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[发明专利]一种回收利用环己酮肟气相重排产物分馏重残液的方法-CN201510152188.6有效
发明人：徐风华;旷志刚;焦岳飞;柳亚妮;曾红霞;管健 -专利权人：中国石油化工股份有限公司
申请日： 2015-04-02 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： C07D201/16 文献下载
摘要：本发明提供一种回收利用环己酮肟气相重排产物分馏重残液的方法，包括以下步骤：提供待回收利用的环己酮肟气相重排产物分馏重残液；在环己酮肟气相重排产物分馏重残液中加入溶剂溶解，得到混合液；将混合液在15℃~60上述回收利用环己酮肟气相重排产物分馏重残液的方法，通过将环己酮肟气相重排产物分馏重残液溶解在溶剂中，经过结晶和蒸馏，得到己内酰胺，回收率高达93%以上。
一种回收利用环己酮肟气相重排产物分馏重残方法

[发明专利]一种基于统计的重残骸实时落点预报方法-CN202010042658.4有效
发明人：刘涛;邹海彬;车著明 -专利权人：中国人民解放军63796部队
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于统计的重残骸实时落点预报方法，重残骸落区规划与回收救援是运载火箭执行飞行方案的重要组成部分，目前运载火箭重残骸的实时计算受多种不确定测量因素影响，其预报落点与实际落点还存在较大的误差，导致误差产生的原因主要包括运载器特征点弹道信息获取误差、重残骸飞行信息计算误差、大气阻滞计算误差以及运动模型计算误差。本发明计算方法引进了大数据综合分析理念，立足航天重残骸测控现状，充分利用历次发射宝贵实测数据资源，对影响落点计算的风阻、速度修正量进行反演计算，形成了基于统计原理的实时落点计算模型，通过历次数据验证表明
一种基于统计残骸实时落点预报方法

[发明专利]一种基于关节权重旋转的人体姿态估计方法及系统-CN202210120713.6在审
发明人：骆炎民;白桂湖;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于关节权重旋转的人体姿态估计方法及系统，涉及3D人体姿态估计技术领域，包括：获取人体关节的关节二维坐标；将多个所述关节二维坐标输入至第一旋转权权重组件，以计算第一关节特征；将所述第一关节特征输入至旋转权重残差模块，以得到第二关节特征；将所述第二关节特征输入至第二旋转权重组件，以得到关节三维坐标；其中，所述旋转权重残差模块包括多个旋转权重残差子模块，所述旋转权重残差子模块、所述第一旋转权重组件和所述第二旋转权重组件均至少包括一个旋转权重组件
一种基于关节权重旋转人体姿态估计方法系统

[发明专利]一种基于多重残差学习的人脸增强方法-CN201711182803.3有效
发明人：张力元;胡金晖 -专利权人：中电科新型智慧城市研究院有限公司
申请日： 2017-11-23 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重残差学习的人脸增强方法，其包括如下步骤：S10，准备多组不同低质程度的低质人脸图像集和与每一低质人脸图像集对应的原始人脸图像集，分别作为多组训练集的低质样本和标签样本；S20，构造残差学习神经网络，使用多组训练集依次拟合残差学习神经网络的参数，生成多重残差模型；S30，使用所述步骤S20中生成的多重残差模型，采用迭代法对待处理的人脸图像进行增强。本发明提供的基于多重残差学习的人脸增强方法通过训练不同低质程度的残差模型，学习不同低质程度的人脸图像中所包含的噪声和细节，增强了模型的细节补充能力和抗噪能力，且具有误差小、容错性高的特点。
一种基于多重学习增强方法

[发明专利]一种基于多重残差网络和正则化迁移学习的图像着色方法-CN201910999330.9有效
发明人：徐洪珍;章权;周梁琦;付亮 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多重残差网络和正则化迁移学习的图像着色方法，包括：制作灰度图像数据集；利用基于多重残差网络构造的图像特征提取模块提取图像特征；基于正则化迁移学习框架训练图像语义特征提取模块，并利用图像语义特征提取模块提取图像语义特征；将图像特征和图像语义特征输入到图像融合模块进行融合，获得灰度图像的融合特征；将灰度图像的融合特征输入到基于多重残差网络构造的图像着色模块进行着色，获得新的彩色图像。本发明基于多重残差网络构造图像特征提取模块和图像着色模块，提高网络的性能；基于正则化迁移学习框架训练图像语义特征提取模块，并提取图像语义特征，提高语义特征提取的准确率和图像着色的精确度。
一种基于多重网络正则迁移学习图像着色方法

[发明专利]二重预测视频编解码方法和装置-CN200710181975.9有效
发明人：虞露;陈思嘉;王建鹏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2007-10-15 - 公布日： 2008-04-09 - 主分类号： H04N7/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置，解码方法中，解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储，其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程，其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差；编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储，其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程，其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值；此编码方法产生相应码流；本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余
二重预测视频解码方法装置

[发明专利]基于双重残差网络的跨模态认知负荷评估方法-CN202310745231.4在审
发明人：古悦;颜艺蕾;张欣鹏;欧阳高翔;李小俚 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提出一种基于双重残差网络的跨模态认知负荷评估方法，有效地提升了认知负荷评估的准确度，该方法首先获取脑电图(Electroencephalogram，EEG)数据和功能近红外光谱(Functional，fNIRS)数据，随即对两种不同的数据分别进行带通滤波，降采样等预处理操作；将预处理好的数据分别作为输入，利用时空特征学习模块进行训练获得特征信息，对两种特征信息进行融合得到高维时空特征，通过构建双重残差网络提取多模态特征本发明能够取代手工特征提取，通过搭建双重残差网络模块对跨模态信息特征进行融合，实现跨模态的认知负荷评估。
基于双重网络跨模态认知负荷评估方法

