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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]实时视频流的播放方法、装置及设备-CN202310154090.9在审
发明人： 俞洪蕴;陈志文;吕承飞 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04N13/275 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种实时视频流的播放方法、装置及设备，该方法包括：云端获取第二客户端发送的实时视频流，该实时视频流是从至少两个拍摄视角拍摄的；根据实时视频流，确定目标对象的三维模型以及目标对象的纹理特征；向第一客户端发送目标对象的三维模型、纹理特征，以使得第一客户端渲染得到目标对象对应的目标人体模型。本申请实施例中，云端基于多视角实时视频流，重建生成目标对象的三维模型以及纹理特征，之后将该三维模型以及纹理特征发送至第一客户端，使得第一客户端可以融合渲染得到目标对象对应的目标人体模型，这样可以方便用户基于实际需求与目标人体模型进行交互，增强了互动性和趣味性，进而提高了用户的观看体验。
实时视频播放方法装置设备

[发明专利]三维重建与商品信息处理方法、装置、设备及存储介质-CN202211257959.4有效
发明人： 俞洪蕴;陈志文;吕承飞 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种三维重建与商品信息处理方法、装置、设备及存储介质。在本申请实施例中，对目标对象的多张图像进行三维重建，在三维重建过程中对多张图像进行特征向量的提取和拼接，以及基于拼接的特征向量预测用于模型控制的姿态控制参数和形状控制参数，并按照姿态控制参数和形状控制参数对目标对象的初始三维模型进行蒙层处理，得到目标对象的目标三维模型。该三维重建方式极大地提高了三维模型的精度和真实感，进而有效地拓展基于三维模型的应用范围和应用效果。特别地，在商品选购场景中，能够基于三维重建的模型为目标对象选购与之适配的商品，为解决现有退换货问题提供条件。
三维重建商品信息处理方法装置设备存储介质

[发明专利]基于人工智能辅助诊断的云端心电图诊断系统-CN202011108883.X在审
发明人：吴健;陈潇俊;刘雪晨;赵国印;郑向上;俞洪蕴 -专利权人：浙江大学山东工业技术研究院
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明公开了一套基于人工智能辅助诊断的云端心电图诊断系统，包括了医生确诊平台和任务管理平台，利用专业的心电图机对病人进行数据采集后上传心电数据到云端，并记录任务状态，再使用人工智能算法服务对心电图诊断类别进行初步诊断分类；记录记录用户确认或者修改后的辅助诊断数据，确认云端心电图诊断结果真实有效，最生成诊断报告。本发明通过人机协同，利用利用人工智能算法，高效、准确的初步判读，提升医生工作效率，算法准确度能达到90％以上。
基于人工智能辅助诊断云端心电图系统

[发明专利]一种基于深度学习的心电参数计算方法-CN202010936006.5在审
发明人：吴健;俞洪蕴;郑向上;陈潇俊 -专利权人：浙江大学山东工业技术研究院
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明属于医疗数据技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的心电参数计算方法。一种基于深度学习的心电参数计算方法，包括以下步骤：S1、数据集构建；S2、标签预处理；S3、数据集标准化及扩充；S4、模型训练；S5、模型验证，根据第二标签预测点位所属的波段，并将预测的波段与第一标签的波段进行对比，计算相应的Dice指标。本发明所要解决的技术问题是实际应用中心电数据的波段切分主观性强、变异度大、受采集环境影响过大、以及传统方法适应性差和准确率有待提升等问题，提供一种基于深度学习的心电参数计算方法。
一种基于深度学习参数计算方法

[发明专利]一种基于拉曼光谱和卷积神经网络的肿瘤检测方法-CN202010935999.4在审
发明人：吴健;俞洪蕴;曹政 -专利权人：浙江大学山东工业技术研究院
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗数据检测技术领域，尤其是涉及一种基于拉曼光谱和卷积神经网络的肿瘤检测方法。一种基于拉曼光谱和卷积神经网络的肿瘤检测方法，包括以下步骤：S1、数据集采集和构造；S2、数据集标准化处理；S3、数据集扩增；S4、分类模型训练；S5、肿瘤预测。本发明所要解决的技术问题是肿瘤切除手术中对肿瘤组织切片病理活检步骤繁多、时间长、准确性一般的问题，提供一种快速、便捷、准确的基于拉曼光谱和卷积神经网络的肿瘤检测方法。
一种基于光谱卷积神经网络肿瘤检测方法

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