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[发明专利]硬化层深度测量装置-CN201680014059.3有效
发明人：三阪佳孝;川崎一博;樱井健太;后藤雄治 -专利权人：高周波热錬株式会社;国立大学法人大分大学
申请日： 2016-03-02 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01N27/72 文献下载
摘要：一种测量在淬火工件的表层形成的硬化层的深度的装置。该装置包括：被构造为产生磁通量以使工件磁化的激励线圈，以及被构造为检测由激励线圈产生的磁通量的检测线圈。
硬化深度测量装置

[发明专利]一种用于水下通信调制识别的深度残差网络及系统-CN201811403513.1有效
发明人：王岩;肖静;陈君;张连;杨红芳;崔祥霞 -专利权人：泰山学院
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于水下通信调制识别的深度残差网络及系统，包括：数据预处理层，所述数据预处理层包括第一深度残差网络层，数据特征提取层，所述数据特征提取层包括第二深度残差网络层、第三深度残差网络层和第四深度残差网络层，数据分类结果输出层，所述数据分类结果输出层包括第五深度残差网络层。由于本申请提供的用于水下通信调制识别的深度残差网络包含多个深度残差网络层，而且随着深度残差网络层深度的递增，深度残差网络层对数据的辨识能力递增，进而使得本申请提供的深度残差网络在用于水下通信时，可以提高在实际水底通信中的使用效果
一种用于水下通信调制识别深度网络系统

[发明专利]一种基于成像射线的深度域层Q值建模方法及系统-CN201911241069.2有效
发明人：张浩;施辉;彭博;季长军;冯兴强 -专利权人：中国地质科学院地质力学研究所
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G01V1/34 文献下载
摘要：本发明公开一种基于成像射线的深度域层Q值建模方法及系统。该方法包括：获取目标工区的时间域层等效Q值；根据时间域层等效Q值，得到时间域层Q值模型；获取深度域层速度场；根据深度域层速度场进行成像射线计算，得到时间域层到深度域层的时深关系；根据时深关系和时间域层Q值模型，得到成像射线覆盖区域的深度域层Q值模型；对成像射线未覆盖区域的深度域层模型进行插值处理，得到成像射线未覆盖区域的深度域层Q值模型；根据成像射线覆盖区域的深度域层Q值模型和成像射线未覆盖区域的深度域层Q值模型，得到目标工区的深度域层Q值模型。本发明能够获得包含局部Q值异常的精细深度域Q值，实现在成像过程中对复杂构造进行较好的成像。
一种基于成像射线深度建模方法系统

[发明专利]盐穴储气库的腔体修复方法-CN201711070327.6在审
发明人：杨海军;李龙;李建君;翁小红;陈加松;巴金红;程林;刘继芹;刘玉刚;张青庆;王成林;刘春;王元刚 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2017-11-03 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： E21F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种盐穴储气库的腔体修复方法，方法包括：a、根据盐穴储气库的腔体的形状和井筒的深度，确定需要改造层段上界面的深度、需要改造层段下界面的深度、需要保护层段上界面的深度、以及需要保护层段下界面的深度；b、根据需要改造层段上界面的深度、需要改造层段下界面的深度、需要保护层段上界面的深度、以及需要保护层段下界面的深度，确定阻溶剂与卤水界面的最大深度和阻溶剂与卤水界面的最小深度；c、根据分布式光纤测温系统实时监测腔体的垂向温度，实时监控阻溶剂与卤水界面的深度在阻溶剂与卤水界面的最大深度和阻溶剂与卤水界面的最小深度之间，对需要改造层段进行溶蚀。该方法可实时监控阻溶剂与卤水界面的深度。
卤水阻溶剂保护层腔体上界下界盐穴储气库改造实时监控分布式光纤测温系统修复实时监测井筒垂向溶蚀

[发明专利]一种兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统-CN202110042493.5在审
发明人：赖铖;董豪;韩佳容 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，包括：设备层、后端层以及用户层，设备层包含若干硬件模块，后端层包含若干深度学习框架，每个深度学习框架包含若干底层算子，每个底层算子具有统一的算子接口，用户层包含模型抽象模块，模型抽象模块包含各个深度学习框架对应的模型训练参数及计算逻辑，用户层用于调用后端层中的底层算子搭建深度学习模型，并通过设备层的硬件模块训练深度学习模型，其中，深度学习模型基于用户层提供的本发明的搭建系统兼容不同深度学习框架和不同硬件，使得用户能快速、高效构建深度学习模型，减少繁琐的代码开发和切换不同深度学习框架的代码迁移工作。
一种兼容框架深度学习模型快速搭建系统

