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]检测体细胞突变的装置-CN201710120900.3有效
  • 冉霞;董巍;臧晚春;郭阳;蒋智 - 北京诺禾致源科技股份有限公司
  • 2017-03-02 - 2020-09-22 - G16B20/50
  • 该装置包括获取模块、注释模块、筛选模块、计算模块、变异初判模块以及变异校正模块。其中筛选模块中包括虚拟对照集,虚拟对照集包含561例白细胞的变异信息。该装置通过筛选模块将检测数据与包括虚拟对照集在内的数据库进行比对,从而筛选胚系突变位点,并利用计算模块计算得到各染色体的胚系突变频率的均值和标准差,然后利用变异初判模块以及变异校正模块对各个不同变异位点的变异频率特征分析确定变异位点的类型,并通过已知变异的突变位点的数据库对初定变异进行校正,从而筛选出样本中的体细胞突变的变异位点,提高了体细胞突变的变异位点检测的准确性。
  • 检测体细胞突变装置
  • [发明专利]一种模型非依赖的基因组结构变异检测系统及方法-CN202010313833.9有效
  • 叶凯;蔺佳栋;杨晓飞;徐暾 - 西安交通大学
  • 2020-04-20 - 2023-03-28 - G16B20/20
  • 本发明提供一种模型非依赖的基因组结构变异检测系统及方法,以模型非依赖结构变异检测理论为核心,通过变异信号提取模块、频繁最大子图挖掘模块和分类模块,实现了不依靠任何变异模型的结构变异检测。频繁变异模式挖掘模块正是抓住了结构变异遗留在基因组上的特征,仅仅通过挖掘大量正常数据中的异常点来判断潜在结构变异区域;其次,根据不同变异扰动基因组的方式不同,进而导致变异信号的不同排列顺序,基于此结合具有记忆功能的深度学习模型对不同变异进行分类本发明不依靠任何变异模型,因此变异的检测灵敏度和错误率大大降低,并且适用于复杂变异的检测,不需要建立额外的结构变异模型。
  • 一种模型依赖基因组结构变异检测系统方法
  • [发明专利]一种筛选二阶变异体和提取测试用例的方法-CN202210195104.7在审
  • 王子元;戴雨晴 - 南京邮电大学
  • 2022-03-01 - 2022-08-30 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种筛选二阶变异体和提取测试用例的方法,包括以下内容:1)根据变异体生成规则计算出非f(x)+g(x)类型变异体的公式。2)通过删除非f(x)+g(x)类型变异体,从f(g(x))类型变异体中筛选出f(x)+g(x)类型变异体。3)针对某个表达式,读取某一二阶变异下的所有失败测试用例集,每次选择出现次数最高的测试用例,并删除该测试用例和已覆盖的变异体,直到这一变异所有变异体都被覆盖为止,最终得到该变异的最简失败测试用例集本发明为高阶布尔规格测试提供了一种筛选二阶变异体和提取测试用例的方法,希望通过这种方法来减少未来对测试用例集处理以及高阶变异测试中的工作开销,使得研究工作者获得更精确的研究结果。
  • 一种筛选二阶变异体提取测试方法
  • [发明专利]一种在高阶布尔规格测试中测试用例集筛选和约简的方法-CN202011199823.3在审
  • 戴雨晴 - 戴雨晴
  • 2020-10-30 - 2021-02-09 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种在高阶布尔规格测试中测试用例集筛选和约简的方法,包括以下内容:1)根据变异体生成规则计算出非f(x)+g(x)类型变异体的公式。2)通过删除非f(x)+g(x)类型变异体,从f(g(x))类型变异体中筛选出f(x)+g(x)类型变异体。3)针对某个表达式,读取某一二阶变异下的所有失败测试用例集,每次选择出现次数最高的测试用例,并删除该测试用例和已覆盖的变异体,直到这一变异所有变异体都被覆盖为止,最终得到该变异的最简失败测试用例集本发明为高阶布尔规格测试提供了一种高执行效率的测试用例集筛选和约简的方法,希望通过这种方法来减少未来对测试用例集处理以及高阶变异测试中的工作开销,使得研究工作者获得更精确的研究结果。
  • 一种布尔规格测试用例集筛选和约方法
  • [发明专利]一种冗余变异体识别方法-CN201710329693.2有效
  • 孙昌爱;郭新玲 - 北京科技大学
  • 2017-05-11 - 2020-05-08 - G06F11/36
  • 本发明提供一种冗余变异体识别方法,能够减少变异测试过程中变异体的执行时间。所述方法包括:比较变异体与待测程序源代码,获取每个变异体的变异位置及变异内容,确定每个变异体所属的块类别;对待测程序源代码进行数据流分析,获取待测程序的数据流信息,结合获取的待测程序的数据流信息,对获取的每个变异体的变异内容上的变量进行分析,确定变异体的变异;其中,所述数据流信息包括:每个变量的定义‑使用链;根据确定的变异体所属的块类别和变异体的变异,按照预先定义的冗余变异体识别规则,分析待测程序的每条定义‑使用链,获取满足冗余变异体识别规则的变异体并标记为冗余变异体本发明涉及软件技术领域
  • 一种冗余异体识别方法

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