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]一种定点标记的膜蛋白纳米盘及其制备方法和应用-CN202310631483.4在审
  • 曹婵;龚军源;周小晖;蔺一凡;耿嘉璐 - 南开大学
  • 2023-05-31 - 2023-08-22 - C12N15/70
  • 本发明属于生物技术技术领域,具体涉及一种定点标记的膜蛋白纳米盘及其制备方法和应用。本发明所述含定点标记膜区的制备方法通过在膜蛋白的膜区(TMD)中引入半胱氨酸突变后与标记化合物进行偶联,实现膜蛋白膜区的定点标记,得到含定点标记膜区。进一步的,本发明通过将所述含定点标记膜区和胞外域(ECD)分别进行表达,并将TMD和ECD连接后置于最接近生理环境的纳米盘中,得到含定点标记的膜蛋白纳米盘,与传统直接将整个抗原一起表达,并利用去污剂进行纯化的膜蛋白制备方法相比,本发明所述制备方法在实现对膜蛋白定点标记的同时,还可以提高膜蛋白的表达量且保持膜蛋白活性。
  • 一种定点标记膜蛋白纳米及其制备方法应用
  • [发明专利]蛋白质信号肽及其切割预测实现方法-CN201911317226.3有效
  • 张维洵;潘小勇;沈红斌 - 上海交通大学
  • 2019-12-19 - 2022-02-18 - G16B20/30
  • 一种基于融合领域规则和深度学习的蛋白质信号肽及其切割预测实现方法,以待测氨基酸序列的PSSM和HMM合成其氨基酸序列表征后,依次通过序列级分类和残基级分类得到待测氨基酸序列是否包含信号肽、膜螺旋或属于非分泌蛋白以及每个残基具体属于信号肽、切割或成熟蛋白质,再根据预测结果进行加权合并后以最大统计分数对应的作为最终预测出的信号肽切割。本发明利用深度模型直接分类信号肽、膜螺旋及非分泌蛋白,通过在biLSTM网络上结合自注意力机制显著提升了识别蛋白质信号肽切割识别的精度。
  • 蛋白质信号肽及其切割预测实现方法
  • [发明专利]基于跨越晶片的参数变化的测量模型优化-CN201380033194.9无效
  • 史帝蓝·伊凡渥夫·潘戴夫 - 科磊股份有限公司
  • 2013-05-07 - 2015-03-04 - H01L21/66
  • 全局晶片模型依据所述晶片上的位置而表征结构参数。通过使用工艺变化的所述晶片模型约束测量模型而优化所述测量模型。在一些实例中,所述晶片模型本身为参数化模型。然而,所述晶片模型表征所述晶片上的任何位置处的结构参数的值,其中参数远少于在每个位置处将所述结构参数视为未知的测量模型。在一些实例中,所述晶片模型基于所述晶片上的位置在未知结构参数值之间产生约束。在一个实例中,所述晶片模型基于测量的群组在所述晶片上的位置而使与所述测量的群组相关联的结构参数值相关。
  • 基于跨越晶片参数变化测量模型优化
  • [发明专利]一种基于鸟瞰图的车辆判断方法、装置、设备及介质-CN202110608149.8在审
  • 唐健;徐凯亮;石伟;陶昆 - 深圳市捷顺科技实业股份有限公司
  • 2021-06-01 - 2021-08-10 - G06T7/70
  • 本申请公开了一种基于鸟瞰图的车辆判断方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取不同视角下目标车位的高位视频图像,得到高位视频图像组;依次选取高位视频图像组中的高位视频图像作为参考图,并基于高位视频图像组利用深度估计模型得到参考图对应的深度图;根据深度图构建得到对应的云图,并对得到的云图进行配准和融合以得到与高位视频图像组对应的融合后点云图;基于融合后点云图生成鸟瞰图,并通过鸟瞰图判断目标车位存在的车辆行为。利用目标车位在多个视角的高位视频图像,转换得到目标车位的鸟瞰图,可以在一个平面内清楚的显示车辆与车位框之间的关系,然后通过鸟瞰图进行车辆的判断,提高了车辆判断的准确性。
  • 一种基于鸟瞰图车辆判断方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于三维云的域协同定位和建图方法及系统-CN202110834968.4有效
  • 杨绍武;蓝龙;李雪琼;吴家安;赵钰玉 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2021-07-21 - 2022-05-03 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种基于三维云的域协同定位和建图方法及系统。方法包括S1、生成局部配准的云流、帧间里程计因子和帧间配准因子;S2、构建局部云片段地图,对局部地图中的云片段进行特征提取;S3、带描述子的全局点云片段地图进行匹配关联并定位,构建融合的全局点云地图,并生成地点识别因子;S4、构建并维护一个全局姿因子图,对所有空中无人机和地面无人车的姿轨迹进行全局优化;S5、对受影响轨迹中每个位姿节点相关联的全局点云片段进行姿更新;S6、将局部地图中的云片段进行姿更新;S7、计算轨迹中最新姿节点优化前后的变换关系,对当前姿进行更新。本发明提高域地点识别的召回率、精确率和定位精度。
  • 一种基于三维协同定位方法系统

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