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]一种新型户外写生画架-CN202320998941.3有效
  • 张仕骏;朱平;张杰;耿亚辉;付健;牛晓娟;辛可可;毛琳;周慧;索怡然;林浩 - 张仕骏
  • 2023-04-28 - 2023-10-20 - B44D3/18
  • 本实用新型公开了一种新型户外写生画架,包括架体,架体的一侧设置有提手,架体的前侧表面套接有抽屉,抽屉的前侧表面贯穿设置有拉口,架体的顶端表面贯穿设置有空槽,空槽内套接有画板,画板的一侧顶端表面设置有挡板,挡板的下方设置有磁块,画板的内部贯穿设置有连接杆,连接杆的两端分别贯穿至架体内部,画板的后侧设置有支撑机构,架体的底端设置有连接块,连接块的内部套接有伸缩杆,通过支撑杆与定位块之间的插接,使画板能够根据画者的需求自由调节画板的倾斜角度,从而满足使用者的写生需求,将写生过程中需要用到的纸笔、橡皮和颜料等很多的工具放置在抽屉中,不需要携带相应的工具箱,取用更加方便。
  • 一种新型户外写生画架
  • [发明专利]基于深度学习的目标频率特征表达方法、网络和图像分类方法-CN202110746900.0有效
  • 杨大伟;李雪萌;毛琳;张汝波 - 大连民族大学
  • 2021-07-01 - 2023-09-01 - G06V20/10
  • 基于深度学习的目标频率特征表达方法、网络和图像分类方法,属于深度学习目标检测领域,为了解决通过调整频率信息来表达不同目标,增强图像的显著性特征,提升深度学习网络的检测性能的问题,要点是将图像空间域特征转换为频域特征,并分别提取其高、低频频率特征;将高、低频频率特征分别并独立地分离为延续上级频率属性并频率属性相同的两个下级分量频率特征,上级频率属性不同的两个下级分量频率特征融合为一个高频融合特征和一个低频融合特征;对于任一融合特征,独立地提取其高、低频频率特征,获取这一融合特征对应的一个高频融合特征和一个低频融合特征;效果是增强特征频率的显著性信息,输出融合的频域微分张量。
  • 基于深度学习目标频率特征表达方法网络图像分类
  • [发明专利]基于高低频强化的全景图像分割方法、计算机系统和介质-CN202110806328.2有效
  • 毛琳;任凤至;杨大伟;张汝波 - 大连民族大学
  • 2021-07-16 - 2023-08-29 - G06T7/00
  • 基于高低频强化的全景图像分割方法、计算机系统和介质,属于深度学习图像处理领域,为了解决传统时域卷积神经网络对前背景特征频率的忽视问题,读取数据集图像,对图像预处理获取四层残差特征,对四层残差特征进行特征维度调整,实施高低频特征分离,得到高频特征和低频特征,将高频特征进行高频强化,得到高频强化特征,将低频特征进行低频强化,得到低频强化特征,将高频强化特征和低频强化特征分别进行分割预测,并得到两种分割结果进行融合,得到全景分割结果,效果是根据频域特性分离高低频特征,以频率需求为导向提取前背景特征,并通过强化前背景特征的频域显著性差异来加速场景分析和理解过程。
  • 基于低频强化全景图像分割方法计算机系统介质

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