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专利名称

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申请人
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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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[发明专利]实例分割-CN201880031937.1有效
发明人： L-C.陈;A.赫尔曼斯;G.帕潘德里欧;G.F.施罗夫;P.王;H.亚当 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，例如实例分割。在一个方面，系统生成：(i)识别图像的一个或多个区域的数据，其中在每个区域中描绘对象，(ii)对于每个区域，在区域中描绘的预测类型的对象，以及(iii)包括多个语义通道和一个或多个方向通道的特征通道。该系统针对一个或多个区域中的每一个生成区域描述符，并将一个或多个区域中的每一个的区域描述符提供给分割神经网络，该分割神经网络处理区域的区域描述符以生成在该区域中描绘的预测类型的对象的预测分割。
实例分割

[发明专利]双程微距图像-CN201880062662.8有效
发明人： L-C.陈;Y.邹;A.奥尔森;P.纳杰马巴迪;G.克兰德尔;N.纽伯格;A.斯特雷特 -专利权人：徕卡生物系统成像股份有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G02B7/28 文献下载
摘要：公开了对微距图像的双程捕获。在一个实施方案中，一种扫描设备包括台、高分辨率相机和透镜，所述透镜向所述高分辨率相机提供宽度基本上等于载片宽度的视野。所述设备还包括用于透射模式照明的第一照明系统和用于反射模式照明的第二照明系统。一个或多个处理器使所述台在第一方向上移动以在单程期间在所述视野由所述第一照明系统照明时捕获样本的第一微距图像，以及使所述台在第二方向上移动以在单程期间在所述视野由所述第二照明系统照明时捕获所述样本的第二微距图像。所述一个或多个处理器识别所述第二微距图像中的伪影，并且基于那些伪影，校正所述第一微距图像以生成修改的第一微距图像。
双程图像

[发明专利]实时自动聚焦扫描-CN202210276132.1在审
发明人： L-C.陈;A.奥尔森;Y.邹;P.纳杰马巴迪;G.克兰德尔 -专利权人：徕卡生物系统成像股份有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G02B21/24 文献下载
摘要：本文涉及实时自动聚焦。在一个实施方案中，一种扫描设备包括成像传感器、聚焦传感器、物镜和被配置成分析由所述成像传感器和聚焦传感器捕获的图像数据并移动所述物镜的处理器。通过为样品上的点和样品上的多个区域中的每一个区域确定所述物镜的真Z值，来实现样品扫描期间的实时自动聚焦。所述真Z值和/或由此计算的表面用于确定所述样品的未扫描区域的预测Z值。在未扫描区域开始处，所述物镜被调整到所述预测Z值。在扫描所述区域之后，为所述区域确定真Z值，并将所述真Z值与所述预测Z值进行比较。如果比较结果超过预定阈值，则启动对所述区域的重新扫描。
实时自动聚焦扫描

[发明专利]实时自动聚焦扫描-CN201880062657.7有效
发明人： L-C.陈;A.奥尔森;Y.邹;P.纳杰马巴迪;G.克兰德尔 -专利权人：徕卡生物系统成像股份有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G02B7/28 文献下载
摘要：本文涉及实时自动聚焦。在一个实施方案中，一种扫描设备包括成像传感器、聚焦传感器、物镜和被配置成分析由所述成像传感器和聚焦传感器捕获的图像数据并移动所述物镜的处理器。通过为样品上的点和样品上的多个区域中的每一个区域确定所述物镜的真Z值，来实现样品扫描期间的实时自动聚焦。所述真Z值和/或由此计算的表面用于确定所述样品的未扫描区域的预测Z值。在未扫描区域开始处，所述物镜被调整到所述预测Z值。在扫描所述区域之后，为所述区域确定真Z值，并将所述真Z值与所述预测Z值进行比较。如果比较结果超过预定阈值，则启动对所述区域的重新扫描。
实时自动聚焦扫描

[发明专利]高效卷积神经网络-CN202110869378.5在审
发明人： A.G.霍华德;M.桑德勒;L-C.陈;A.日莫吉诺夫;M.朱 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2018-08-09 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供新的、更有效的神经网络架构。作为一个示例，在一些实现方式中，本公开的神经网络架构可以包括线性瓶颈层，该线性瓶颈层在结构上位于一个或多个卷积层(例如，一个或多个深度可分离卷积层)之前和/或之后。作为另一示例，在一些实现方式中，本公开的神经网络架构可以包括一个或多个反向残差块，其中，反向残差块的输入和输出是薄瓶颈层，而中间层是扩展表示。例如，扩展表示可以包括一个或多个卷积层，诸如一个或多个深度可分离卷积层。在起到反向残差块的输入和输出作用的薄瓶颈层之间可以存在残差快捷连接。
高效卷积神经网络

[发明专利]高效卷积神经网络-CN201880066914.4在审
发明人： A.G.霍华德;M.桑德勒;L-C.陈;A.日莫吉诺夫;M.朱 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2018-08-09 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供新的、更有效的神经网络架构。作为一个示例，在一些实现方式中，本公开的神经网络架构可以包括线性瓶颈层，该线性瓶颈层在结构上位于一个或多个卷积层(例如，一个或多个深度可分离卷积层)之前和/或之后。作为另一示例，在一些实现方式中，本公开的神经网络架构可以包括一个或多个反向残差块，其中，反向残差块的输入和输出是薄瓶颈层，而中间层是扩展表示。例如，扩展表示可以包括一个或多个卷积层，诸如一个或多个深度可分离卷积层。在起到反向残差块的输入和输出作用的薄瓶颈层之间可以存在残差快捷连接。
高效卷积神经网络

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