射部利用空间光调制器调制产生点源光束,光束接收部获得穿透散射介质量子成像系统的点扩散函数;然后,光束发射部利用空间光调制器调制产生轨道角动量光束,光束接收部获得穿透散射介质量子成像系统的畸变图像;将点扩散函数和畸变图像一起输入到反卷积模块中解算,重建出隐藏在散射介质后面的目标图像。
  • 基于卷积方法穿透散射介质量子成像系统
  • [发明专利]阵列轨道角动量穿云透雾量子探测成像系统-CN202310210424.X在审
  • 张子静;黄明维;赵远;岑龙柱;李家欢 - 哈尔滨工业大学
  • 2023-03-07 - 2023-05-30 - G01S17/894
  • 阵列轨道角动量穿云透雾量子探测成像系统,属于云雾复杂环境中量子成像技术领域,本发明为解决现有云雾环境下的量子成像精确低的问题。本发明包括激光发送装置和激光接收装置,激光发送装置发射阵列轨道角动量激光信号至云雾环境内的目标;激光接收装置利用阵列滤噪环对能量信号进行分选,分选输出阵列轨道角动量光束回波信号和高斯分布的后向散射噪声两类信息,阵列中每个元素分选出的回波信号用于获取目标距离,阵列中每个元素分选出的后向散射噪声用于获取该元素对应位置云雾能见度,所述每个元素获取的云雾能见度用于调整阵列滤噪环中对应元素的环宽。本发明用于云雾环境下的高精度成像。
  • 阵列轨道角动量穿云透雾量子探测成像系统
  • [发明专利]一种时间序列变长模体挖掘方法-CN201910496208.X有效
  • 王继民;朱旭;朱晓晓;季昌政;李家欢 - 河海大学
  • 2019-06-10 - 2022-11-08 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种时间序列变长模体挖掘方法,步骤为:1.模体提取:本发明使用基于Matrix Profile的模体挖掘算法STOMP作为子程序,并引入结合增量距离的下界距离计算加速策略,加速找到所有可能长度的模体。2.模体分组:加入模体重叠和长度相似性条件进行模体分组。3.模体分组等价类划分:加入模体分组重叠条件对模体分组进行等价类划分。4.变长模体提取:提取每个分组等价类中的模体代表,模体代表集合即为变长模体。本发明能够剔除过短、过长和存在平凡匹配的模体,提取时间序列中变长模体,在准确率、效率和可扩展性方面有了提升。
  • 一种时间序列变长挖掘方法

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