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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  • [外观设计]模型老鼠-CN201930560244.9有效
  • 倪敏锦 - 倪敏锦
  • 2019-10-15 - 2020-03-31 - 21-01
  • 1.本外观设计产品的名称:模型老鼠。2.本外观设计产品的用途:用于模型。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
  • 模型老鼠
  • [发明专利]一种老鼠尾静脉注射模型-CN202211252650.6在审
  • 杨汐静;谢茂迪;杨阳;王红 - 四川大学华西医院
  • 2022-10-13 - 2023-01-03 - A61D7/00
  • 本发明公开了一种老鼠尾静脉注射模型,包括:老鼠模型,所述老鼠模型的腹部开设有空腔,所述空腔的后侧上方开设有安装室;水流报警器,所述水流报警器设置在老鼠模型的尾巴前端,且水流报警器的前端连接有出水管,所述水流报警器的后端连接有进水管,且进水管与水流报警器的连接处设置有密封片,所述进水管的后端连接有连接头;沟槽,所述沟槽开设在老鼠模型的尾巴外侧,所述沟槽的内部设置有血管模拟管。该老鼠尾静脉注射模型,方便模拟老鼠尾巴的左右及上下的血管,且在针管插入血管模拟管中时,通过水流报警器的检测进行报警,提现完成注射,而流进空腔中的水,能够通过打开排水孔排出,方便使用。
  • 一种老鼠静脉注射模型
  • [实用新型]一种老鼠尾静脉注射模型-CN202222695002.X有效
  • 杨汐静;谢茂迪;杨阳;王红 - 四川大学华西医院
  • 2022-10-13 - 2023-06-16 - A61D7/00
  • 本实用新型公开了一种老鼠尾静脉注射模型,包括:老鼠模型,所述老鼠模型的腹部开设有空腔,所述空腔的后侧上方开设有安装室;水流报警器,所述水流报警器设置在老鼠模型的尾巴前端,且水流报警器的前端连接有出水管,所述水流报警器的后端连接有进水管,且进水管与水流报警器的连接处设置有密封片,所述进水管的后端连接有连接头;沟槽,所述沟槽开设在老鼠模型的尾巴外侧,所述沟槽的内部设置有血管模拟管。该老鼠尾静脉注射模型,方便模拟老鼠尾巴的左右及上下的血管,且在针管插入血管模拟管中时,通过水流报警器的检测进行报警,提现完成注射,而流进空腔中的水,能够通过打开排水孔排出,方便使用。
  • 一种老鼠静脉注射模型
  • [外观设计]蛋糕模型(小老鼠-CN201930569435.1有效
  • 周勇 - 周勇
  • 2019-10-18 - 2020-06-02 - 07-04
  • 1.本外观设计产品的名称:蛋糕模型(小老鼠)。2.本外观设计产品的用途:制作蛋糕参照造型,日常食用。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
  • 蛋糕模型老鼠
  • [发明专利]一种鼠害监控方法及系统-CN202310592532.8在审
  • 赵建宇 - 上海风景商务咨询有限公司
  • 2023-05-24 - 2023-08-22 - G01V9/00
  • 该发明涉及一种鼠害监控方法及系统,所述的方法包括步骤:S1,采集设备测得采集区域出现触发条件;S2,发送老鼠捕获信息至第三方终端。本申请通过设置有自动监测的采集设备通过检测微小振动,监控采集区域内是否有老鼠。本发明避免了灭鼠人员上门不及时,导致老鼠尸体腐烂对环境造成二次污染以及灭鼠人员多次上门检查,费时费力的问题,使灭鼠更加高效,快捷。本申请还通过训练模型并使用采集的数据通过该数据模型识别所捕获的老鼠的种类以及老鼠的动作阶段包括试探、上板挣扎、放弃挣扎。能进一步收集该区域内老鼠的数量及种类情况,做下一步的鼠害分析。
  • 一种鼠害监控方法系统
  • [发明专利]基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法-CN202110934961.X在审
  • 黎羿江;曹文荟 - 中科巨匠人工智能技术(广州)有限公司
  • 2021-08-16 - 2021-12-14 - G06K9/00
  • 本发明公开了基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法,涉及老鼠检测技术领域,包括以下步骤:S1:用于获取图像数据信息的步骤;该基于人工智能特征图分割的老鼠检测算法,首先将第一帧图像划分成若干个图像块,接着对包含老鼠特征的图像块进行标注,然后将处理好的待测图像输入卷积神经网络模型中进行运算,若计算出的分数大于预设设定分数,则说明有疑似老鼠的检测目标,从而能够先确定是否有疑似老鼠的检测目标,从而提高了检测的效率,然后将第一帧后的四帧图像数据分割成子特征图,然后通过目标位置模型检测分析子特征图,根据检测目标在子特征图的位置,判断检测目标是否出现移动,从而判断检测目标是否为老鼠,从而提高了检测的准确性。
  • 基于人工智能特征分割老鼠检测算法

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