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]一种帧相积累目标检测前跟踪方法-CN201010531948.1有效
  • 张晓玲;王昆 - 电子科技大学
  • 2010-11-04 - 2011-05-25 - G01S13/66
  • 本发明公开了基于Keystone变换的一种帧相积累目标检测前跟踪方法,它是利用Keystone变换校正帧雷达数据中目标回波的距离走动,利用DCFT来对目标回波相位的二次项进行估计和补偿以利用目标回波的相位信息,通过多帧回波相积累来提高输出信噪比,实现对微弱目标的检测。本发明方法与传统非相检测前跟踪方法相比,能够在较少帧数的回波数据下有效实现微弱目标的检测,提高了检测效率且在检测的同时提供了目标的位置和运动信息,实现了目标的跟踪。
  • 一种多帧相参积累目标检测跟踪方法
  • [发明专利]基于尺度脑网络特征的功能磁共振影像数据分类方法-CN201610687766.0在审
  • 郭浩;曹锐;王彬;相洁;李海芳;陈俊杰 - 太原理工大学
  • 2016-08-18 - 2017-01-04 - G06K9/62
  • 本发明涉及图像处理技术,具体是一种基于尺度脑网络特征的功能磁共振影像数据分类方法。本发明解决了传统磁共振影像数据分类方法分类准确率低的问题。基于尺度脑网络特征的功能磁共振影像数据分类方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:对静态功能磁共振影像进行预处理;步骤S2:采用动态随机种子方法对影像进行区域分割,并对所分割的脑区进行平均时间序列提取;步骤S3:计算各脑区平均时间序列两两间的关联程度;步骤S4:对关联矩阵进行二值化处理;步骤S5:计算静态功能脑网络的局部属性及其在特定阈值空间的AUC值;步骤S6:进行分类器构建;步骤S7:量化所选特征在分类器中的重要度和冗余度
  • 基于尺度网络特征功能磁共振影像数据分类方法
  • [发明专利]一种飞快速判读方法-CN201610781002.8在审
  • 李凯;王峻;于懿源;扈胜超;刘文明 - 中国飞行试验研究院
  • 2016-08-30 - 2018-03-09 - G01M15/02
  • 本发明针对发动机的飞判读工作对飞判读方法进行了改进,具体涉及一种飞快速判读方法,应用在外场工作中。目前,发动机的飞判读工作中,参数、数据量大,不同的工作阶段和状态,参数的技术指标要求不一,内容复杂,不便记忆。本发明针对发动机的各工作系统,提出一种飞快速判读方法,在建立飞系统数据库的基础上,根据飞机各系统的工作特性,建立判读方案,从而实现快速判读的目的,通过把发动机技术资料和飞判读工作系统地归纳、整理和结合,特别是对各个工作系统的常见故障、判读方法、判读经验进行了总结,为飞人员的判读工作开拓了判读思路,提供了一套解决方案,有效地提高了判读工作的效率。
  • 一种快速判读方法

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