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]用于精确医学的多组学方法-CN202180091828.0在审
  • X·王 - 匹兹堡大学高等教育联邦体系
  • 2021-12-16 - 2023-10-20 - G01N31/00
  • 提供了一种对癌细胞或肿瘤的治疗响应进行建模的方法,包括:基于统计或机器学习方法计算预测药剂敏感性或其它临床特征的多个高维冗余多组学特征中的每个特征的权重;以及基于权重计算癌细胞或肿瘤的完整基因组签名分数,同时基于大型人类肿瘤队列的未标记基因组数据集通过算法求解特征冗余。还提供了一种用于药剂的iGenSig模型,该模型计算患有癌症或肿瘤的患者对该药剂治疗的响应或耐药的概率。还提供了一种用于选择患有癌症或肿瘤的患者以进行药剂治疗的方法。还提供了一种治疗患有癌症或肿瘤的患者的方法。
  • 用于精确医学多组学方法
  • [发明专利]用于使用理清的特征表示领域对图像进行灵活去噪的方法和系统-CN202180085127.6在审
  • X·王;S·刘 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2021-12-10 - 2023-09-01 - G06T5/00
  • 提供了用于对图像进行去噪的系统和方法。标准图像模块被配置为:根据标准图像来生成标准解剖体特征和标准噪声特征,并且根据所述标准解剖体特征和所述标准噪声特征来重建所述标准图像。降低质量图像模块被配置为:根据降低质量图像来生成降低质量解剖体特征和降低质量噪声特征,并且根据所述降低质量解剖体特征和所述降低质量噪声特征来重建所述降低质量图像。提供了损失计算模块,所述损失计算模块用于至少部分地基于1)所重建的标准图像与所述标准图像之间的比较和2)所重建的降低质量图像与所述降低质量图像之间的比较来计算损失度量。在向所述标准图像模块提供所述降低质量解剖体特征时,所述标准图像模块输出重建的标准传递图像。
  • 用于使用理清特征表示领域图像进行灵活方法系统
  • [发明专利]用于图像处理的镜头失真校正-CN202080106471.4在审
  • 秦莹莹;M·高;X·王 - 高通股份有限公司
  • 2020-10-27 - 2023-08-04 - H04N23/95
  • 一种处理器可以被配置为:从相机模块接收具有镜头失真的图像并且可以基于所述镜头失真根据所述图像确定一个或多个配置设置。在一些示例中,所述处理器可以在确定所述一个或多个配置设置之前对所述图像执行镜头失真校正。在其他示例中,所述处理器可以基于具有镜头失真的所述图像的失真网格单元格来确定配置设置,其中,所述失真网格单元格由所述镜头失真限定。在其他示例中,所述处理器可以根据具有所述镜头失真的所述图像确定初始配置统计值,并且然后基于所述镜头失真来调整所述初始配置统计值。
  • 用于图像处理镜头失真校正
  • [发明专利]用于机器学习模型训练和部署的系统和方法-CN202310018681.3在审
  • 孙文正;X·王;J·E·帕特森 - 特克特朗尼克公司
  • 2023-01-06 - 2023-07-11 - G06F18/21
  • 公开了一种用于开发和测试机器学习模型的系统和方法。所述系统包括:波形仿真器机器学习系统;用户接口,用于允许用户输入所述波形仿真器机器学习系统的设计参数;处理器,其被配置成执行代码以使得所述处理器:将所述设计参数发送到所述波形仿真器机器学习系统;从所述波形仿真器机器学习系统接收数据集,所述数据集基于所述设计参数;使用所述数据集中的至少一个来训练所开发的机器学习模型,从而产生经训练的机器学习模型;使用所述数据集中的先前未使用的一个来验证所述经训练的机器学习模型;根据需要来调整所述经训练的机器学习模型;以及重复所述训练、验证和调整,直到训练出最优机器学习模型。
  • 用于机器学习模型训练部署系统方法

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