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]一种用于运维管理的健康分析方法-CN201510623137.7在审
  • 王俊 - 上海北塔软件股份有限公司
  • 2015-09-25 - 2016-04-20 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种用于运维管理的健康分析方法,通过对采集到的实时状况信息加以归并保存以形成历史数据;根据历史数据计算得到所述管理对象指标按时间变化的数据曲线-健康运行基线;以所述基线为中心,设置该指标数据上下合理的波动范围-上下门限;若所述管理对象指标数据在上下门限间进行波动,则判断为正常状态,否则为越界状态;通过统计越界的频繁度来判断运维管理系统的健康趋势,收集各个监测点运行数据,与该时段健康标准做比对,得出健康状况偏差值,当偏差值越过许可范围时,则触发处理;可得到系统运行健康趋势,发现问题征兆进行提示,防患于未然,提高了运维管理质量和效率。
  • 一种用于管理健康分析方法
  • [发明专利]一种基于人工智能的健康预测方法、系统及存储介质-CN202110618982.0在审
  • 林奕忠 - 苏州立威新谱生物科技有限公司
  • 2021-06-03 - 2021-08-17 - G16H50/30
  • 本发明公开了一种基于人工智能的健康预测方法、系统及可读存储介质,包括:获取目标对象的身份信息,生成身份信息标签;通过一体化体检装置生成体检数据匹配所述身份信息标签;基于大数据进行趋势判断,根据目标对象历史体检数据以及同性别同年龄区间的标准健康数据进行对比,分别生成体检数据的横向数据和纵向数据,根据所述横向数据和纵向数据,生成各项体检数据的变化曲线;建立健康状况预测模型,将所述变化曲线导入,根据所述健康状况预测模型的输出结果预测目标对象的健康状况。本发明通过一体化体检装置对体检数据进行基于人工智能的趋势判断,为目标对象的健康状况提供可靠的参考数据。
  • 一种基于人工智能健康预测方法系统存储介质
  • [发明专利]企业经营与财务健康指数生成系统-CN202310734703.6在审
  • 王常青 - 王常青
  • 2023-06-20 - 2023-09-22 - G06Q40/12
  • 本发明公开了企业经营与财务健康指数生成系统,涉及企业经营技术领域,根据获取指定周期内各企业的经营类型,从而对各企业进行分类,进而得到各类型对应的企业指数集,并将其存储至数据库中,方便选择的合适指标用于对企业的经营类型和财务健康评估,得到各类型中各企业财务指标对应的财务稳定评估系数,就可以全面准确地评估企业的经营和财务状况,从而制定科学性、有效性的决策,根据各类型中各企业对应的财务健康系数,从而对各类型企业趋势进行预测分析,得到各类型中企业发展评估系数,进而判断各类型企业的发展趋势是否良好,从而可以准确地判断企业的发展趋势
  • 企业经营财务健康指数生成系统
  • [发明专利]用户健康的检测方法和头戴显示设备-CN202010606819.8有效
  • 周潇 - 歌尔科技有限公司
  • 2020-06-29 - 2022-04-22 - A61B5/024
  • 本发明公开了一种用户健康的检测方法和头戴显示设备,所述用户健康的检测方法应用于头戴显示设备,所述头戴显示设备提供沉浸式体验,所述用户健康的检测方法包括:获取处于沉浸式体验状态下的用户的心率数据;根据所述心率数据和预存的基准数据计算用户的心率变化差值以及所述心率变化差值的变化趋势;依据所述心率变化差值和所述心率变化差值的变化趋势生成用于确定用户身体健康的对应关系,依据所述对应关系确定用户的身体状况。
  • 用户健康检测方法显示设备
  • [发明专利]一种基于CAE和AGRU的滚动轴承退化趋势预测方法-CN202211090266.0在审
  • 陈捷;焦玲玲;刘连华;周舟 - 南京工业大学
  • 2022-09-07 - 2023-06-23 - G06F18/15
  • 本发明提供了一种基于CAE构建健康指标和AGRU的滚动轴承退化趋势预测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将滚动轴承每个样本的时域信号通过快速傅里叶变换转换为频域信号;S2、根据频域信号尺寸和计划提取的特征集的尺寸设置卷积自编码器(CAE)结构,卷积自编码器从滚动轴承频域信号中自适应提取编码特征集,根据时间趋势性和单调性从中选取优质特征构建健康指标;S3、健康指标划分测试集与训练集,将训练集输入融合注意力机制的门控循环单元(AGRU),剪枝算法对AGRU模型超参数进行优化,完成AGRU模型的训练,将测试集输入训练好的模型,完成滚动轴承退化趋势的预测;本发明健康指标的构建方法不需要太多先验知识,抗干扰能力强,AGRU预测模型精度较高
  • 一种基于caeagru滚动轴承退化趋势预测方法

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