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]湿法冶金浓密洗涤过程关键变量检测方法-CN201410258081.5有效
  • 牛大鹏;徐宁;张淑宁;方文;郭振宇;杨晓东 - 东北大学
  • 2014-06-12 - 2017-01-18 - G01D21/02
  • 本发明提供一种湿法冶金浓密洗涤过程关键变量实时预测方法,包括过程数据采集、辅助变量选择以及标准化处理、混合模型的建立等步骤,其特征在于建立基于机理模型和基于数据驱动模型构成的并联结构混合模型;用基于数据驱动的模型作为机理模型的误差补偿模型本发明还提供了一种实施浓密洗涤过程关键变量预测的软件系统,它包括主程序、数据库和人机交互界面,该系统软件以湿法冶金过程控制系统的模型计算机作为硬件平台。将本发明应用于某湿法冶金工厂浓密洗涤过程,用其对溢流浓度和底流浓度进行预测,其预测结果均在预定的误差范围以内。本发明的优点模型简单、可解释性强、外推性好、预测精度较高。
  • 湿法冶金浓密洗涤过程关键变量检测方法
  • [发明专利]用于控制安全关键过程的方法和装置-CN200480011896.8有效
  • D·赛青格 - 皮尔茨公司
  • 2004-04-10 - 2006-06-07 - G05B19/418
  • 本发明涉及一种用于控制安全关键过程的方法和装置,例如,具体而言,对防护门(24)、紧急停止开关(26)、光幕(32)等的监控。所述I/O单元(14-20)向所述控制单元(12)传输过程数据(46,48),所述过程数据被利用多样性多路传输进行保护以防传输错误。根据本发明的一个方面,利用可变关键字(44)对所述过程数据(46)进行至少一次编码,以生成可变编码的过程数据(48)。作为所述多样性多路传输的一部分,所述可变编码的过程数据(48)被传输给所述控制单元(12)。
  • 用于控制安全关键过程方法装置
  • [发明专利]基于感兴趣区域变换的人体关键点检测方法、装置与系统-CN202110478213.5有效
  • 杨帆;郝强;潘鑫淼;胡建国 - 南京甄视智能科技有限公司
  • 2021-04-30 - 2022-08-16 - G06V40/16
  • 本发明提供一种基于感兴趣区域变换的人体关键点检测方法、装置与系统,包括模型训练过程和模型检测过程。模型训练过程中,对人体关键点数据进行感兴趣区域变换,并利用变换后的数据训练人体关键点模型的过程。模型检测过程中,根据训练出的人体关键点模型进行人体关键点检测,并反变换得到变换前的图像的人体关键点的过程。本发明通过有效地将数据标准化到统一的形态,克服了开放场景下数据变化大的问题,降低了训练难度,同时通过感兴趣区域变换能够提高在图像中的脸部占比,有助于脸部关键点的预测,进而提升人体关键点整体精度。相比肢体、人脸关键点分开预测的方法来说,本发明方法只需一个人脸检测器和一个关键点检测器,计算开销小。
  • 基于感兴趣区域变换人体关键检测方法装置系统
  • [发明专利]一种面部关键点的标注方法-CN201510608688.6有效
  • 李轩;周剑;徐一丹;龙学军;陆宏伟;晁志超 - 成都通甲优博科技有限责任公司
  • 2015-09-22 - 2019-05-21 - G06K9/00
  • 本发明涉及计算机视觉领域,尤其涉及一种面部关键点的标注方法。一种面部关键点的标注方法,该标注方法包括两个过程,分别为训练过程和使用过程,其中,训练过程、使用过程均包括刚体演变和非刚体演变,刚体演变与非刚体演变能够进行多次迭代,步骤S1:通过训练过程的刚体演变消除初始模板与真实坐标之间的仿射变化差异;步骤S2:通过训练过程的非刚体演变对初始模板中每个面部关键点进行独立调节,以提高面部关键点的定位精度;步骤S3:通过使用过程的刚体演变,根据线性回归模型进行面部关键点的预测,推算面部关键点的新位置;步骤S4:在使用过程的非刚体演变中,根据新位置调节面部关键点的坐标,得到预测结果。
  • 一种面部关键标注方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的新闻视频标题提取方法-CN202010211414.4有效