[发明专利]一种适用于视网膜光学相干断层扫描图像中高反射亮斑分割的自适应网络-CN202011160346.X在审
发明人：陈新建;姚辰璞 -专利权人：苏州大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种适用于视网膜光学相干断层扫描图像中高反射亮斑分割的自适应网络，包括特征编码模块、自适应SA模块、特征解码模块；特征编码模块包括特征提取单元、双重残差DR模块，双重残差DR模块包括两个残差块；自适应SA模块包括特征输入端、可变形卷积层、矩阵乘法、像素级求和；特征解码模块重构自适应SA模块产生的高层特征，并通过2×2反卷积层反卷积逐渐与双重残差DR模块引导的局部信息进行特征拼接，通过一个1×
一种适用于视网膜光学相干断层扫描图像中高反射分割自适应网络

[发明专利]二重预测视频编解码方法和装置-CN200810060455.7有效
发明人：虞露;陈思嘉;王建鹏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2008-04-11 - 公布日： 2008-09-10 - 主分类号： H04N7/32 文献下载
摘要：在第二重预测补偿过程中根据第一重残差参考值进行预测而获得第一重残差预测值，其中第一重残差参考值由已解码的像素值或已编码的像素值生成；第二重预测存储所存储的信息包括第二重预测判断信息和已解码的像素值或已编码的像素值本发明使用二重预测编解码方法和装置去除视频编解码中预测后的残留冗余，而且第一重残差参考值通过已解码像素值或已编码的像素值生成，解决了块间不连续性的问题，充分利用了冗余之中的相关性，得到编码性能的提高。
二重预测视频解码方法装置

[其他]一种由枯烯氧化制备苯酚和丙酮的工艺-CN85103973无效
发明人：富尔默 -专利权人：通用电气公司
申请日： 1985-05-23 - 公布日： 1986-11-19 - 主分类号： C07C27/12 文献下载
摘要：在由枯烯氧化制备苯酚和丙酮的工艺流程中，是从苯酚蒸馏的重残余物中除去苯、甲苯和乙苯。
一种氧化制备苯酚丙酮工艺

[发明专利]一种由枯烯氧化制备苯酚和丙酮的工艺-CN85103973.1无效
发明人：富尔默 -专利权人：通用电气公司
申请日： 1985-05-23 - 公布日： 1990-11-07 - 主分类号： C07C27/12 文献下载
摘要：在由枯烯氧化制备苯酚和丙酮的的工艺流程中，是从苯酚蒸馏的重残余物中除去苯，甲苯和乙苯。
一种氧化制备苯酚丙酮工艺

[发明专利]时序动作检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310231937.9在审
发明人：丁常见;李娜 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：其中，该方法包括：提取待检测视频中视频帧的原始特征和权重残差特征；将所述视频帧的原始特征与权重残差特征进行融合，得到融合特征；根据所述融合特征对所述待检测视频中动作的类别和时序边界进行检测，得到时序动作检测结果
时序动作检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种用于己二腈精制的高效蒸发器及己二腈精制工艺-CN201610994926.6有效
发明人：刘晶;闫伟;王聪;赵敏伟;赵丽丽;张二涛;刘增坤;何勇;龚剑;张梦娣;梁军湘;李荣;杨克俭 -专利权人：中国天辰工程有限公司;天津天辰绿色能源工程技术研发有限公司
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： B01D1/00 文献下载
摘要：本发明的高效蒸发器在分布段采用了一次分布和二次分布结合的高效分布措施，从而保证了重残液在加热段的充分分布；在加热段出口采用了高效收集措施，有效的防止了重残液的返混；在分离段采用了除沫结构，防止液体夹带；
一种用于己二腈精制高效蒸发器工艺

[发明专利]基于神经网络的随机渐近式光子映射图像降噪方法及系统-CN202010304779.1有效
发明人：王璐;曾峥;徐延宁;康春萌;王贝贝;孟祥旭 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络的随机渐近式光子映射图像降噪方法及系统，包括：获取三维场景，基于随机渐进式光子映射生成待降噪图像，包括基于全局光子的渲染图像和基于焦散光子的渲染图像；将基于全局光子的渲染图像，输入到预训练的第一多重残差神经网络中，输出全局光子降噪图像；将基于焦散光子的渲染图像，输入到预训练的第二多重残差神经网络中，输出焦散光子降噪图像；将全局光子降噪图像和焦散光子降噪图像进行合成，得到最终的渲染图像。
基于神经网络随机渐近光子映射图像方法系统

[实用新型]一种用于己二腈精制的高效蒸发器-CN201621216940.5有效
发明人：刘晶;闫伟;王聪;赵敏伟;赵丽丽;张二涛;刘增坤;何勇;龚剑;张梦娣;梁军湘;李荣;杨克俭 -专利权人：中国天辰工程有限公司;天津天辰绿色能源工程技术研发有限公司
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： B01D1/00 文献下载
摘要：本实用新型的高效蒸发器在分布段采用了一次分布和二次分布结合的高效分布措施，从而保证了重残液在加热段的充分分布；在加热段出口采用了高效收集措施，有效的防止了重残液的返混；在分离段采用了除沫结构，防止液体夹带
一种用于己二腈精制高效蒸发器

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