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]一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置-CN202310584634.5在审
  • 周然;刘洋;冯子腾;杨智;黄忠唯;甘海涛 - 湖北工业大学
  • 2023-05-23 - 2023-08-29 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于深度不平衡回归的胎儿大脑脑龄估计方法及装置,该方法包括:将标签引入到胎儿大脑磁共振图像训练集中,使用标签分布平滑策略获取有效标签密度分布;建立多尺度分层分割胎儿大脑特征提取回归网络;构建回归焦点均方误差损失函数,采用有效标签密度对回归焦点均方误差损失函数重新加权;构建等级排序相似度正则化器;以重新加权后的焦点均方误差回归损失函数作为主函数,等级排序相似度正则化器作为平衡正则化项,构造胎儿大脑特征提取回归网络的总损失函数。该方法可以显著地提升回归模型的性能,可以让模型更好地学习回归年龄标签的连续信息,获得更低的平均绝对误差,有助于识别大脑发育的异常以及降低不良发育的风险。
  • 一种基于深度不平衡回归胎儿大脑估计方法装置
  • [实用新型]一种生态湿地取样样本临时储存箱-CN202222918942.0有效
  • 甘海涛 - 深圳翰博设计股份有限公司
  • 2022-11-01 - 2023-08-15 - B65D25/10
  • 本实用新型涉及临时储存箱技术领域,具体为一种生态湿地取样样本临时储存箱。本实用新型,一种生态湿地取样样本临时储存箱,包括箱体,箱体表面转动连接有箱盖,所述箱盖表面转动连接有手柄,所述箱体内壁设有调节结构,所述调节结构包括限位板,所述限位板与箱体内壁滑动连接,所述限位板表面开设有若干限位孔,所述限位板固定连接有四个固定柱,所述四个固定柱两两一组,所述一组固定柱相对应面转动连接有转动杆,所述转动杆圆弧面固定连接有调节板,所述调节板表面螺纹连接有调节栓,所述调节板上端滑动连接有卡板。解决了样品摇晃泄露多种样品混杂,造成相互污染临时储存效果不佳降低检测效率的问题。
  • 一种生态湿地取样样本临时储存
  • [实用新型]一种带独立蓄水回用功能的斜屋面用海绵型种植容器-CN202320872459.5有效
  • 刘传辉;甘海涛 - 深圳市绿粤生态科技有限公司
  • 2023-04-19 - 2023-06-30 - A01G9/02
  • 本实用新型提供一种带独立蓄水回用功能的斜屋面用海绵型种植容器,涉及斜屋面屋顶绿化种植池构造技术领域,包括蓄水腔,蓄水腔底部固定有安装板,蓄水腔表面开设有进水口,蓄水腔顶部设有种植腔,蓄水腔与安装板设有多个,蓄水腔侧面设有排水槽,排水槽底部设有出水通道,排水槽出水端开设有通孔,通孔设有多个,且相邻安装板的通孔互通,本实用新型采用多个独立的蓄水腔形成独立蓄水结构,并且相邻的蓄水结构紧密连接,每一个蓄水结构主体留有四个通孔,满足模块拼接时相邻模块之间的互连互通,互连互通后形成斜屋面种植区域有组织的排水通道,确保排水顺畅,免除种植区积水内涝的风险。
  • 一种独立蓄水用功屋面海绵种植容器
  • [发明专利]一种安全图卷积网络的文献分类方法及系统-CN202111028155.2有效
  • 杨智;严亚东;甘海涛;周然;王岌 - 湖北工业大学
  • 2021-09-02 - 2023-05-30 - G06F18/241
  • 本发明公开了一种基于安全图卷积网络的文献分类方法及系统,该方法包括:S100:获取包含已标记样本数据和未标记样本数据的训练数据集;S200:利用当前训练数据集训练半监督图卷积网络,并对当前的未标记样本数据进行预测;S300:利用当前训练数据集训练监督图卷积网络,并对当前的未标记样本数据进行预测;S400:选出高置信度样本数据扩充已标记样本数据;S500:迭代执行步骤S200‑S400直至迭代停止;S600:采用当前训练数据集中已标记样本数据训练监督图卷积网络;S700:采用监督图卷积网络进行文献分类。本发明结合半监督学习和图卷积神经网络进行样本扩充,可显著提升文献分类准确率。
  • 一种安全图卷网络文献分类方法系统
  • [发明专利]一种基于ART的隐藏式隐私合规检测方法-CN202310173212.9在审
