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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  • [外观设计]用于手机的图形用户界面-CN201930477568.6有效
  • 武传强;王仲旭;李伟鹏;张彦兵 - 深圳市非零无限科技有限公司
  • 2019-08-30 - 2020-03-27 - 14-03
  • 5.图形用户界面的用途:本图形用户界面为添加货物信息界面,在主视图展示的界面为下单界面,界面顶部为功能说明(下单),中部为配送信息和货物信息,配送信息中包括发货人、收件人信息,货物信息中包括货物的类型、照片、数量和重量;用户在主视图中点击“请选择货物类”的输入框进入变化状态图1,变化状态图1展示了货物类选择界面,货物类选择界面可以选择货物类和备注货物类;用户在变化状态图1中点击日用品按钮进入变化状态图2;用户在变化状态图2中点击确认按钮,进入变化状态图3,变化状态图3为货物类选择完毕后的图形用户界面。
  • 用于手机图形用户界面
  • [发明专利]耕地变化检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010556680.0在审
  • 陈家阁;张宏伟;赵文智;彭舒 - 国家基础地理信息中心
  • 2020-06-17 - 2020-09-29 - G01N21/17
  • 本申请提供一种基于物候时序轨迹的耕地变化检测方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:基于用于模拟耕地物候时序轨迹的数学模型和第一时期内的耕地物候时序数据集,获取第一时期的耕地物候时序轨迹,其中,所述数学模型包括表征耕地年内双峰或多峰分布的多阶谐波及表征耕地年际周期性变化趋势的趋势项;根据所述第一时期的耕地物候时序轨迹预测得到第二时期的耕地物候时序预测轨迹;根据所述第二时期的耕地物候时序预测轨迹及第二时期的耕地物候时序实测轨迹,确定耕地变化信息,并基于所述第二时期的耕地物候时序实测轨迹确定耕地变化类型通过上述方法,可以确定耕地的变化信息和变化类型,实现对耕地的动态监测。
  • 耕地变化检测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种地物坐标的获取方法-CN201010267672.0无效
  • 程鹏飞;张莉;李夕银;蔡艳辉;王华 - 中国测绘科学研究院;程鹏飞
  • 2010-08-30 - 2011-03-30 - G01C15/00
  • 一种地物坐标的获取方法,包括:在装备有GPS接收机的流动站的移动过程中,记录经过各地物的时间点和各地物类型;根据记录的经过各地物的时间点,从流动站轨迹的时间和坐标流中匹配得到经过各地物的时间点对应的轨迹点坐标;对与流动站轨迹共线的地物,将经过该地物的时间点对应的轨迹点坐标作为该地物的坐标,对与流动站轨迹不共线的地物,对经过该地物的时间点对应的轨迹点坐标进行偏心改正后,作为该地物的坐标。本发明地物坐标的获取方法对地物匹配的方法进行了优化,可以提高采集到的地物坐标的精度。
  • 一种地物标的获取方法
  • [实用新型]触控系统及触控装置-CN202022321706.1有效
  • 陈钟辉 - 广州视源电子科技股份有限公司;广州视睿电子科技有限公司
  • 2020-10-16 - 2021-07-16 - G06F3/041
  • 本申请揭示了一种触控系统及触控装置,触控物类检测传感器设置于触控面板上,触控物类检测传感器电性连接到处理器,触控物类检测传感器用于获得触控物与触控面板接触时产生的震动信息,处理器接收触控物类检测传感器发送来的震动信息后辨别触控物的类型;处理器将触控物在触控面板上的操作坐标值与触控物的类型结合;本申请触控系统及触控装置,通过触控组件辨别触控物的类型,通过处理器将触控物的类型与触控物在触控面板上的操作坐标值结合,实现多样化的功能操作;不需要特殊通讯协议就能实现不同触控物的类型的辨别
  • 系统装置
  • [发明专利]高光谱遥感数据鉴别特征提取方法-CN200910250850.6无效
  • 黄鸿;李见为;马泽忠;冯海亮;何同弟;相入喜 - 重庆大学
  • 2009-12-30 - 2010-07-07 - G06K9/66
  • 本发明提供一种高光谱遥感数据鉴别特征提取方法,包括如下步骤:高光谱遥感图像数据读入计算机;将读入的高光谱遥感图像中每一个数据点根据其波段生成一个向量,从而整幅高光谱遥感图像构成一个矩阵,作为训练样本集;从训练样本集中选取部分数据点进行已知地物别的标注,生成样本类别标签;在部分数据点的地物别已知的前提下,通过训练样本集构建相似图和相异图来度量数据点的相似性与相异性;根据构建的相似图和相异图分别计算权重矩阵;计算局部相似结构矩阵和相异结构矩阵;通过目标优化函数计算投影矩阵
  • 光谱遥感数据鉴别特征提取方法

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