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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  • [实用新型]一种多功能综合护理车-CN202222145446.6有效
  • 王雪娇;孟凡莉;邢孔玉;白芳;张娇娇;符白玉;林芳荣;陈丽燕;方芳;周胃雯;李慧子;李香花 - 海南医学院
  • 2022-08-16 - 2023-02-24 - A61G12/00
  • 本实用新型提供了一种多功能综合护理车,包括车体和活动连接在所述车体上的搭载组件;所述车体包括若干数量的搭载板和贯穿于这些搭载板之间的连接柱,在最底层的搭载板的底部设有用于移动的万向轮;所述搭载组件包括固定部、连接部和用于卡放垃圾箱或其他盆具的卡持部,所述固定部和卡持部之间通过连接部相连,所述搭载组件上还有用于调节所述固定部松紧度的调节组件,在使用中,垃圾箱或其他盆具可搭载于搭载组件上,搭载组件在未搭载垃圾箱或其他盆具的时候,又可以收纳在搭载板上,不仅降低了使用时的车体空间占用率,还降低了未使用时的科室空间占用率。
  • 一种多功能综合护理
  • [发明专利]一种脊柱友好型内置骨骼背包-CN202111259934.3在审
  • 张娇娇 - 张娇娇
  • 2021-10-28 - 2023-02-10 - A45F3/08
  • 本发明公开了一种脊柱友好型内置骨骼背包,涉及背包技术领域,解决了现有背包结构较为简单,没有充分考虑人体受力情况,背包的负重不能很好进行分散,容易导致肌肉损伤、腰肌劳损的技术问题。该背包包括背包本体和骨骼内支撑;所述骨骼内支撑设置于所述背包本体的内部,并能够对所述背包本体进行支撑;所述背包本体、骨骼内支撑相互独立,且尺寸相互匹配;所述骨骼内支撑能够与人体的腰背贴合,分散人体的腰背、肩部所承受的背包负重。本发明能够通过骨骼内支撑很好的贴合腰背,分散成人腰背、肩部所承受物体的重量,使成人所承受物体重量分散于后骨盆,动、静态时均可防止肌肉损伤、腰肌劳损,使成人的背包舒适感加强。
  • 一种脊柱友好内置骨骼背包
  • [外观设计]加湿器(H905)-CN202230634078.4有效
  • 张娇娇 - 张娇娇
  • 2022-09-24 - 2023-01-31 - 23-04
  • 1.本外观设计产品的名称:加湿器(H905)。2.本外观设计产品的用途:用于空气加湿。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:设计1立体图。5.指定设计1为基本设计。
  • 加湿器h905
  • [发明专利]一种抗氧化活性肽及其应用-CN202110816921.5有效
  • 吴绍珍;何志平;吴峰华;刘兴泉;胡浩;张娇娇;汪卿卿 - 浙江农林大学
  • 2021-07-20 - 2023-01-20 - C07K7/06
  • 本发明提供了一种抗氧化活性肽,选自以下序列中的一种或多种:FYSLHTF,氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示;SSGHTLPAGV,氨基酸序列如SEQ ID NO.2所示;TFQGPPHG,氨基酸序列如SEQ ID NO.3所示;VLFSNY,氨基酸序列如SEQ ID NO.4所示;VYGYADK,氨基酸序列如SEQ ID NO.5所示;YTPEYQTK,氨基酸序列如SEQ ID NO.6所示。本发明提供的活性肽具有抗氧化活性,可作为功能活性因子用于开发具有抗氧化作用的食品、保健品、药品。本发明的活性肽可以为单一活性成分或是作为活性成分之一与其他活性成分协同作用。
  • 一种氧化活性及其应用
  • [发明专利]基于多模态自监督的医学影像分割方法-CN202211374925.3在审
  • 许铮铧;张娇娇 - 河北工业大学
  • 2022-11-04 - 2023-01-13 - G06T7/00
  • 本发明为基于多模态自监督的医学影像分割方法,首先获取病灶组织的多模态医学影像,包括A模态图像和B模态图像,并对图像进行预处理;接着,构建循环一致性模态对比域翻译网络,包括两个生成器和两个判别器;生成器用于将一个模态的图像转换为另一个模态的图像,包括编码器、中间共享模块和解码器;判别器用于判断自身输入的来源;然后,预训练循环一致性模态对比域翻译网络,计算训练损失,损失函数包括多模态语义一致性损失、对抗性损失、跨域翻译损失和循环一致性损失;最后,构建A模态分割网络和B模态分割网络,将预训练得到的权重迁移到两个分割网络中,将训练后的两个分割网络分别用于对应模态的医学影像分割。将对比跨域翻译作为多模态自监督预训练任务来学习更全面的模态特征,促进网络更好地学习模态特性和共性知识,提升分割能力。
  • 基于多模态监督医学影像分割方法

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