  • 吕婷婷;席莎莎;李佳;甘海涛 - 上海璨誉科技有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-05-02 - G06F21/55
  • 本发明涉及系统安全技术领域,尤其涉及一种基于ART的隐藏式隐私合规检测方法。包括:安装目标应用至手机上,当目标应用运行时,执行安卓运行环境内的hook代码以获取目标应用的行为数据,发送行为数据至检测助手,检测助手解析行为数据以获取检测结果。现有技术中,采用外部工具在将手机破解的前提下,利用超级管理员权限将hook代码动态注入目标应用的进程中的形式进行隐私合规检测。但在实际状态下,很多安卓应用具备检测手机是否破解以及是否存在hook行为的能力,从而影响到检测结果。相较于现有技术,本发明通过对安卓运行环境进行调整,从而在目标应用运行时,能够自主进行hook行为。由此,本发明保留了系统的完整性并隐藏了hook行为。
  • 一种基于art隐藏隐私合规检测方法
  • [发明专利]一种基于多任务学习的颈动脉斑块超声图像处理方法-CN202211718722.1在审
  • 甘海涛;付凌超;欧阳瀚;周然;杨智 - 湖北工业大学
  • 2022-12-29 - 2023-03-28 - G06V10/764
  • 本发明涉及一种基于多任务学习的颈动脉斑块超声图像处理方法,包括以下步骤:引入颈动脉斑块超声图像数据集,并进行预处理,得到训练数据集;构建多任务网络框架;添加区域权重模块;添加样本权重模块;将训练数据集作为训练样本输入多任务网络进行训练,在测试集上判定斑块类别和预测斑块分割图像。该基于多任务学习的颈动脉斑块超声图像处理方法,通过对多个任务同时进行训练、共享所学习的特征达到输入一次训练样本解决多个问题的目的,如此,提升了深度学习模型泛化能力,使得任务之间互相联动,促进训练效果,提升分割与分类任务的准确度,解决了在颈动脉斑块超声图像领域深度学习模型泛化能力差,学习特征有限的问题。
  • 一种基于任务学习颈动脉超声图像处理方法
  • [发明专利]一种基于混合扩散的图卷积网络文献分类方法及系统-CN202211525235.3在审
  • 杨智;李康;甘海涛;周然;严亚东;欧阳翰;颜家璇 - 湖北工业大学
  • 2022-11-30 - 2023-03-14 - G06F18/24
  • 本发明公开了一种基于混合扩散的图卷积网络的文献分类方法及系统,包括:获取包含文献数据的训练数据集;通过特征相似性扩散模型对节点进行特征空间邻域节点间信息扩散,得到经过节点特征空间信息扩散的数据集;对经过特征空间信息扩散的数据集,通过图卷积模型利用邻接矩阵进行邻接节点间的信息扩散;对经过混合扩散后的数据集进行半监督的图卷积网络训练,并使用节点间的扩散距离对最终的预测标签进行约束;采用训练后得到的基于混合扩散的图卷积网络进行文献分类。本发明利用了节点特征的混合扩散,来对每个节点信息进行在特征空间中的相近节点的信息扩散和邻接节点间的信息扩散,使得节点特征包含更多信息,可显著提升文献分类准确率。
  • 一种基于混合扩散图卷网络文献分类方法系统
  • [发明专利]超声图像自监督分割方法-CN202210870486.9在审
  • 周然;丁景;邱战洪;甘海涛;叶志伟;方小悦 - 湖北工业大学
  • 2022-07-22 - 2022-11-01 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种超声图像自监督分割方法,包括:对获取的超声图像训练数据集进行预处理;对步骤1所得的预处理后的超声图像数据集进行扭曲形变,并对图像进行配准并以其训练Do‑Unet,获得最佳的Do‑Unet网络权重参数;将步骤2获得的最佳网络权重参数迁移到Do‑Unet中,并将步骤1所得到的预处理后有标签的超声图像数据集加载Do‑Unet网络中,对Do‑Unet进行训练进一步获得优化后的Do‑Unet的最优网络权重参数;将步骤3中保存的最优网络权重参数加载到优化后的Do‑Unet中,将待分割超声图像输入至上述目标网络Do‑Unet中,得到最终的超声图像分割结果。本发明不仅可以适用于少量标签样本下超声图像分割,而且能大大提升超声图像分割的准确性。
  • 超声图像监督分割方法

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