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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  • [实用新型]一种佩戴稳定性高的卡齿罩-CN202122351043.2有效
  • 王恩典 - 王恩典
  • 2021-09-27 - 2022-04-12 - A41D13/11
  • 本实用新型涉及一种佩戴稳定性高的卡齿罩,包括硅胶面罩、口罩垫,所述硅胶面罩的中部设有透气孔;所述硅胶面罩背向人脸的一面四边设有夹垫飞边,夹垫飞边与硅胶面罩之间形成口罩垫夹槽,口罩垫的四边置于口罩垫夹槽内,夹垫飞边将口罩垫紧紧夹紧于夹垫飞边、硅胶面罩之间的口罩垫夹槽,口罩垫固定于硅胶面罩上,且口罩垫罩于硅胶面罩的透气孔上;所述硅胶面罩面向人脸的一面连接有固定支架,固定支架的一端连接于硅胶面罩面向人脸的一面的一边,另一端连接于硅胶面罩面向人脸的一面的另一边。
  • 一种佩戴稳定性卡齿罩
  • [发明专利]人脸杂质检测模型的训练方法、人脸杂质检测方法-CN202010477045.3有效
  • 陈仿雄 - 深圳数联天下智能科技有限公司
  • 2020-05-29 - 2022-07-26 - G06V40/16
  • 本发明实施例涉及人工智能技术领域,公开了一种人脸杂质检测模型的训练方法,该方法包括:获取训练样本集,训练样本集包括面部杂质的面部杂质标注信息以及人脸多区域的面部杂质严重等级标注信息;将训练样本集输入改进型yolov3模型,输出训练样本集中人脸图像的面部杂质预测信息及人脸多个区域的面部杂质严重等级预测信息;基于多尺度融合反馈损失函数,计算面部杂质损失及面部杂质严重等级损失,得到改进型yolov3模型的总损失;若总损失大于预设阈值,则调整改进型yolov3模型的参数,继续训练,直至使得总损失小于等于预设阈值,得到人脸杂质检测模型。通过上述方式,本发明实施例实现了有效提升面部杂质检测的准确度的有益效果。
  • 脸面杂质检测模型训练方法

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