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]一种基于数据重组的FVC级联预测算法-CN202210202591.5在审
  • 孙杰;方震;赵荣建;何光强 - 中科广润(中山)科技有限公司
  • 2022-03-02 - 2022-09-09 - G16H50/30
  • 本发明公开了一种基于数据重组的FVC级联预测算法,包括以下步骤:S10执行低难度用力肺功能测试;S20进行一级FVC预测,将步骤一中得到的特征向量作为输入向量输入FVC一级预测模型,FVC一级预测模型将输入向量转为特征矩阵;S30进行气流受限识别向量构建,S40进行气流受限识别分类,S50得到FVC预测结果,与现有的技术相比,本发明具有如下优点:该基于数据重组的FVC级联预测算法中模型所需输入参数要足够少;模型中所需输入参数可以在家庭场景下获取该基于数据重组的FVC级联预测算法模型可以与所开发便携设备协作,构成智能化检测设备。
  • 一种基于数据重组fvc级联预测算法
  • [发明专利]一种FVC外观检测装置-CN201911248102.4在审
  • 杨作磊;冯兵;马炎锋 - 江苏顺航电子科技有限公司
  • 2019-12-09 - 2020-02-28 - G01N21/89
  • 本发明公开了一种FVC外观检测装置,包括:机架,在机架中设置有由电机驱动转动的转盘,在机架上设置有供料机构,转盘转动时能带动输送至转盘的FVC经过检测工位,在检测工位处的机架上设置有CCD视觉检测装置,CCD视觉检测装置用以对转盘上经过检测工位的FVC进行外观检测并判别出该FVC是良品还是非良品,在检测工位入口侧的机架上设有用以感应转盘上是否有FVC准备经过检测工位的感应器,感应器与CCD视觉检测装置的图像处理系统信号连接
  • 一种fvc外观检测装置
  • [实用新型]FVC外观检测装置-CN201922189790.3有效
  • 杨作磊;冯兵;马炎锋 - 江苏顺航电子科技有限公司
  • 2019-12-09 - 2020-09-04 - G01N21/89
  • 本实用新型公开了FVC外观检测装置,包括:机架,在机架中设置有由电机驱动转动的转盘,在机架上设置有供料机构,转盘转动时能带动输送至转盘的FVC经过检测工位,在检测工位处的机架上设置有CCD视觉检测装置,CCD视觉检测装置用以对转盘上经过检测工位的FVC进行外观检测并判别出该FVC是良品还是非良品,在检测工位入口侧的机架上设有用以感应转盘上是否有FVC准备经过检测工位的感应器,感应器与CCD视觉检测装置的图像处理系统信号连接
  • fvc外观检测装置
  • [发明专利]FVC68D冷冻机油中痕量氧化性杂质的定量方法-CN201710034223.3在审
  • 岳宣峰;王慧;张智娟;尚晓;张延妮 - 陕西师范大学
  • 2017-01-17 - 2017-06-09 - G01N21/64
  • 本发明公开了一种FVC68D冷冻机油中痕量氧化性杂质的定量方法,该方法采用荧光分光光度计在最大激发波长为373nm下测量不同浓度的氧化FVC68D冷冻机油标准油样在420nm和755nm处荧光强度,以I420/I755作为定量指标,实现FVC68D冷冻机油中痕量氧化性杂质含量的比例荧光测定。本发明依据待测物质荧光发射特性来定性,提高了检测方法的选择性;同时采用比例荧光法来定量,解决了FVC68D冷冻机油基体易变质带来的荧光信号不稳定问题,大大提高了定量的准确性;且检测灵敏度高,可达到ppm同时,本发明直接以干净的FVC68D冷冻机油为溶剂,能够有效地排除基体效应的影响,可以直接用于实际样品的测定,测定结果吻合良好。
  • fvc68d冷冻机油痕量氧化杂质定量方法
  • [发明专利]获取路网上复反向最远邻居的层次分区树方法及系统-CN201310279899.0有效
  • 姚斌;邢昊原;李飞飞 - 上海交通大学
  • 2013-07-04 - 2013-10-09 - G06F17/30
  • 本发明提供了一种获取路网上复反向最远邻居的层次分区树方法及系统,包括:对于路网G,某一查询集Q,构建路网G关于查询集Q的最远Voronoi图,定义某一查询点q∈Q在所述最远Voronoi图上的最远Voronoi区是这样一部分结点fvc(q,Q),满足对于fn(p,Q)=q,即所有fvc(q,Q)所包含的点p均以q作为其相对于Q的最远邻居,则BRFN(q,Q,VG)=fvc(q,Q);为了获取fvc(q,Q),首先建立一个包含路网G上所有点VG的潜在解的集合S,每次从Q的其余结点中取出一个结点q′,根据所述集合S中每个潜在解到q和q′的距离将S划分为两部分后,将距离查询点q较近的部分从S中删除,直至Q的所有其余结点q′都取出过后,所述最远Voronoi图中最终未删除的部分即为fvc(q,Q)
  • 获取路网反向最远邻居层次分区方法系统

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