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]信息处理装置、信息处理方法以及信息处理设备-CN201610251752.4在审
  • 夏迎炬;侯翠琴;徐卓然 - 富士通株式会社
  • 2016-04-21 - 2017-10-31 - G06F17/30
  • 信息处理装置包括预分类单元,其利用分类器对非标样本数据进行分类,以获得所述非标样本数据的预分类标签;聚类单元,其对所述非标样本数据进行聚类,以获得所述非标样本数据的至少一个簇;标签修改单元,针对所述至少一个簇中的每个簇,利用标签修改优化处理,基于该簇中的非标样本数据的一个或多个预分类标签获得针对该簇的优化标签,并将该簇中的非标样本数据的预分类标签全部修改为该优化标签;以及优化单元,其利用所述非标样本数据以及所述优化标签
  • 信息处理装置方法以及设备
  • [发明专利]数码笔-CN201080017218.8无效
  • B·费尔姆耶德;M·霍斯特罗姆;D·奥曼;M·约瑟夫松 - 阿诺托股份公司
  • 2010-03-02 - 2012-04-04 - G06F3/033
  • 一种数码笔,该数码笔包括:墨盒,该墨盒具有用于标记一表面的书写尖端;相机系统,该相机系统用于捕获所述表面的图像,从而数字记录形成在所述表面上的笔行程;以及可拆卸帽,该可拆卸帽待被放置在所述数码笔的书写端处,该数码笔可选择性地作为非标笔或作为标记笔操作,在所述非标笔的情况下,所述帽被放置在所述书写端处,而在所述标记笔的情况下,所述帽不放置在所述书写端处,并且该数码笔被构造成当作为非标笔和作为标记笔操作时数字记录笔行程
  • 数码
  • [发明专利]一种电子设备气体泄漏检测方法-CN202310103754.9有效
  • 林惠强;吴辉;徐昌鸿;凌新凯 - 深圳市特安电子有限公司
  • 2023-02-13 - 2023-04-07 - G06V10/26
  • 具体涉及一种电子设备气体泄漏检测方法,包括获取电子设备红外图的灰度图中每个像素点的预测随机数,获取统计直方图和变种统计直方图,对变种统计直方图进行高斯拟合,根据分布概率和拟合值的差异得到每个预测随机数的可信度,标记大于可信度阈值的像素点,将图像超像素分割得到多个区域,根据每个区域中像素点灰度均值和已标记像素点的灰度均值的差异,得到噪声灰度的预测均值,计算非标像素点的噪声随机数总和,并将总和按照每个非标像素点的可信度赋予权重,得到每个非标像素点的噪声灰度预测值,对每个区域的标记像素点和非标像素点去噪,根据去噪复原后的图像进行气体泄露检测,方法智能、精准。
  • 一种电子设备气体泄漏检测方法
  • [发明专利]基于超分辨透镜的非标远场超分辨显微系统及方法-CN201910138173.2有效
  • 陈刚;温中泉;梁高峰;张智海 - 重庆大学
  • 2019-02-25 - 2020-11-03 - G02B21/00
  • 一种基于超分辨透镜的非标远场超分辨显微系统及方法,在反射工作模式下,其包括光源模块、超分辨平场扫描物镜模块、样品二维扫描模块、非标显微探测模块、相衬模块、高速信号采集模块、扫描控制模块、显微监控模块和计算机及软件模块;在透射工作模式下,其光源模块、超分辨光束透射照明模块、超分辨平场扫描物镜模块、样品二维扫描模块、非标显微探测模块、相衬模块、高速信号采集模块、扫描控制模块、显微监控模块和计算机及软件模块。其采用超分辨平场扫描物镜、超分辨照明透镜,在共聚焦模式下,实现三维样品的非标超分辨分辨率显微图像快速获取,横向分辨率小于衍射极限。
  • 基于分辨透镜标记远场超显微系统方法
  • [发明专利]数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110311016.4有效
  • 杨德杰 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-24 - 2021-06-18 - G06F16/906
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质,包括:从非标数据中抽取负样本数据,所述非标数据中除所述负样本数据外的数据为袋外样本数据;将标记数据确定为正样本数据,并基于所述正样本数据及所述负样本数据训练第一分类模型使用所述第一分类模型对所述袋外样本数据进行分类,得到类别标签及对应的类别概率;根据所述类别概率从所述袋外样本数据中筛选目标样本数据,并基于所述正样本数据及所述目标样本数据训练第二分类模型;使用所述第二分类模型对所述非标数据进行分类,得到所述非标数据的类别。本发明能够基于少量的标记数据对大量的无标记数据进行准确分类。
  • 数据分类方法装置计算机设备存储介质

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