[发明专利]使用时间‑地震深度层速度进行的深度‑深度曲线的验证-CN201480075260.3在审
发明人： N·X·恩古耶;E·C·海因里希斯 -专利权人：界标制图有限公司
申请日： 2014-03-11 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G01V1/40 文献下载
摘要：本文公开了使用时间‑地震‑深度层速度曲线和时间‑深度层速度曲线与时间‑地震深度层速度曲线之间的差来验证深度‑深度曲线的系统和方法，所述深度‑深度曲线将由测井生成的合成校准为深度地震数据。
使用时间地震深度速度进行曲线验证

[发明专利]一种用于深度钻孔控制的线路板钻孔盖板及控制方法-CN201610564610.3在审
发明人：彭立军;俞梅 -专利权人：苏州工业园区杰智汇电子材料有限公司
申请日： 2016-07-18 - 公布日： 2016-09-21 - 主分类号： B23B41/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于深度钻孔控制的线路板钻孔盖板及控制方法。一种用于深度钻孔控制的线路板钻孔盖板，它包括加工面绝缘板和导电层；导电层为0.001‑0.150mm的铝导电层；铝导电层为铝层或铝合金层。控制方法：一、准备钻孔盖板；二、深度钻孔，金属钻头接触铝导电层时，判断为下钻起始点；三、下钻，计数；四、到指定深度后，退出，即完成对深度钻孔的控制。本发明在进行深度钻孔时，金属钻头接触铝导电层瞬间，精确判断下钻起始点，减少深度钻孔的深度公差和提高深度钻孔孔位精度；当且仅当钻头钻穿绝缘板接触到铝导电层时，才传递电信号；由于采用铝或铝合金，加工成本低廉，而且深度控制精度极高，提高产品的深度钻孔质量。
一种用于深度钻孔控制线路板盖板方法

[发明专利]基于机器学习的玻璃钢化后应力层深度预测方法及系统-CN202211728620.8在审
发明人：彭寿;张冲;杨勇;曹欣;赵凤阳;王巍巍;李金威;倪嘉;韩娜;胡文涛;李常青;周刚;王鹏;张晓雨;柯震坤;崔介东;单传丽;石丽芬;仲召进;高强;王萍萍 -专利权人：中建材玻璃新材料研究院集团有限公司;中国建材集团有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的玻璃钢化后应力层深度预测方法及系统，该方法包括：利用预先构建的机器学习模型拟合基于玻璃组分和钢化工艺参数提取的多种预设应力层深度关键特征参数和玻璃钢化后应力层深度之间的关系，得到训练完成的深度预测模型；基于待预测玻璃钢化后的所述多种预设应力层深度关键特征参数输入到所述训练完成的深度预测模型，获取所述待预测玻璃钢化后的应力层深度预测结果。本发明对于玻璃钢化后应力层深度分析，利用预先构建的机器学习模型拟合基于玻璃组分和钢化工艺参数提取的多种预设应力层深度关键特征参数和玻璃钢化后应力层深度之间的关系，提高了玻璃钢化后应力层深度分析的准确性。
基于机器学习玻璃钢应力深度预测方法系统

[发明专利]深度学习模型的模型结构保存方法、构建方法及相关装置-CN202211625085.3在审
发明人：赖铖;董豪;韩佳容 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习模型的模型结构保存方法、构建方法及相关装置，通过控制深度学习模型进行前向传播，并获取深度学习模型在前向传播过程中每一层网络层的网络层信息；根据每一层网络层的网络层标识信息，确定深度学习模型的网络层连接关系；将每一层网络层的网络层参数以及网络层连接关系存储为HDF5格式文件，得到深度学习模型的模型结构文件并进行存储。通过上述方案，可以实现对不同深度学习框架下的深度学习模型的模型结构进行统一保存，以便后续可直接部署在不同深度学习框架中。
深度学习模型结构保存方法构建相关装置

[发明专利]地震勘探全深度速度建模方法及装置-CN202010095491.8有效
发明人：杨战军;李培明;江汶波 -专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种地震勘探全深度速度建模方法及装置，该方法包括：对地震勘探数据进行地震反演，得到第一全深度速度模型；根据瞬变电磁反演电阻率剖面、微测井岩性分层资料、速度分层资料和地震同相轴，确定表层各岩性层界面深度和速度、浅层各岩性层界面深度和速度；利用表层各岩性层速度和浅层各岩性层速度分别替换第一全深度速度模型中相应岩性层的速度，得到第二全深度速度模型；根据布格重力异常、第二全深度速度模型和各岩性层的密度开展重力正反演，确定新的浅层各岩性层界面深度；利用新的浅层各岩性层界面深度替换第二全深度速度模型中浅层各岩性层界面深度，得到地震勘探全深度速度模型。
地震勘探深度速度建模方法装置

