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]一种非接触式血压测量方法及系统-CN201910519685.3有效
  • 谢宇辉;沈晓松 - 北京心数矩阵科技有限公司
  • 2019-06-17 - 2022-04-26 - A61B5/021
  • 本发明公开一种非接触式血压测量方法及系统。该方法包括:获取用户的面部视频;从面部视频中筛选第一感兴趣区域的多个图像帧和第二感兴趣区域的多个图像帧;分别对第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的多个图像帧提取三基色的视频迹曲线;分别对第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的三基色视频迹曲线进行盲源分离,得到心率的估计值;以心率的估计值为先验知识,通过盲源信号提取确定第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的光电容积脉搏波曲线;根据第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的光电容积脉搏波曲线求取PPG信号时滞;将PPG信号时滞输入时滞与血压的关系方程得到血压值。本发明的非接触式血压测量方法及系统,能够避免对人体的直接接触和压迫。
  • 一种接触血压测量方法系统
  • [发明专利]一种基于结构化神经网络的性格影响因子分析方法-CN202010370701.X在审
  • 沈晓松;王新波;刘爽;李汉文 - 北京心数矩阵科技有限公司;乜英欣
  • 2020-04-30 - 2021-11-02 - G16H20/70
  • 本发明公开了一种基于结构化神经网络的性格影响因子分析方法。所述方法根据性格量表测评数据可以建立一种结构化神经网络模型,通过该模型可以充分地分析性格与各影响因子之间的非线性关系;结构化神经网络模型建立前首先对用户原始数据进行筛选以及归一化处理,并形成样本点;然后基于样本点分析每一个题目所属的性格影响因子,通过数据本身的特点进行因子的提取;最后根据分析出的题目与性格影响因子之间的所属关系构建结构化神经网络的基本结构并基于样本点对该网络进行迭代优化,迭代结束后通过最终的网络模型可以得到性格与各影响因子之间的具体关系。本发明将结构化神经网络引入到性格影响因子分析研究内容中,不仅仅可以发挥神经网络针对于非线性关系的强拟合性,而且通过网络的结构自定义可以更进一步提高网络拟合的合理性。
  • 一种基于结构神经网络性格影响因子分析方法

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