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]操作系统批量部署方法、系统、终端及存储介质-CN202110961986.9在审
  • 刘玉明 - 苏州浪潮智能科技有限公司
  • 2021-08-20 - 2021-12-28 - G06F9/4401
  • 本发明提供一种操作系统批量部署方法、系统、终端及存储介质,包括:搭建预启动执行环境,安装自动化框架客户端库;通过预启动执行环境登录多个目标节点,并分别采集多个目标节点的地址和序列号;将多个目标节点的地址和序列号导入部署脚本,利用自动化框架通过浏览器执行部署脚本;在部署脚本执行过程中实时截图留存,并在部署脚本执行完成后进行部署的系统采集系统信息。本发明通过自动化框架实现批量操作系统部署,减少人工繁冗操作导致的误差率,节省相关的1‑2用于监控操作系统部署过程的人力成本,缩短自动化部署中的时间成本。
  • 操作系统批量部署方法系统终端存储介质
  • [发明专利]一种保结构的二维形状内插方法-CN201410563614.0有效
  • 杨文武;寇旺斌;王国征 - 浙江工商大学
  • 2014-10-22 - 2017-09-29 - G06T13/80
  • 本发明公开了一种保结构的二维形状内插方法,本发明的计算机中设有两个分别称为“源形状”和“目标形状”二维形状;首先,引入一种简单的结构来表示源形状中相邻线条之间的空间布局关系,称该结构为“源空间框架”;类似地,通过相似的结构来表示目标形状中相邻线条之间的空间布局关系,称该结构为“目标空间框架”。然后,通过插值源空间框架到目标空间框架,最终实现源形状到目标形状的自然过渡。本发明具有不仅能够保持单条线条上的显著性几何特征,并且能够保持相邻线条之间的空间结构关系,从而能够在过渡形状序列中保持源和目标形状的语义特征,最终生成“视觉美观的”形状过渡序列的特点。
  • 一种结构二维形状内插方法
  • [发明专利]由微型磁珠为生长模板及DNA框架为引导载体的纳米粒子团簇组装方法-CN202010977519.0有效
  • 田野;王利辉;解晓琳 - 南京大学
  • 2020-09-16 - 2022-03-01 - B22F1/07
  • 本发明公开了一种由微型磁珠为生长模板及DNA框架为引导载体的纳米粒子团簇组装方法,首先由修饰了链霉亲和素的微型磁珠与DNA相结合,通过DNA的碱基互补配对原则与设计好的DNA折纸框架相连,以此固定纳米粒子团簇组装位置本发明将DNA折纸框架与纳米粒子组成的复合结构作为一个生长单元,或者以纳米粒子直接作为一个生长单元。设计生长单元后,再设计生长单元之间连接的DNA序列,由DNA序列互补引导纳米粒子团簇的组装。通过以定点位置生长、DNA框架引导组装的方式,可获得高精确及高产率的目标组装体。本发明产率较高、可控、易于设计。整个制备流程需要时间短、无污染、操作简易,可以快速制备。
  • 微型生长模板dna框架引导载体纳米粒子组装方法
  • [发明专利]辅助驾驶方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111249760.2在审
  • 徐鑫 - 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司
  • 2021-10-26 - 2022-01-28 - G06V20/56
  • 本发明实施例公开了一种辅助驾驶方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取目标车辆所属环境的外部环境视频,以及与目标车辆相对应的目标用户视频;基于预先构建的双向神经网络分别对所获取的视频进行处理,得到待处理外部环境特征序列和待处理用户特征序列;将上述待处理的特征序列分别输入至预先构建的时间卷积网络中,得到待融合外部环境特征序列和待融合用户特征序列;基于待融合的特征序列确定与目标车辆相对应的目标特征序列,以基于目标特征序列确定与所述目标车辆相对应的目标用户的驾驶意图本发明实施例的技术方案,在驾驶意图预测过程中实现了对车内外特征信息的综合考量,同时增强了驾驶意图预测框架的稳定性。
  • 辅助驾驶方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于LSTM-AE集成共享框架的风电机组异常数据检测及清洗方法-CN202111560423.5在审
  • 张佳楠;薛安荣 - 江苏大学
  • 2021-12-20 - 2022-04-15 - G06F30/27
  • 本发明公开了基于LSTM‑AE集成共享框架的风电机组异常数据检测及清洗方法,对同一风电场中多个近邻风电机组的SCADA数据预处理获得多个拥有相同时间戳的原始时间序列;构建基于LSTM‑AE集成共享框架引入近邻机组间数据的相关性;通过叠加多机组的重构误差并引入共享隐藏状态作为惩罚项的损失函数进行多机组联合训练;将训练后的集成共享框架中的编码器Ei与解码器Di对应拆分并构建单个风电机组的LSTM‑AE模型,并进行异常数据检测输出误差序列;对误差序列进行多元高斯分布建模,通过AE网络构建误差的概率密度与重构值的期望函数;通过对比重构值的期望误差概率密度与实际误差的概率密度进行自适应阈值的异常判定并清洗
  • 基于lstmae集成共享框架机组异常数据检测清洗方法

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