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]一种构造脊识别方法-CN202111458046.4在审
  • 胡少华;孙学栋;李凯;白军;沈亚;赵文涛 - 中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
  • 2021-12-02 - 2023-06-06 - G06V20/10
  • 本发明属于地球物理勘探技术领域,公开了一种构造脊识别方法,包括选取目的层构造图,设置网格化参数对目的层构造图进行网格化,并按照网格化参数进行一次平滑,得到构造图A;设置网格化参数构造图A进行网格化,并按照网格化参数进行三次平滑,得到构造图B;设置网格化参数对对构造图B进行网格化,并按照网格化参数进行一次平滑,得到构造图C;将构造图A减去构造图C,得到去掉构造趋势后的剩余构造;将剩余构造为负值的区域赋为0值,得到构造脊分布图。本发明方法简单,得到了构造脊的分布,反映了油气优势运移通道的分布情况和微幅度构造的分布情况,为剩余油气预测提供重要的参考依据。本发明适用于构造脊的识别。
  • 一种构造识别方法
  • [发明专利]一种应用于Web前端的URL解析及构造方法-CN201911120135.0在审
  • 司毅 - 无锡家校邦网络科技有限公司
  • 2019-11-15 - 2020-03-24 - G06F16/955
  • 本发明涉及Web前端的URL解析技术,具体为一种应用于Web前端的URL解析及构造方法,包括URLTemplate实例构造和URL解析;其中URLTemplate实例构造包括如下步骤:1a:判断是否设置了路径模版,若设置了路径模版,则将路径模版转为正则表达式并提取模版这种的参数的名称及索引;2a:判断是否设置了路径参数数据模式,若设置了路径参数数据模式则判断参数名称及个数是否一致,若一致则结束构造;当1a中未设置路径模版,则结束构造;当2a中未设置路径参数数据模式,则结束构造;当2a中参数名称及数不一致,则结束构造,并返回错误;所述URL解析包括如下步骤:1b:使用原生URL API解析URL;2b:解析路径参数;3b:解析查询参数
  • 一种应用于web前端url解析构造方法
  • [发明专利]应用热修复方法、装置、设备和存储介质-CN202210271169.5在审
  • 魏振果;魏君成 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2022-03-18 - 2022-06-14 - G06F8/658
  • 本说明书实施例提供了一种应用热修复方法、装置、设备和存储介质,其中方法包括:在应用程序源代码中的匿名内部类片段修改后,获取修改后的匿名内部类所在的外部类的字节码文件;其中,修改后的匿名内部类的构造函数具有待删除的冗余参数;从字节码文件中获取构造函数的参数加载指令和匿名内部类的封闭方法的局部变量表;根据参数加载指令的参数值,在局部变量表中查找构造函数的各个参数参数名称;根据冗余参数参数名称和构造函数的各个参数参数名称,在构造函数的参数数组中定位冗余参数并删除;基于删除后的构造函数,生成应用程序的补丁包,利用补丁包对应用程序进行热修复。
  • 应用修复方法装置设备存储介质
  • [发明专利]支持装置以及支持程序-CN201980004240.X在审
  • 玉垣裕 - 欧姆龙株式会社
  • 2019-01-22 - 2020-05-01 - G06F8/41
  • 从用户程序生成可由控制装置执行的形式的代码的代码生成部针对调用式生成创建构造体的命令代码,该构造体储存用于将参数名称与对该参数设定的值关联起来的关联信息,使用构造体的识别符将该调用式转换为调用该单位程序的命令代码此外,针对单位程序的各参数生成命令代码,该命令代码用于在构造体中储存有与该参数参数名称对应的关联信息时,对该参数设定关联信息的值,在构造体中未储存有关联信息时,对该参数设定规定值。
  • 支持装置以及程序
  • [发明专利]基于神经网络与蒙特卡洛的一维光子晶体反向设计方法-CN202110408324.9有效
  • 张睿;詹涛;刘泉杉 - 华南理工大学
  • 2021-04-16 - 2022-11-18 - G06F30/27
  • 本发明涉及基于神经网络与蒙特卡洛的一维光子晶体反向设计方法,包括以下步骤:S1、构造数据集,并划分为训练集、验证集和测试集;S2、构造和训练神经网络,根据训练集中的反射谱图和对应的构造参数数据利用反向传播算法进行神经网络参数的训练;S3、将迭代反射谱图输入神经网络,获取构造参数,再利用传输矩阵法根据构造参数获取预测反射谱图;S4、结合神经网络、蒙特卡洛移动和传输矩阵法进行迭代优化,获得反向设计结果。本发明通过结合神经网络和蒙特卡洛方法的迭代优化过程获取目标反射谱图对应的构造参数,实现从反射谱图到构造参数的反向设计,且该方法具有很好的精确性和通用性。
  • 基于神经网络蒙特卡洛光子晶体反向设计方法

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