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]罐体油气分离装置-CN202320549339.1有效
  • 孙怡宁;刘士华;宁福全 - 山东碧霄环保节能科技有限公司
  • 2023-03-16 - 2023-08-25 - B01D19/00
  • 本实用新型涉及油气分离的技术领域,特别是涉及一种罐体油气分离装置,包括竖向安置的油罐以及位于油罐内的锥形壳体,油罐的外壁上贯穿设置有L形进油管,L形进油管的竖直段位于油罐的中心线上,油罐的圆周内壁上转动设置有转动环,转动环上设置有安装杆,安装杆的中心位置固定设置有支撑轴,支撑轴顶端伸入至锥形壳体内部并与锥形壳体内顶壁固定连接,锥形壳体的外壁上呈圆周状等距设置有多个扰动板。本实用新型中通过锥形壳体的结构特点所起到的效果,使得从L形进油管的输出端流出的原油直接受到锥形壳体的导向而分散开,使得从原油中分离出来的气体向上流动的过程中不会受到其他物质的作用,油气分离效果较好,时间短,效率较高。
  • 油气分离装置
  • [发明专利]一种膝关节疾病筛查模型构建方法-CN202310559701.8在审
  • 马祖长;王广军;王昕;张瀚元;王涛;孙怡宁 - 中国科学院合肥物质科学研究院
  • 2023-05-18 - 2023-08-08 - G16H50/50
  • 本发明涉及一种膝关节疾病筛查模型构建方法,包括:获取膝关节症状以及疾病筛查结果,将其组成数据集;对数据集里不同筛查结果对应的不同膝关节症状进行单因素分析,筛除相关性小的症状;使用SMOTE算法对经过特征筛选后的数据集进行数据增强处理;构建膝关节疾病筛查模型;使用膝关节疾病筛查模型对经过数据增强处理后的数据集的特征进行特征重要度评分排序;使用评估指标对膝关节疾病筛查模型进行评估。本发明对数据集进行特征筛选,找出了与每种膝关节疾病对应的显著膝关节症状作为特征,提高了膝关节疾病筛查的准确性;本发明提出了机器学习模型进行膝关节疾病筛查,取得了良好的筛查效果,解决了膝关节疾病筛查的机器学习模型构建困难的问题。
  • 一种膝关节疾病模型构建方法
  • [发明专利]一种基于机器学习算法的DPN特征筛查模型的构建方法-CN202310559724.9在审
  • 马祖长;张小玉;王昕;孙怡宁 - 安徽脉旺智能科技有限公司
  • 2023-05-18 - 2023-08-08 - G16H50/50
  • 本发明涉及一种基于机器学习算法的DPN特征筛查模型的构建方法,包括:获取微循环参数以及人体生理参数,组成实验数据集;对获取的参数数据进行预处理,得到预处理后的实验数据集;基于预处理后的实验数据集构建多种机器学习模型,输出DPN筛查概率;在DPN筛查概率的基础上,使用评估指标对机器学习模型分别进行评估验证,找出最优模型作为DPN特征筛查模型;在DPN特征筛查模型中对预处理后的实验数据集的所有参数进行重要度评分排序,选择最高的重要度评分的参数作为筛查DPN的最重要参数。本发明通过对预处理后的实验数据集进行参数重要度评分与排序,找出对DPN筛查影响最大的参数,有利于提高DPN特征筛查的准确性,也大大降低了DPN特征筛查的难度。
  • 一种基于机器学习算法dpn特征模型构建方法

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