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]一种施工升降机安全监控系统-CN202123392698.0有效
  • 彭善忠;彭彬鑫 - 成都科达光电技术有限责任公司
  • 2021-12-29 - 2022-06-21 - B66B1/34
  • 、监控模块、报警模块、移动控制终端以及高度检测模块,所述控制面板包括控制模块、显示模块以及操作按钮,所述控制模块包括主控单元、身份识别单元、操作知识检测单元以及数据存储单元包括多个身份信息数据库以及检测试库,所述数据存储单元包括多个身份信息数据库以及检测试库;本实用新型设计多个身份数据库,可以采用不同身份信息核对施工人员身份信息,设计检测试库,让施工人员在进行施工作业前,通过检测试库再次复习以及检测相关升降机操作知识
  • 一种施工升降机安全监控系统
  • [发明专利]用于能力评定的方法及装置-CN202010200376.2在审
  • 林志超 - 西安翼展电子科技有限公司
  • 2020-03-20 - 2020-07-10 - G16H40/20
  • 本申请涉及医疗技术领域,公开一种用于能力评定的方法,该方法包括:向用户显示试题界面,所述试题界面包括病例诊断测试;接收所述用户输入的答题数据;根据所述答题数据和用户信息分析评价所述用户的能力并显示能力评价结果;其中,所述病例诊断测试中的部分或全部病例为所述答题用户未曾诊断过的病例。该方法综合答题用户未曾诊断过的病例形成病例诊断测试,并对用户的能力进行评价分析,增加了评定过程中依据的病例样本数量,提高对医生能力评定的准确性,使确定的能力评价值能够准确反映医生的能力,便于后续向患者推荐优秀的医生
  • 用于能力评定方法装置
  • [发明专利]一种基于云平台的大学生心理健康测试装置-CN202011131963.7在审
  • 陈凤 - 浙江工商职业技术学院
  • 2020-10-21 - 2021-01-29 - G16H50/30
  • 本发明公开了一种基于云平台的大学生心理健康测试装置,包括平板,所述平板侧边固定有垫板,所述平板上开有收纳槽,且收纳槽两侧开有安装口,所述收纳槽内安装有避免大学生乱填导致心理健康测试结果不准确的题目放置组件,所述垫板上安装有答题卡组件,本发明通过将多个心理健康检测试纸张粘合放置在题目放置组件上,并通过大学生在答题卡组件上进行答题,然后再将多个题目放置组件位置顺序进行打乱,让大学生再次答题,通过两次答题内容的对比,从而能够得出大学生是否存在乱填及抵触测试的现象,测试之后再将数据传输至云平台上,从而提高对大学生心理健康检测的准确性。
  • 一种基于平台大学生心理健康测试装置
  • [发明专利]基于语义标注的微积分能力测试智能生成方法-CN201810040931.2有效
  • 王艺 - 西南大学
  • 2018-01-16 - 2021-03-23 - G06F40/30
  • 本发明涉及一种基于语义标注的微积分能力测试智能生成方法,属于计算机领域。该方法包括以下步骤:S1:构建微积分知识语义本体ClOnt;S2:语义标注微积分试题资源;S3:试题自动生成规则的构建;S4:能力测试评价;S5:基于语义标注的微积分能力测试。本发明以试题资源语义关联为基础,能够根据受试者的能力平水生成测试,避免覆盖相同知识点的试题在试卷中重复出现,达到有效评价受试者能力的目的;不需要重新构建试题库,只需要构建微积分本体,该本体与试题库独立,可以用于标注任何微积分试题资源,从而减少了开发成本。
  • 基于语义标注微积分能力测试智能生成方法
  • [发明专利]基于深度学习的智能阅读能力测评系统-CN202210606784.7在审
  • 张瑞杰 - 张瑞杰
  • 2022-05-31 - 2022-11-18 - G06K9/62
  • 本发明涉及的基于深度学习的智能阅读能力测评系统包括:信息获取模块,用于获取用户的用户信息,在测评题库中调用所述用户信息对应的初始测试组,以供用户进行测试;信息处理模块,获取测试结果通过将测试结果与预设的标准答案进行对比,获取用户的成绩和对应的测试构成初始数据集,将初始数据集中明显异常的成绩和对应的测试丢弃,并将剩余数据进行标注,获得标注数据集,并将标注数据集划分为训练集与测试集;所述信息处理模块包括深度学习单元,本发明的有益效果是:能够提高对测试人员阅读能力评价的快捷性和准确性。
  • 基于深度学习智能阅读能力测评系统

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