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]一种数字化学习工具的预测优化方法及系统-CN202111597082.9在审
  • 韩小伟;李义平;程秧秧;陆轶铭 - 江苏童能文化科技有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-03-22 - G06Q10/04
  • 本申请公开了一种数字化学习工具的预测优化方法及系统,通过基于企业用户信息集合进行学习资源、学习工具记录数据的提取,获得资源记录信息集、工具记录信息集;根据资源记录信息集、工具记录信息集构建资源数据矩阵、工具数据矩阵;根据资源数据矩阵、工具数据矩阵,确定资源特征信息、工具特征信息;获得特征关联性;根据特征关联性,按照预设条件确定优化特征,并基于所述优化特征,获得预测优化信息。解决网络教育数字工具设置单一,缺乏针对用户使用需求的有效维护方式的技术问题。达到面向企业各用户的工具采集,企业数字化学习资源和工具的使用量次和特征进行分析,根据分析结果实现工具定位优化,实现高质量维护的技术效果。
  • 一种数字化学习工具预测优化方法系统
  • [发明专利]一种交通工具故障隐患排查方法及系统-CN201110287654.3有效
  • 陈建校;陈文光;王超;陈超录 - 株洲南车时代电气股份有限公司
  • 2011-09-26 - 2012-02-22 - G06K9/62
  • 本发明实施例公开了一种交通工具故障隐患排查方法及系统。本发明实施例通过采集交通工具特征数据,建立每一个交通工具的泛特征集,在首次发现故障时,将该故障特征样本添加到故障特征样本集中,并且根据故障特征样本和每一个交通工具的泛特征集得到每一个交通工具的故障特征值集,然后将故障特征值集与故障特征样本集进行匹配,在匹配值大于预置阈值时,则认为该匹配值对应的交通工具具有故障隐患,添加到故障隐患交通工具列表中。由于该方案可以自动地对交通工具的故障隐患进行排查,所以可以大大提高交通工具的故障隐患排查效率,有利于交通工具的维护,以及降低故障排查过程中对正常交通工具的影响。
  • 一种交通工具故障隐患排查方法系统
  • [发明专利]淤积区域确定方法及装置、交通工具调度方法及装置-CN202010436199.8有效
  • 黄安横;王毅星;吴艳平;周齐 - 北京骑胜科技有限公司
  • 2020-05-21 - 2023-06-23 - G06Q10/0631
  • 本公开实施例涉及一种淤积区域确定方法、交通工具调度方法、装置、电子设备和存储介质。该淤积区域确定方法包括:获取网格区域对应的用户出行特征;用户出行特征包括出行行为特征和出行意愿特征,出行行为特征用于表征用户使用交通工具时所产生的行为特征,出行意愿特征用于表征用户有使用交通工具的意愿特征;将网格区域对应的用户出行特征输入交通工具流量确定机器学习模型,得到交通工具的流量信息;交通工具流量确定机器学习模型为根据出行样本预先训练好的机器学习模型,出行样本包括用户出行特征样本;若交通工具的流量信息符合预设淤积条件采用本方法能够提高交通工具淤积判定的准确性。
  • 淤积区域确定方法装置交通工具调度
  • [发明专利]手持动力工具中的工具检测-CN202080054466.3在审
  • 马丁·拉森 - 胡斯华纳有限公司
  • 2020-07-07 - 2022-03-11 - A01D34/68
  • 一种手持多工具装置(100),包括驱动单元(105),并且该手持多工具装置被布置成承载将由驱动单元(105)驱动的多个可替换的工具头(150)中的一个工具头,手持多工具装置(100)还包括控制器(101),该控制器被构造成:确定当前由驱动单元驱动的工具头的基线惯性特征;确定所述工具头的主动惯性特征;并且基于主动惯性特征和基线惯性特征确定工具头(150)的工具类型。
  • 手持动力工具中的检测
  • [发明专利]虚拟工具下发处理方法及设备-CN202111254238.3在审
  • 涂润;马国俊;曹铭斌;张怀选 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-10-27 - 2023-04-28 - H04N21/44
  • 本公开实施例提供一种虚拟工具下发处理方法及设备,该方法包括:获取虚拟工具对应的工具维度特征以及用户机型对应的机型维度特征,将虚拟工具工具维度特征和用户机型的机型维度特征的输入预训练的预测模型中,得到用户使用虚拟工具和用户机型进行内容发布的预估意愿指标,根据预估意愿指标确定是否下发虚拟工具至用户机型对应用户终端,通过虚拟工具和用户机型的特征输入模型得到的进行内容发布的预估意愿指标,再根据进行内容发布的预估意愿指标下发虚拟工具,能够使得下发给用户的虚拟工具是用户感兴趣的虚拟工具
  • 虚拟工具下发处理方法设备
  • [实用新型]具有可更换的工具固定件的工具-CN201420313888.X有效
  • 莫国庭 - 创科电动工具科技有限公司
  • 2014-06-12 - 2015-01-07 - B25F5/00
  • 一种工具,该工具具有工具主体,所述工具主体包括发动机和具有从所述主体的工作端突出的第一端的输出主轴。所述主轴通过所述发动机驱动,并且所述主轴具有位于其远端以用于在使用中选择性地接收工具钻头的六角插口。在所述主体的工作端设置有可接合的连接特征。可移除的工具固定件主体具有工具固定件,该工具固定件具有用于在使用中接收工具钻头的工作端以及互补的接合器连接特征,该接合器连接特征用于与所述可接合的连接特征可释放地配合以将所述工具固定件连接于所述主体的工作端当工具主体连接于所述工具主体时所述工具固定件通过所述输出主轴驱动。
  • 具有更换工具固定
  • [发明专利]基于卷积神经网络和长短期记忆网络的手术工具跟踪系统-CN202010961112.9在审
  • 赵子健;杨煜 - 山东大学
  • 2020-09-14 - 2020-12-04 - G06T7/246
  • 本发明公开了基于卷积神经网络和长短期记忆网络的手术工具跟踪系统,获取模块,获取内窥镜手术工具工作状态视频流,从视频流中提取相邻两帧图像;对第一帧图像的手术工具边界框进行标记;特征提取模块,对第一帧图像和第二帧图像进行特征提取,得到手术工具的空间运动特征特征融合模块,将特征输入到第一LSTM模型中,第一LSTM模型对手术工具的空间运动特征进行处理得到第一特征向量;特征识别模块,将特征与第一特征向量进行融合后,输入到第二LSTM模型中,第二LSTM模型输出第二特征向量;对第二特征向量输入到全连接层中,得到最终特征向量;得到第二帧图像的手术工具的边界框。
  • 基于卷积神经网络短期记忆网络手术工具跟踪系统

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