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]肺炎管理云平台系统及智能药盒-CN202011101281.1在审
  • 刘明 - 刘明;北京福乐云数据科技有限公司
  • 2020-10-15 - 2021-01-15 - G16H20/10
  • 本发明公开了一种肺炎管理云平台系统及智能药盒,涉及信息管理技术领域,肺炎管理云平台系统包括检测管理设备终端,分布于多个卫生防治管理机构和医院,管理设备终端,分布于多个管理员和管理机构,肺炎患者设备终端,分布于多个肺炎患者,均与云端服务器通过通信网络连接,检测管理设备终端和管理设备终端分别可通过云端服务器向肺炎患者设备终端发送提醒消息用于服药、随访、复诊和隔离等的提醒,管理设备终端还监测提醒患者位于隔离范围内
  • 肺炎管理平台系统智能
  • [发明专利]一种基因编辑疫苗载体的制备方法-CN202011375481.6在审
  • 翁炳焕 - 翁炳焕
  • 2020-11-22 - 2021-04-13 - C12N15/50
  • 一种基因编辑疫苗载体的制备方法,其特征在于,以病毒易感受体ACE2基因编辑、SV40LT和/或hTERT基因转染的方法将原本弃用的产前诊断后剩余羊水细胞、新生儿脐血、脐带、胎盘等组织细胞改造为兼具干细胞天然治疗功能、无限传代的永生化功能、病毒ACE2受体缺失特性的可再生利用的疫苗载体,专用于制备个体化治疗COVID‑19的疫苗,可按姓名、ABO血型或HLA分型长期预存于‑196℃干细胞库,当病毒传染病流行或某个体需要使用时
  • 一种基因编辑疫苗载体制备方法
  • [发明专利]一种含抗病毒抗体牛奶的制备方法-CN202011579879.1在审
  • 邵峰 - 青岛今墨堂生物技术有限公司
  • 2020-12-28 - 2021-05-18 - A23C9/152
  • 本发明提出了一种含抗病毒抗体牛奶的制备方法,包括以下步骤:(1)制备抗原:根据SARS‑COV‑2S蛋白的基因序列采用酵母菌重组抗原的方法制备纯化病毒抗原;(2)将S蛋白重组抗原加入完全弗氏佐剂,得免疫用抗原;(3)将免疫用抗原对SPF奶牛进行免疫,收集含抗病毒抗体的牛奶;(4)将牛奶添加活性免疫球蛋白复合热变性保护剂,杀菌处理并灌装冷藏保存。本发明用纯化后的S蛋白抗原免疫SPF奶牛,得到含有抗病毒免疫球蛋白的牛奶,检测其含量,达到标准即可进行进一步耐热处理后灭菌灌装成品,将上述牛奶注射小鼠后,能够显著性的降低病毒感染小鼠的死亡率。
  • 一种含抗新冠病毒抗体牛奶制备方法
  • [发明专利]疫情防控病毒分分钟检测创新-CN202210019446.3在审
  • 不公告发明人 - 张士红
  • 2022-01-10 - 2022-04-08 - E04H1/12
  • 疫情防控病毒分分钟检测创新属于现阶段疫情病毒识别及防感染领域,本发明解决问题的技术方案是利用检测仪里模拟病毒结合人体的连锁数字1的ACE2受体墙、纳米滤过膜呼吸空气间、纳米滤过膜、无线电网、智能储存软件里储存的携带数字1的三维病毒图片页面、电子显微镜、智能整合储存软件、电脑显示屏上被检测出的三维病毒图片页面及电子显微镜里捕获的三维微生物图片页面、紫外线消毒灯、呼吸空气间空气清空器、
  • 疫情防控新冠病毒分钟检测创新
  • [发明专利]一种基于深度学习卷积神经网络的病毒识别预测模型-CN202210180325.7在审
  • 曾万聃;杭芒芒 - 上海应用技术大学
  • 2022-02-25 - 2022-06-14 - G16H50/80
  • 本发明公开了一种基于深度学习卷积神经网络的病毒识别预测模型,选取确诊与健康人员的血清拉曼光谱作为样本,首先将样本光谱数据使用Min‑max方法归一化、使用Savitzky‑Golay方法对光谱进行平滑去噪、使用主成分分析方法对光谱数据降维处理后,利用卷积神经网络构建病毒的识别预测模型,并使用Adam优化算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测准确率。最后,为证明卷积神经网络的优越性,选取机器学习中的随机森林、逻辑回归、决策树、K近邻等算法进行模型构建,对比不同模型的预测结果,得出基于卷积神经网络的模型对病毒具有最高的识别准确率,为生物医学检测病毒提供一种无损辅助的方法
  • 一种基于深度学习卷积神经网络病毒识别预测模型

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