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]信息处理方法、装置和电子设备-CN202010057397.3有效
  • 张元科 - 北京有竹居网络技术有限公司
  • 2020-01-17 - 2023-10-27 - G06F9/48
  • 本公开实施例公开了信息处理方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:监听作用于页面的用户交互命令;当监听到所述用户交互命令时,检测所述页面上是否在执行页面加载操作;确定所述页面加载操作是否为耗时页面加载操作,其中所述耗时页面加载操作是待加载页面信息的信息量大于预设阈值的页面加载操作;若所述页面加载操作为耗时页面加载操作,执行所述用户交互命令对应的响应操作,延时执行所述页面加载操作。实现了优先响应用户命令,避免响应用户命令时同时执行大任务量的页面加载导致界面卡顿,改善了用户体验。
  • 信息处理方法装置电子设备
  • [发明专利]基于自监督感知损失多尺度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪方法-CN202310523498.9在审
  • 张元科;万兆翠;王栋 - 曲阜师范大学
  • 2023-05-10 - 2023-08-25 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于自监督感知损失多尺度卷积神经网络的纹理保持低剂量CT图像去噪方法,属于医学图像处理技术领域。本发明首先提出多尺度卷积模块,以刻画CT图像结构的多尺度特性。基于该模块,本发明设计了多尺度编码‑解码去噪网络模型,并在模型中引入多尺度空间金字塔注意力机制,以弥补编码器与解码器间语义差距。此外,本发明提出自监督多尺度感知损失模块,以刻画不同语义层级的感知损失,并引入权重参数自适应加权各语义层级感知损失的重要程度。本发明通过设计能够捕获CT图像中局部结构尺度间变化特性的网络模型,并采用基于自监督多尺度感知损失的网络训练策略,实现了具有纹理保持能力的低剂量CT图像去噪。
  • 基于监督感知损失尺度卷积神经网络剂量ct图像方法
  • [发明专利]基于纹理特征引导的纹理保持低剂量CT图像去噪-CN202310544345.2在审
  • 张元科;王栋;万兆翠 - 曲阜师范大学
  • 2023-05-16 - 2023-08-15 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于纹理特征引导的纹理保持低剂量CT图像去噪方法,属于医学图像处理领域。本发明具体公开了一种具有的纹理特征引导的多尺度深度残差注意网络模型,使其应用到低剂量CT成像中。主体网络模型包含四个子模型,一是多尺度初始去噪网络模型对低剂量CT进行去噪,另一个网络用于提取初始去噪网络后的纹理细节,两部分网络协同工作。提取的纹理细节与初始的低剂量CT经过多尺度图像和纹理特征融合网络模型相融合后,进入多尺度主去噪网络进一步对低剂量CT进行去噪,这有利于主去噪网络学习更多不明显的细节。本发明所公开的低剂量CT图像去噪的方法高效地去除了低剂量CT图像中的噪声和条纹伪影,同时保留了图像中的结构信息和纹理特征细节信息。
  • 基于纹理特征引导保持剂量ct图像
  • [发明专利]内容显示方法、装置和电子设备-CN202010079409.2有效
  • 张元科 - 北京无限光场科技有限公司
  • 2020-02-03 - 2022-04-08 - G06F3/04886
  • 本公开实施例公开了内容显示方法、装置和电子设备,通过将显示界面分为:用于显示房源标识的第一显示区域,和用于显示房源信息的第二显示区域。当用户需要改变在第二显示区域进行显示的房源信息时,仅需在第一显示区域执行第一触发操作,改变在第一显示区域进行显示的至少一个房源标识中的目标房源标识即可。进而可以减少用户从浏览一个房源信息,变更至浏览另一房源信息所需的时间。同时,由于仅需执行一个操作即可实现在第二显示区域显示的房源信息的变更,从而简化了对房源信息进行变更的操作过程。
  • 内容显示方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于分类框架的图像二值化方法-CN202111359981.5在审
  • 马飞;程荣花;孟静;王升波;赵景秀;张元科;李颖;张雪婷 - 曲阜师范大学
  • 2021-11-17 - 2022-02-18 - G06T7/00
  • 本发明属于计算机图像处理技术领域,公开了一种基于分类框架的光学相干层析扫描眼睛图像二值化方法及系统,首先对少量光学相干层析扫描眼睛样本图像进行指定单纯小区域划分并标注感兴趣区域和背景两类,然后利用Gabor模板提取每一个目标区域的特征并拼接为一个特征向量,对提取的特征进行降维并学习特征向量映射子空间;引入支持向量机学习分类器模型;对分类结果图像采用算法处理;最后得到二值化图像。本发明的优点在于解决了小样本二值化问题以及提出了基于指定N‑邻域目标区域分类框架的光学相干层析扫描眼睛图像二值化方法,可以充分利用小样本训练支持向量机分类模型,并能够学习得到图像样本的自适应的二值化阈值。
  • 一种基于分类框架图像二值化方法

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