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]一种软X射线-真空紫外光学系统的设计方法及光学系统-CN202310036674.6在审
  • 曹一青 - 莆田学院
  • 2023-01-10 - 2023-05-09 - G02B27/00
  • 本发明公开了一种软X射线‑真空紫外光学系统的设计方法及光学系统,包括以下步骤:步骤一:基于软X射线‑真空紫外光学系统像差理论,分别计算系统中两个光学元件的场曲波像差、彗差波像差、球差波像差、像散波像差和畸变波像差并建立总波像差表达式;步骤二:应用光学元件2的波像差来平衡光学元件1的波像差,建立系统的场曲、彗差、球差、像散及畸变总波像差平衡方程式;步骤三:构建光学系统总的波像差平衡方程式作为系统成像质量评价目标函数;步骤四:应用自适应变异概率改进的遗传算法对目标函数进行求解,解出目标函数在最小值情况下的光学元件1和光学元件2的曲率半径。
  • 一种射线真空紫外光学系统设计方法
  • [发明专利]基于遗传算法的测后仿真故障诊断方法-CN201811321491.4有效
  • 杨成林;胡聪 - 电子科技大学;桂林电子科技大学
  • 2018-11-07 - 2020-10-16 - G01R31/316
  • 本发明公开了一种基于遗传算法的测后仿真故障诊断方法,首先测量得到模拟电路在不同频率激励信号下测点处的输出电压,然后分析得到模拟电路的传输函数和模糊组,每个模糊组选择一个代表性故障元件,初始化种群时每个代表性故障元件对应一个分种群,代表性故障元件参数值在对应分种群的个体中在故障范围内取值,其他故障元件在容差范围内取值,每次迭代时首先对每个分种群分别进行交叉、变异生成子种群,与父种群合并后,再根据目标函数值优选得到下一代种群,最后一代种群中最优个体中参数值位于故障范围内的代表性故障元件即为故障诊断结果
  • 基于遗传算法仿真故障诊断方法
  • [发明专利]确定新发突变在胚胎中的遗传状态的方法和装置-CN201880097162.8在审
  • 殷旭阳;陈大洋;刘萍;谢林 - 深圳华大智造科技有限公司
  • 2018-09-03 - 2021-04-09 - C12Q1/6869
  • 一种确定新发突变在胚胎中的遗传状态的方法和装置,方法包括:获取胚胎的父母双方的全基因组测序数据,并对全基因组测序数据进行分析以确定父母双方中至少一方的新发突变;在新发突变附近寻找已知的参照遗传标记,并确定新发突变与参照遗传标记的连锁遗传关系;获取胚胎的全基因组测序数据,并检测胚胎的全基因组测序数据中的参照遗传标记;和根据连锁遗传关系和胚胎中参照遗传标记的检测结果,确定新发突变在胚胎中的遗传状态。上述方法利用新发突变位点附近区域的参照遗传标记位点,通过确定新发突变位点与参照遗传标记位点的连锁遗传关系,确定新发突变在胚胎中的遗传状态,能够实现新发突变的检测。
  • 确定突变胚胎中的遗传状态方法装置
  • [发明专利]表观遗传学药物凋亡诱导模型的构建方法-CN201711092443.8在审
  • 齐云峰 - 吉林师范大学
  • 2017-11-08 - 2018-04-06 - G06F19/24
  • 本发明涉及表观遗传学药物凋亡诱导模型的构建方法,具体操作步骤如下(1)构建表观遗传学药物数据库(EDD);(2)挖掘表观遗传药物凋亡诱导相关生物学通路;(3)构造描述表观遗传学凋亡信号转导生化反应体系的随机模型;(4)构造表观遗传学互作网路(EIN),挖掘核心表观遗传学调控模块(CERM);(5)构建表观遗传学药物凋亡诱导模型(EDAM);(6)构建表观遗传学药物系统生物学分析平台(EDSP)。该模型为表观遗传学药物作用机制研究以及疗效预测提供新思路和理论依据。
  • 表观遗传学药物诱导模型构建方法
  • [发明专利]阿尔兹海默病半脑不对称的遗传结构绘制系统及方法-CN202111051451.4有效
  • 魏珑;刘振栋;郝凡昌;袭肖明 - 山东建筑大学
  • 2021-09-08 - 2022-05-06 - G16B20/40
  • 本发明提供了阿尔兹海默病半脑不对称的遗传结构绘制系统及方法。其中该系统包括不对称脑连接提取模块,用于基于被试的多模态磁共振影像中的半脑功能连接及半脑白质连接,提取异常不对称性的脑连接;遗传数据处理模块,用于获取被试的全基因组测序数据并对单核苷酸多态性进行质量控制;异常遗传效应确定模块,用于估计左右半球内连接的遗传度的半球差异、不对称系数的遗传度及左右半球脑连接的遗传相关性,确定AD患者异常的遗传效应;遗传结构绘制模块,用于基于异常的遗传效应及质量控制后的全基因组测序数据,将估计的遗传度和遗传相关性投影到连接脑区,并对每个脑区的遗传度求平均,进而绘制出大脑异常不对称性的遗传结构。
  • 阿尔兹海默病半脑不对称遗传结构绘制系统方法

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