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Voronoi树图的信息检索可视化系统及方法-CN201610962941.2有效
  • 鲍西雨;孙晓雯;杨承磊;卞玉龙;刘士军;王璐;王雅芳 - 山东大学
  • 2016-10-28 - 2019-10-15 - G06F3/0487
  • 本发明公开了一种基于Voronoi树图的信息检索可视化系统及方法,根据给定的数据集,提取公共属性,将各个属性作为根节点构建多颗树,对于有子属性的节点,添加子节点,并添加辅助子节点位于其Voronoi单元重心处代表其本身,生成Voronoi树图;依次显示Voronoi树图的每一层Voronoi区域,选择布尔运算符和属性,生成新的的Voronoi区域,以显示其子节点的Voronoi区域,不断更新选择路径树,生成代表布尔运算表达式的选择路径树;遍历选择的路径树,得到布尔表达式,将其转换为相应的数据库查询语言,在数据库中查询并返回显示符合条件的数据列表。本发明支持同层次属性多选,跨层次属性多选来查询数据,加强普适性。
  • 一种基于voronoi信息检索可视化系统方法
  • [发明专利]基于采购数据的企业自我网络关系圈划分方法及服务器-CN201610323831.1有效
  • 王立强;刘士军;潘丽;孟祥旭;武蕾;杨承磊 - 山东大学
  • 2016-05-16 - 2019-10-01 - G06F16/00
  • 本发明公开了一种基于采购数据的企业自我网络关系圈划分方法及服务器,该方法包括获取企业相关信息来构建企业网络,并以图的结构形式存储至数据库中;从数据库存储的企业网络中,选定一个企业为中心企业,查找该中心企业的所有供应商企业来构建该中心企业的自我网络;从中心企业的自我网中,获取中心企业的所有供应商总和以及中心企业与所有供应商之间的采购订单数量,绘制以中心企业与供应商之间的采购订单数量为变量的双对数模式下的CCDF曲线;通过计算CCDF曲线中各个点之间的斜率和查找最小极差的方法,确定CCDF曲线的最优分割点,并将CCDF曲线上最优分割点的不同分割段内的供应商企业采用不同颜色进行标注,最终实现企业自我网络关系圈划分。
  • 基于采购数据企业自我网络关系划分方法服务器
  • [发明专利]一种投影式多画立体显示播放系统及方法-CN201710502102.7有效
  • 关东东;赵思伟;李韩超;刘浩;杨承磊 - 山东大学
  • 2017-06-27 - 2019-07-05 - H04N13/332
  • 本发明公开了一种投影式多画立体显示播放系统及方法,包括多画投影阵列、基于GPU的实时混编‑拼接‑渲染模块与多画面立体眼镜,其中,所述多画投影阵列包括多组投影组合,每组投影组合播放多路独立的立体视频流,基于GPU的实时混编‑拼接‑渲染模块将每组的多路立体视频进行实时渲染、混合编码和校正,将生成的多路立体视频流连接至每组投影组合上进行投影播放,控制所述多画面立体眼镜的液晶镜片开闭时序,使其与多路立体视频流相对应,能够独立收看多路立体视频流,实现多组投影形成多人多画面立体播放。
  • 一种投影式多画立体显示播放系统方法
  • [发明专利]一种用于大数据测试的加权Voronoi图生成方法-CN201610334942.2有效
  • 杨承磊;杨力群;冯硕;王璐;刘士军;孟祥旭 - 山东大学
  • 2016-05-19 - 2018-11-06 - G06T17/20
  • 本发明公开了一种用于大数据测试的加权Voronoi图生成方法,包括以下步骤:在设定区域内构造一组随机均匀分布的点作为站点,保证两个站点之间的最短距离不小于设定阈值,计算所有站点组成的集合的Voronoi图;根据站点集合的Voronoi图,构造设定区域内的大规模数据点集,遍历所有Voronoi点,将其连接成为大规模数据点集的Voronoi图;随机选择任意站点,根据站点间的加权距离函数,修改选定站点周边所有的Voronoi边,基于约定的权值集合W构造加权Voronoi图;将生成的加权Voronoi图应用至大数据测试中。本发明站点分布总体具有随机性,且分布相对均匀,保证大数据测试时的正确性。
  • 一种用于数据测试加权voronoi生成方法

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