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]一种基于时间窗口的实时交通状况判别方法-CN201210045463.0有效
  • 夏井新;黄卫;陆振波;安成川;张韦华 - 东南大学
  • 2012-02-27 - 2012-07-18 - G08G1/01
  • 一种基于时间窗口的实时交通状态判别方法,包括步骤:数据预处理;通过算法进行交通状态初始化;更新时间窗口并获取当前时间间隔的交通流基础数据;算法参数和中心更新及当前时间间隔的实时交通状态判别本发明基于历史交通流基础数据,采用算法进行交通状态初始化,分别经过初选最优数和最优数的确定得到交通状态的最优分类;其次,在初始化结果的基础上,接入实时数据,运用时间窗口的储存结构,动态更新数据;最后,实时计算更新算法参数和中心,重新确定交通状态的最优分类,并判别当前时间间隔的实时交通状态。
  • 一种基于时间窗口实时交通状况判别方法
  • [发明专利]一种基于眼动轨迹数据的图像感兴趣区域提取方法和系统-CN201811383677.2有效
  • 陈震中;张滢雪 - 武汉大学
  • 2018-11-20 - 2020-07-10 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于眼动数据的图像感兴趣区域提取方法,包括预阶段和阶段;其中预阶段旨在剔除眼动数据中的噪声点,输入测试图片上的多人眼动轨迹点数据,将每人的轨迹点数据合并进行,以点层面和层面的识别标准对噪声点剔除阶段旨在从有效眼动轨迹点中提取感兴趣区域,以所有属于有效注视过程的眼动轨迹点作为输入,首先对点进行,其中每一代表一个感兴趣区域,中心代表感兴趣区域位置,内点数则代表区域吸引注意力的多少。本发明通过对多人轨迹点进行分析,所得感兴趣区域提取结果更加符合人类视觉注意模式,具有更好的稳定性和抗噪声干扰能力。
  • 一种基于轨迹数据两步聚类图像感兴趣区域提取方法系统
  • [其他]套管钎接工艺-CN85106158无效
  • 约翰·马丁·迈尔温·迪格斯 - 西屋电气公司
  • 1985-08-15 - 1987-03-04 - B23K1/12
  • 在核蒸汽发生器中用骤工艺,将套管(用一钎接材料环)钎接于纵向膨胀受限制的管子中。第一,在管子的第一纵向部分引起热诱发径向膨胀,管的第一部分不包括限定套管的钎接合金环。第二,钎接热加在包括钎接合金环的管的纵长部分。加热引起的径向膨胀在管内产生残余拉伸应力,避免了在套管和管内壁之间的钎接接头处形成缝隙。这种工艺在核蒸汽发生器的套管操作中产生高质量钎接接头。
  • 两步聚套管工艺
  • [外观设计]-CN202130474152.6有效
  • 陈妙仁 - 陈妙仁
  • 2021-07-26 - 2022-07-19 - 25-04
  • 1.本外观设计产品的名称:梯。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于登高攀爬使用。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。
  • 两步梯
  • [外观设计]-CN202330157518.6有效
  • 钟瀚樟 - 杭州建勤贸易有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-07-14 - 06-01
  • 1.本外观设计产品的名称:凳。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于儿童当作梯子站立或乘坐。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。
  • 两步凳
  • [发明专利]一种高效的流数据模式挖掘方法-CN201811304324.9有效
  • 周水庚;陈金勇;严传续;刘朝斌;陈勇 - 复旦大学
  • 2018-11-03 - 2023-04-18 - G06F16/2455
  • 本发明采用最小化验证误差模型来作为划分标准,分找出流数据中的隐藏模型。第一为序列,即:基于增强动态规划方法,找出将数据流划分为多个连续数据段的最优划分;第二为迭代,即:基于期望最大化方法的工作原理和最优划分的数据段特征,对数据段进行迭代,进而找出流数据中的隐藏模型实验结果表明,本发明能够对流数据进行有效划分与,错误率较低,且运行时间与数据集大小和数据段多少呈线性相关,效率较高。
  • 一种高效数据模式挖掘方法

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