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]一种大数据家具供应链处理系统及处理方法-CN202310036378.6在审
  • 谢继龙 - 北京大为家具集团有限公司
  • 2023-01-10 - 2023-06-02 - G06Q30/0202
  • 本发明一种大数据家具供应链处理系统包括包括相互连接的移动终端和服务器;所述移动终端包括商家端、客户端、工厂端;所述工厂端包括与供应商对应的第一工厂、第二工厂;若所述处理器获取到第一交易数据对应的第一信息数据对应的第一数量数据大于等于所述第二数量数据,则所述处理器通过预测法获取在所述第一交易数据产生时的后第一销售天数数据内的所述第一信息数据的未来销售数量数据本发明采用了平滑指数法所需数据资料少,就可以预测出来所需要的结果,便易行,具有适应性,预测的数值相对来说比较准确。
  • 一种数据家具供应处理系统方法
  • [发明专利]利用成分数值检测的模型应用系统-CN202310220145.1在审
  • 邢丽丽 - 邢丽丽
  • 2023-03-03 - 2023-06-02 - H04N23/63
  • 本发明涉及一种利用成分数值检测的模型应用系统,包括:红外探测器件,在拍摄机构在执行拍照操作之前获取拍摄机构前方的最近目标到达所述拍摄机构的成像镜头的实时距离;预测处理设备,采用人工智能模型以基于拍摄机构在执行当前拍照操作之前对应的实时距离、拍摄场景光量、预览图像信息以及在各个抖动方向分别对应的各个最大抖动幅度预测执行当前拍照操作获得的成像画面的画面质量。由于能够在执行拍摄机构实拍之前,根据拍摄机构前方的最近目标距离、拍摄场景数据、拍摄机构抖动数据以及预览图像信息预测拍摄画面的画面质量,从而减少摄像控制占用的运算资源和成本资源。
  • 利用成分数值检测模型应用系统
  • [发明专利]一种全面评价土壤重金属污染状况的研究方法-CN202211299288.8在审
  • 张瑞;濮励杰 - 南京大学
  • 2022-10-23 - 2023-06-02 - G06Q10/0639
  • 本发明公开了一种全面评价土壤重金属污染状况的研究方法,包括时空数据采集模块、污染等级识别模块、时空分布趋势识别模块、浓度预测模块,使用关键词“重金属”或个别元素(Cd,Cr,Cu,Hg,Ni,As,Pb个别城市”,在Web of Science(WOS)和中国国家知识基础设施(CNKI)的数据库中全面检索历年发表的关于研究区农田土壤重金属的研究刊物,对长时间序列的重金属数据进行污染评价,时空分布识别,并预测未来重金属浓度的累积情况该发明可服务于较大尺度农田土壤重金属时空分布识别、污染风险评估,可依靠浓度预测指导进一步的污染防控。
  • 一种全面评价土壤重金属污染状况研究方法
  • [发明专利]基于多维度特征融合的无参考图像质量评价方法及系统-CN202211513003.6在审
  • 牛玉贞;赖宇;许瑞;兰杰 - 福州大学
  • 2022-11-28 - 2023-04-07 - G06T7/00
  • 本发明提出一种基于多维度特征融合的无参考图像质量评价方法及系统,包括以下步骤:步骤S1:将失真图像数据集中的数据进行数据预处理:首先将数据进行配对处理,接着对其做数据增强,并将数据集划分为训练集与测试集;步骤S2:训练获得基于多维度特征融合的无参考图像质量评分预测网络模型;训练过程基于基于多维度特征融合的无参考图像质量评分预测网络,至少包括:全局特征提取子网络、多尺度特征融合模块、多维度特征融合模块和局部注意力模块;步骤S3:将待测图像输入到训练好的基于多维度特征融合的无参考图像质量评分预测网络模型中
  • 基于多维特征融合参考图像质量评价方法系统
  • [发明专利]一种大规模SDN网络流量预测方法及系统-CN202211399357.2在审
  • 伍乙生 - 肇庆医学高等专科学校
  • 2022-11-09 - 2023-04-07 - H04L41/147
  • 本发明公开了一种大规模SDN网络流量预测方法,包括:通过SDN控制器获取网络拓扑中交换机端口的历史流量数据,得到数据集;将所述数据集进行归一化处理,并将归一化处理后的数据集按照7:3的比例分为训练集和测试集;根据归一化处理后的数据集构建不同链路之间的邻接矩阵,并依据关联度分析构建不同链路之间的关联度矩阵;构建基于GCN‑GRU的SDN网络流量预测模型并对其进行初始化,将训练集、邻接矩阵和关联度矩阵输入到初始化的基于GCN‑GRU的SDN网络流量预测模型进行训练,以提取空间特征及时间特征。
  • 一种大规模sdn网络流量预测方法系统
  • [发明专利]人体属性识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310129004.9在审
  • 陆嘉达 - 天翼云科技有限公司
  • 2023-02-03 - 2023-06-06 - G06V40/10
  • 通过目标追踪算法对连续帧图像进行处理,生成目标人体的人体区域图像,根据目标人体的预设识别条件,将人体区域图像输入至预训练的多任务识别模型,确定人体区域图像对应的属性识别结果,根据属性识别结果及预设属性分数,确定目标人体的属性预测结果本发明通过预训练的多任务识别模型对连续帧图像进行多帧识别,确定属性预测结果,避免了人体在光照、角度或遮挡的情况下使模型发生误判,提高了模型的鲁棒性,同时利用模型的空间注意力机制,使预测集中于目标人体区域
  • 人体属性识别方法装置设备存储介质

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