  • 王中元;陈何玲;裴盈娇;黄宝金;涂卫平 - 武汉大学
  • 2020-03-24 - 2023-04-18 - G06V20/62
  • 本发明公开了一种基于深度学习的新闻视频标题提取方法,包括关键帧提取、关键帧文字检测、关键帧文字特征提取和特征聚类。在关键帧提取过程中,使用帧间差分法,将与前一帧内容变化较大的帧作为关键帧;在关键帧文字检测过程中,使用EAST网络确定关键帧的文字区域;在关键帧文字特征提取过程中,使用卷积神经网络(CNN)提取关键帧的特征,再将特征依次输入循环神经网络(RNN),得到文字区域的特征向量;在特征聚类过程中,使用欧氏距离得到相邻关键帧之间的相似度,根据相似度对关键帧的文字进行聚类,得到新闻视频标题图像。本发明利用深度学习技术,依据关键帧的文字特征和新闻视频字幕特征产生新闻视频标题,具有提取准确、运算快的优点。
  • 一种基于深度学习新闻视频标题提取方法
  • [发明专利]基于动态恢复so文件的Android应用加固方法-CN201611049813.5在审
  • 文伟平 - 湖南鼎源蓝剑信息科技有限公司
  • 2016-11-24 - 2017-05-10 - G06F21/12
  • 本发明公布了一种Android应用加固方法,基于动态恢复Android系统应用程序动态链接库so文件,通过加密方法对so文件中的关键代码进行加固,包括加密过程和解密过程,加密过程对需要保护的Android应用程序进行加密,对关键代码所在的节进行加密并重新生成新的Android应用程序,包含原有的dex文件、解密后关键代码的so文件和加密后关键代码的so文件;解密过程在开始执行Android应用程序时,对加密后关键代码的so文件进行动态恢复,得到关键代码,再调用所述关键代码的方法。本发明对关键函数进行双层加密,增加逆向分析的难度,实现对代码的完整性进行保护,有效地抵抗静态分析;而且只对关键代码进行加密,保证程序运行效率。
  • 基于动态恢复so文件android应用加固方法
  • [发明专利]一种沙尘过程的数据分析方法及设备-CN202010278187.7在审
  • 周康明;何敏 - 上海眼控科技股份有限公司
  • 2020-04-10 - 2020-08-18 - G06Q10/04
  • 本申请的目的是提供一种沙尘过程的数据分析方法及设备,本申请通过获取目标机场在预设历史时间段内的METAR报文;对METAR报文进行预处理和沙尘报文筛选,得到至少两条沙尘报文及每条沙尘报文的报文关键特征及其转换值;基于报文关键特征及其转换值,对至少两条沙尘报文进行沙尘过程分析,得到METAR报文对应的每次沙尘过程对应的沙尘报文;并分别对每次沙尘过程对应的沙尘报文进行沙尘过程关键特征提取,得到每次沙尘过程对应的过程关键特征及其特征值,实现了对历史的METAR报文的大数据分析的同时,还提取了分析出的每个沙尘过程过程关键特征及其特征值,以便后续基于历史的沙尘过程过程关键特征及其特征值,能够高效便捷地对机场的沙尘天气进行预测。
  • 一种沙尘过程数据分析方法设备
  • [发明专利]一种卫星安全关键软件系统性验证方法-CN201810924465.4有效
  • 吕小虎;韩笑冬;宫江雷;邓兵;李翔;王雷 - 中国空间技术研究院
  • 2018-08-14 - 2021-06-11 - G06F21/57
  • 一种卫星安全关键软件系统性验证方法,首先构建安全关键软件多维影响要素模型,然后根据安全关键软件多维影响要素模型构建安全关键软件需求约束集,最后使用得到的安全关键软件需求约束集对安全关键软件进行验证。本发明结合安全关键软件的运行处理过程,通过抽象安全关键软件的控制过程处理模型,提炼形成了软件系统层面的安全约束集,并在此基础上设计了安全关键软件的验证集,实现了建立于软件处理过程模型上的安全性影响要素覆盖分析,以及从安全关键软件安全性影响要素到安全关键软件的验证集的无缝映射,与传统的测试验证方法相比,所验证的系统性问题数量提高大概20%以上,具有很好的使用价值。
  • 一种卫星安全关键软件系统性验证方法

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