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]基于经验模态神经网络的混沌时间序列预测方法-CN201610014226.6在审
  • 文元美;李小红;钟鸿科 - 广东工业大学
  • 2016-01-11 - 2016-06-15 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于经验模态神经网络的混沌时间序列预测方法,属于混沌时间序列预测领域。包括如下步骤:1)混沌时间序列混沌特性的判别;2)混沌时间序列数据预处理;3)混沌时间序列相空间重构;4)构建经验模态神经网络并训练经验模态神经网络模型;5)利用经验模态神经网络对混沌时间序列进行预测。本方法相比传统混沌时间序列预测方法而言,增强了预测模型的自适应能力,能根据数据集本身特点自适应地构造经验模态神经网络隐含层激励函数,而无需任何激励函数的选择,同时将序列进行经验模态分解的分量个数作为经验模态神经网络隐含层层数,为隐含层层数的选择提供一种新的解决思路。
  • 基于经验神经网络混沌时间序列预测方法
  • [发明专利]一种基于加尾引物设计的Sanger测序方法-CN202210358213.6在审
  • 陈志宏;吴水英;陈琰 - 厦门飞朔生物技术有限公司
  • 2022-04-06 - 2022-07-05 - C12Q1/6869
  • 本发明涉及基因测序的技术领域,特别是一种基于加尾引物设计的Sanger测序方法,包括如下步骤:(1)根据样本DNA选择特异性引物序列,之后在特异性引物序列的5’端加上通用引物序列得到加尾引物序列,根据加尾引物序列合成加尾引物;(2)使用加尾引物配制PCR扩增反应液,加入样本DNA,执行PCR扩增程序,得到PCR扩增产物;(3)PCR扩增产物进行纯化;(4)选择通用引物作为测序引物,对纯化的PCR扩增产物进行循环测序反应;(5)循环测序反应产物经过纯化、变性、上机测序得到样本DNA的序列,本发明通过通用序列和特异性序列引物的结合不仅可以节省Sanger测序的工作量,也可以降低引物加错的可能性。
  • 一种基于引物设计sanger方法
  • [发明专利]接收机级上的显示视听序列的方法及显示序列的接收机-CN200580019306.0有效
  • 弗兰克·海伦;伊夫·梅茨 - 汤姆森许可贸易公司
  • 2005-06-28 - 2007-05-23 - H04N5/00
  • 本发明涉及一种由具有接收和记录视听序列(典型地,广告)装置的设备执行的显示所述序列的方法。将显示脚本发送至设备。所述脚本包括由序列标识符和至少一个时间显示窗组成的数据组。在接收到典型地宣布广告点的信号之后,所述设备选择与之相关联的时间窗包括当前时刻的序列,并显示所述序列。所述设备存储用户的平常行为,当在所计划的时间窗内,用户通常不在场时,所述设备计划所述序列的显示。在改进形式中,将时间窗分为时间段,脚本规定所述时间段内的序列显示次数。本发明还涉及一种可以接收脚本并运行该脚本的设备,以根据所述显示方法来选择和显示序列
  • 接收机显示视听序列方法
  • [发明专利]使用高通量测序技术对复杂基因组测序的改良策略-CN200680030607.8无效
  • M·J·T·范艾克;A·P·索兰森;R·C·J·霍格斯 - 科因股份有限公司
  • 2006-06-23 - 2008-10-01 - C12Q1/68
  • 测定基因组序列的一种方法,其包含下述步骤:使用至少一个第一限制性核酸内切酶消化基因组,把至少一个接头连接到第一亚集的限制性片段上,使用第一引物组合选择性扩增接头连接的限制性片段的第一集合,其中第一引物在引物序列的3′末端含有具有1-10个选择性核苷酸的第一选择序列,使用至少第二引物组合重复这些步骤,其中第二引物组合的引物含有不同的第二选择序列,片段化扩增的接头连接的限制性片段的每一个亚集以产生测序库并确定片段的核苷酸序列,比对每个库中的片段序列以产生连接片段,对于第二和/或进一步的限制性核酸内切酶重复这些步骤,比对从每个第二和/或进一步的限制性核酸内切酶所获得的重叠群以提供基因组的序列
  • 使用通量技术复杂基因组改良策略

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