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]代码结构的可视化方法和装置-CN202111666146.6在审
  • 王雨萱;戴振衡;王蔚;梁赵军 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-07-11 - G06F8/34
  • 公开一种代码结构的可视化方法和装置,所述可视化方法包括:响应于用户创建代码块,生成与代码块对应的导图节点;基于导图节点,生成具有分支结构的代码结构导图,以使代码结构可视化,其中,响应于用户创建代码块,生成与代码块对应的导图节点,包括:当用户创建第一代码块时,生成第一导图节点;当用户创建第一子代码块时,生成第一子导图节点,其中,第一子代码块是第一代码块的子代码块,第一子导图节点是第一导图节点的子节点;当用户创建第二子代码块时,生成第二子导图节点,其中,所述第二子代码块是第一代码块的子代码块,第二子导图节点是第一导图节点的子节点,以使第一导图节点、第一子导图节点和第二子导图节点之间形成分支结构。
  • 代码结构可视化方法装置
  • [发明专利]一种层叠样式表的提取方法和设备-CN201610444207.7有效
  • 饶俊学 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2016-06-20 - 2020-09-15 - G06F8/38
  • 本申请公开了一种层叠样式表的提取方法和设备,包括:将待处理的HTML文件对应的代码数据转换成JSON数据,JSON数据包含至少一个JSON节点,JSON节点对应于代码数据中用于实现设定逻辑功能的子代码数据;遍历JSON数据中包含的JSON节点;提取JSON节点中包含的样式逻辑功能对应的子代码数据;将提取出的子代码数据存储在CSS文件中。在获取到待处理的HTML文件后,将HTML文件对应的代码数据转换成JSON数据,通过遍历JSON数据中的JSON节点,提取JSON节点中的CSS,有效实现CSS提取的自动化,有效避免人为因素影响造成提取耗时较长的问题
  • 一种层叠样式提取方法设备
  • [发明专利]鉴定已知和未知代谢物的分析方法、装置和设备-CN202210318586.0有效
  • 朱正江;周智伟 - 中国科学院上海有机化学研究所
  • 2022-03-29 - 2023-05-26 - G01N30/02
  • 该方法包括基于已知代谢物及其代谢反应数据库中的已知代谢物,构建基于生物知识的未知代谢反应网络;获取待鉴定生物样本中的种子代谢物;将种子代谢物映射到基于生物知识的未知代谢反应网络,得到MS/MS相似性网络,MS/MS相似性网络包括种子代谢物对应的种子节点和与种子节点具有边关系的目标节点,种子节点对应种子代谢物;基于MS/MS相似性网络中每个节点对应的相关子网络,构建全局非生物相关的质谱干扰特征峰网络;通过对全局非生物相关的质谱干扰特征峰网络的优化,将其中核心节点对应的代谢物确定为待检测生物样本中代谢物特征峰的鉴定结果,可以提高已知和未知代谢物的鉴定效率和准确度。
  • 鉴定已知未知代谢物分析方法装置设备
  • [发明专利]对于任意宽度的层级加速结构的压缩堆栈表示的装置和方法-CN201911191389.1在审
  • K.维亚纳桑;S.伍普;C.本辛 - 英特尔公司
  • 2019-11-28 - 2020-07-10 - G06T15/00
  • 例如,装置的一个实施例包括:光线生成器,所述光线生成器用于在第一图形场景中生成多个光线;包围体积层级(BVH)生成器,所述BVH生成器用于构造包含多个按层级设置的节点的BVH;遍历/交叉电路,所述遍历/交叉电路用于使一个或多个所述光线遍历通过所述BVH的所述按层级设置的节点,并且使所述一个或多个光线与包含在所述节点内的图元交叉;固定大小的短遍历堆栈,所述固定大小的短遍历堆栈包括比在所述父代节点之下的子代节点的所述数目要少的规定数目的条目,每个条目与所述当前BVH水平处的子代节点相关联,基于每个相应子代节点的经分类的距离在所述短遍历堆栈内从顶部到底部对所述条目排序。
  • 对于任意宽度层级加速结构压缩堆栈表示装置方法
  • [发明专利]一种基于属性优化蛋白质网络的功能模块挖掘方法-CN201810946353.9有效
  • 张兴义;刘振杰;田野;程凡 - 安徽大学
  • 2018-08-20 - 2022-04-05 - G06N3/00
  • 本发明公开了一种基于属性优化蛋白质网络的功能模块挖掘方法,包括:S1、提取蛋白质候选节点对;S2、通过蛋白质候选节点对的提取初始化种群及种群中每个个体的功能模块集合并根据模块度Qg和属性密度SAg计算每个个体的适应度值;S3、种群个体间进行交叉变异,产生子代种群;S4、子代个体继承父代个体的功能模块集合,并根据每一个子代个体和父代个体基因值之间的差异,调整子代个体的功能模块,得到子代种群每个个体的功能模块集合并计算每个个体的适应度值;S5、根据父代种群和子代种群个体的适应度值进行环境选择得到新的种群;S6、重复执行步骤S3‑S5,直到执行到最大迭代次数时
  • 一种基于属性优化蛋白质网络功能模块挖掘方法
  • [发明专利]基于NSGA2算法的社交网络中种子节点的选择方法-CN201710024608.1在审
  • 李磊;楚喻棋;汪萌;吴信东 - 合肥工业大学
  • 2017-01-11 - 2017-05-31 - G06Q50/00
  • 本发明公开了一种基于NSGA2算法的社交网络中种子节点的选择方法,包括1、根据社交网络中节点数量确定所需种子节点数量,确定种子节点的约束条件,构建NSGA2算法目标函数;2、在NSGA2算法中对该社交网络的节点进行初始化,构建初始染色体;3、对初始染色体进行排序、选择、交叉和变异操作产生新的子代染色体;4、从子代染色体中提取种子节点代入wvRN算法中进行多标签预测,得到预测精度;5、重复步骤3进行N代得到最优染色体后停止算法;6、从最优染色体中获取最终种子节点集。本发明利用得到的最优种子节点集不仅能较好地完成设定目标需求,有效减少系统开销,而且还能大大提高对网络中未知节点标签预测的精度。
  • 基于nsga2算法社交网络种子节点选择方法

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