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]一种色差图像质量评价方法-CN202111105792.5有效
  • 李润坤;李旸晖;吴豪;黄泽钿;何云峰;王乐 - 中国计量大学
  • 2021-09-22 - 2023-09-15 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种色差图像质量评价方法,包括1)将待评价图像做离散余弦变换,得到清晰度原值;2)将步骤1)中待评价图像做灰度化处理,得到灰度化后的待评价图像;3)将步骤2)中灰度化后的待评价图像做分块处理,得到分块处理后的图像组;4)将步骤3)中分块处理后的图像组做基于像素的计算和基于梯度的计算,得到一组基于像素的计算值和一组基于梯度的计算值;5)利用步骤1)中的清晰度原值与步骤4)中的一组基于像素的计算值和一组基于梯度的计算值进行色差评价计算,获得色差评价结果,实现对图像色差程度的客观评价。
  • 一种色差图像质量评价方法
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的单分子定位方法-CN202111105737.6有效
  • 吴豪;李旸晖;李润坤;黄泽钿;王乐 - 中国计量大学
  • 2021-09-22 - 2023-08-04 - G06T7/73
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的单分子定位方法。包括:1)计算仿真出三维粒子图像,将三维粒子图像中的粒子编码为二维矩形,得到二维矩形的参数信息。2)将步骤1)中计算仿真出的三维粒子图像和对应的二维矩形参数信息组成数据对作为训练集输入到卷积神经网络中进行学习训练,构建出三维粒子图像与二维矩形参数信息之间的映射关系,生成训练好的两者之间的映射关系的卷积神经网络模型。3)测试过程中将单分子图像输入到步骤2)中训练好的网络中,得到预测的二维矩形参数信息。4)将步骤3)中预测的二维矩形的参数信息转换为单分子图像中粒子的信息,利用单分子图像中粒子的信息进行三维重建达到单分子定位的目的。
  • 一种基于卷积神经网络分子定位方法
  • [发明专利]一种基于神经网络的光栅滤光片结构优化方法-CN202110267031.3有效
  • 陈旺磊;李旸晖;李润坤;牛浩;潘苑茹;王乐 - 中国计量大学
  • 2021-03-10 - 2023-06-27 - G06F30/17
  • 本发明涉及一种基于神经网络的光栅滤光片结构优化方法,包括:1)计算不同结构参数下的光栅滤光片所对应的光谱;2)把计算所得经过预处理的光谱,以及每个光谱所对应的光栅滤光片结构参数数据对作为数据集,输入神经网络中,该神经网络包括一个正向神经网络以及一个反向神经网络;3)先对正向神经网络进行学习训练,建立从光栅滤光片结构参数到光谱的映射关系,得到训练好的正向神经网络模型;然后对反向神经网络进行训练学习,建立从光谱到光栅滤光片结构参数的映射关系,得到训练好的反向神经网络;4)将待测试的光栅滤光片结构参数矩阵输入到训练好的正向神经网络中,得到对应预测的光栅滤光片光谱,实现光栅滤光片的光谱预测;同样地,将待测试的光栅滤光片光谱矩阵输入到反向神经网络中,得到预测的结构参数,实现光栅滤光片的按需反向设计。
  • 一种基于神经网络光栅滤光结构优化方法
  • [实用新型]一种养殖场用动物粪便清理装置-CN202223127321.7有效
  • 王海云;李润坤;侯亚坤 - 王海云
  • 2022-11-24 - 2023-03-17 - A01K1/01
  • 本实用新型公开了一种养殖场用动物粪便清理装置,涉及清理装置技术领域,包括水箱,所述水箱上设置有滚轮,所述水箱上设置有刮除机构,所述刮除机构包括固定座、导向板、顶杆、弹簧和刮板,所述水箱上设置有冲洗机构。本实用新型通过在水箱上设置滚轮,在水箱上设置固定座,在固定座上设置导向板,在导向板上设置顶杆,在顶杆上设置刮板,在导向板上焊接弹簧,通过推动水箱移动,以带动刮板沿养殖场地面滑动,对养殖场地面上堆积的动物粪便进行刮除,并在弹簧的形变作用下,可推动刮板始终与养殖场地面接触,避免刮板磨损后难以对粪便进行清理的问题。
  • 一种养殖场动物粪便清理装置
  • [发明专利]一种MAC端口报文统计RAM复用的方法和设备-CN202111054238.9在审
  • 贺伟;李润坤;潘申涛 - 苏州盛科通信股份有限公司
  • 2021-09-09 - 2023-03-14 - G11C11/419