[发明专利]一种基于深度可分卷积神经网络的视觉深度估计方法-CN201811276559.1有效
发明人：周武杰;袁建中;吕思嘉;钱亚冠;向坚;张宇来 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度可分卷积神经网络的视觉深度估计方法，其先构建深度可分卷积神经网络，其隐层包括卷积层、批规范化层、激活层、最大池化层、conv_block网络块、深度可分卷积网络块、Concatanate融合层、Add融合层、反卷积层、可分离卷积层；然后使用训练集中的单目图像作为原始输入图像，输入到深度可分卷积神经网络中进行训练，得到单目图像对应的估计深度图像；接着通过计算训练集中的单目图像对应的估计深度图像与对应的真实深度图像之间的损失函数值，得到深度可分卷积神经网络训练模型及最优权值矢量；再将待预测的单目图像输入到深度可分卷积神经网络训练模型中，并利用最优权值矢量，预测得到对应的预测深度图像；优点是其预测精度高。
一种基于深度卷积神经网络视觉估计方法

[发明专利]用于沥青路面模量反演的刚性层设置深度的方法-CN201810540542.6有效
发明人：孙立军;臧国帅;刘黎萍 -专利权人：同济大学
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： E01C23/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于沥青路面模量反演的刚性层设置深度的方法，其包括如下步骤：确定路面计算深度的设定值；确定路面结构层中刚性层设置深度的试算范围和初始试算值；根据路表弯沉盆信息，以弯沉盆匹配误差最小为原则，反演路面各结构层模量；根据各结构层反演模量和厚度，确定路面计算深度的计算值，将路面计算深度的设定值与路面计算深度的计算值进行比较至最终输出刚性层设置深度；本发明的刚性层设置深度应随着路面结构的变化而变化，以保证路面计算深度为固定值；对于逐层检测弯沉盆，分别用于反演土基模量时，将路面计算深度设置为固定值，可使得刚性层设置深度进行动态调整，从而使得反演的土基模量的不确定性大幅降低及一致性大幅提高。
用于沥青路面反演刚性设置深度方法

[发明专利]用于使用基于深度的视差矢量对视频进行层间编码方法以及解码方法和设备-CN201480050588.X有效
发明人：朴慜祐;李振荣;崔秉斗 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2014-07-14 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： H04N19/30 文献下载
摘要：提供了一种层间解码方法，包括：基于关于第一层的彩色图像和深度图像的编码信息来重建第一层的彩色图像和深度图像，其中，编码信息是从比特流获取的；从第一层的深度图像确定第一层的与第二层图像的将被解码的当前块相应的深度图像块；确定包括在确定的第一层的深度图像块中的区域是否偏离第一层的深度图像的边界；当包括在深度图像块中的区域偏离边界时，确定偏离深度图像的边界的区域的深度值；基于偏离深度图像的边界的区域的确定的深度值，确定指示第一层图像的相应块的针对当前块的视差矢量
用于使用基于深度视差矢量视频进行解码方法设备以及编码

[发明专利]一种基于深度的视频感兴趣区域提取方法-CN200910099706.7在审
发明人：张云;蒋刚毅;郁梅 -专利权人：宁波大学
申请日： 2009-06-09 - 公布日： 2009-11-25 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度的视频感兴趣区域提取方法，优点在于联合利用了时间上同步的纹理视频帧和纹理视频帧对应的深度视频帧，首先获取纹理视频帧的运动区域和轮廓纹理的二值掩模图像及深度视频帧的各个深度层和深度不连续区域的二值掩模图像，然后获取各个深度层的各个深度对象层的二值掩模图像，及各个深度层的轮廓特征区域的二值掩模图像，再以各个深度层的轮廓特征区域的二值掩模图像为特征，对各个深度对象层的二值掩模图像进行扫描，得到各个深度对象层的二值掩模图像中的感兴趣区域，最后叠加各个深度对象层的二值掩模图像中的感兴趣区域得到纹理视频帧的感兴趣区域，通过该方法获取的感兴趣区域符合语义特征，计算复杂度低且精度较高。
一种基于深度视频感兴趣区域提取方法

[发明专利]针对基于深度迁移学习的放射疗法处理计划的方法和系统-CN201980084493.2在审
发明人： H·拉克索南;S·P·珀图;J·诺德;J·施雷伊尔;T·洛克拉 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：提供了用于放射疗法处理计划的深度迁移学习的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获得(310)基础深度学习引擎，其被预训练以执行基础放射疗法处理计划任务；以及基于基础深度学习引擎，生成目标深度学习引擎以执行目标放射疗法处理计划任务。目标深度学习引擎可以通过以下方式处理生成：在基础深度学习引擎的多个基础层中配置(330)可变基础层，并且通过修改可变基础层来生成(340)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。备选地或附加地，目标深度学习引擎可通过以下方式处理生成：在多个基础层中配置(350)不变基础层，并且基于使用不变基础层所生成的特征数据生成(360)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。
针对基于深度迁移学习放射疗法处理计划方法系统

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