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]一种表征管流状态下泡沫流体流变性能的实验方法-CN202011081212.9有效
  • 张磐;曹学文;郭丹;尹鹏博;李相 - 中国石油大学(华东)
  • 2020-10-08 - 2023-08-08 - G01N33/00
  • 本发明提出一种表征管流状态下泡沫流体流变性能的实验装置及方法,属于油气集输系统中的泡沫排液技术领域,主要解决现有技术中缺少对泡沫流体在管道流动中性能的测试手段及表征方法。该实验装置由气液两相流实验环路、泡沫性能测试模块和数据观测采集系统三部分组成。该方法通过采用泡沫性能测试模块和数据观测采集系统,测量不同泡沫质量下泡沫的电导率及流变特性,进而得到泡沫质量与其电导率、流变性的关系;采用气液两相流实验环路和数据观测采集系统,用于测量泡沫流体在管流状态下的截面电导率分布以及流型结构特征,结合上述得到的泡沫性能,建立不同管流状态下泡沫流体的流变模型,实现对管流状态下泡沫流体流变性能的表征。
  • 一种表征状态泡沫流体流变性能实验方法
  • [发明专利]一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法-CN202011269669.2有效
  • 杨跃东;张磐 - 中山大学
  • 2020-11-13 - 2023-08-01 - G16B15/20
  • 本发明涉及抗体结合位点预测领域,具体提供一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法,包括如下步骤:获取抗体上若干个高变区,将若干个高变区串连为一条高变区序列,在不同的高变区序列之间加入一种未知类型的氨基酸作为区分标识;所述的高变区序列中每个氨基酸的特征包括词嵌入特征、额外特征;将词嵌入特征和额外特征合并得到最后的特征矩阵,并将特征矩阵输入神经网络模型;所述的神经网络模型采用双向长短期记忆网络与transformer编码器学习高变区序列信息以及不同高变区之间的相互作用信息,预测抗体结合位点。本发明能通过学习不同高变区之间的相互作用信息,准确地预测抗体结合位点。
  • 一种通过序列预测抗体结合深度学习方法

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