  • 本申请提供了一种MAC端口报文统计RAM复用的方法和设备,MAC端口报文统计RAM复用的设备,包括:多个端口,被配置为用于接收或发送报文;以及多个随机存取存储器,被配置为用于供所述多个端口读写访问,以对对应的所述端口的报文进行统计;所述多个端口中的至少一个端口被配置为:与至少两个所述随机存取存储器相连接,以对至少两个所述随机存取存储器进行读写访问。本申请提供的MAC端口报文统计RAM复用的设备,端口的总容量更大,因此可以支撑更长的时间不溢出,由此实现了控制单元读取随机存取存储器的频率的降低,减轻了控制单元的负担。随机存取存储器的复用有效的减小了芯片的面积;在满足同等端口速率的条件下,降低了制造成本。
  • 一种mac端口报文统计ram方法设备
  • [发明专利]一种MAC数据处理方法、装置、存储介质-CN202111054227.0在审
  • 贺伟;王东;李润坤 - 苏州盛科通信股份有限公司
  • 2021-09-09 - 2023-03-10 - G06F11/10
  • 本发明公开了一种MAC数据处理方法、装置、存储介质,所述方法包括:对第一时钟周期内的待处理报文进行预处理,基于预处理后的待处理报文得到至少两个多字节数据;所述待处理报文为第一格式的数据;将所述至少两个多字节数据分别存入对应的缓存器,将每个所述多字节数据的相关信息压入每个所述缓存器对应的FIFO;每个所述字节数据的相关信息用于从相应的缓冲器和FIFO获取目标报文;根据所述至少两个多字节数据和每个所述多字节数据的相关信息,将所述至少两个多字节数据转换为第二格式的数据。
  • 一种mac数据处理方法装置存储介质
  • [实用新型]一种基于超表面的太赫兹偏振转换器-CN202221591828.5有效
  • 陈旺磊;李旸晖;洪博闻;李润坤;黄泽钿;吴豪 - 中国计量大学
  • 2022-06-17 - 2022-09-23 - H01Q15/00
  • 本实用新型公开了一种基于超表面的太赫兹偏振转换器,它的基本单元结构包括自上而下依次设置的顶层金属图案层(1)、中间介质层(2)和底层金属层(3);顶层金属图案层(1)包括贴附于中间介质层(2)上表面的第一金属贴片(1‑1)、第二金属贴片(1‑2)和第三金属贴片(1‑3),整个顶层金属图案层(1)为中心对称图形;第一金属贴片(1‑1)是金属同心圆环,第二金属贴片(1‑2)是双开口谐振环结构,为具有两个开口的金属圆环且两个开口分别位于圆环的一条直径两端,双开口谐振环的直径与x轴的角度α为45°,第三金属贴片(1‑3)是矩形,矩形的长轴与x轴的角度α为45°。本实用新型具有结构简单、工作频谱范围更宽等特点,能够对线偏振入射的太赫兹波进行偏振转换,实现线‑圆偏振的偏振转换。
  • 一种基于表面赫兹偏振转换器
  • [发明专利]MAC层数据报文的处理方法、设备和存储介质-CN202011616445.4有效
  • 贺伟;王东;李润坤 - 苏州盛科通信股份有限公司
  • 2020-12-31 - 2022-08-26 - H04L49/9005
  • 本发明揭示了一种MAC层数据报文的处理方法、设备和存储介质,所述方法包括:将数据通路送来的报文写入缓存RAM中,每个时钟周期最多写入M个字节,其中,所述缓存RAM由R个位宽为P的1R1W组成,P为M的约数,且R*P=M;按照写入的先后顺序读取所述缓存RAM和缓存寄存器,每个时钟周期读取上个时钟周期存入缓存寄存器中的Q1个字节和所述缓存RAM的S个1R1W,并将前N字节输出到MII,将剩余的Q2字节存入所述缓存寄存器中。与现有技术相比,本发明的MAC层数据报文的处理方法,通过将从数据通路送来的数据存储至由多个位宽较小的1R1W组成的缓存RAM中,大大减少在读取所述缓存RAM时需要的缓存寄存器的位宽,有效降低了芯片的整体面积,从而能够支持更高的接口速率。
  • mac数据报文处理方法设备存储介质
  • [发明专利]一种增强型显微图像降噪恢复方法-CN202110085267.5在审
  • 李润坤;李旸晖;牛浩;陈旺磊;潘苑茹;王乐 - 中国计量大学
  • 2021-01-22 - 2022-07-29 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种增强型显微图像降噪恢复方法,包括:1)将高信噪比显微图像进行噪声叠加处理,获得低信噪比显微图像;2)将成对高、低信噪比显微图像作为训练数据对成对输入到图像降噪神经网络中进行训练,获得训练好的图像降噪神经网络模型;3)将待测试噪声图像分别与标准高斯噪声图像和标准椒盐噪声图像输入图像判别系统;4)利用图像代数运算法,对步骤3)中进行噪声水平评估并分类后的待测试噪声图像进行处理,得到预处理后的显微图像;5)将预处理后的显微图像作为输入,调用训练好的图像降噪神经网络模型,获得降噪恢复后的显微图像,实现显微图像的恢复;6)对降噪恢复后的显微图像进行输出与显示,获得对应的降噪恢复后的显微图像,从而达到显微图像降噪恢复的目的。
  • 一种增强显微图像恢复方法

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