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]基于图像视觉质量的视频传输方法、系统及装置-CN201010227359.4有效
  • 戴琼海;杨铀 - 清华大学
  • 2010-07-07 - 2010-11-24 - H04N7/26
  • 本发明提出一种基于视觉质量的自由视点视频或多视点视频传输方法,包括以下步骤:服务器接收原始或经编解码后的自由视点视频或多视点视频信号;所述服务器计算虚拟视点图像的视觉质量;所述服务器根据所述虚拟视点图像的视觉质量确定上述自由试点视频或多视点视频信号编码的量化参数QP;和所述服务器根据确定的所述QP对所述自由视点视频或多视点视频信号重新进行编码压缩,并向一个或多个客户端发送。本发明能够根据虚拟视点图像的视觉质量对QP进行调整,从而使得客户端所得到的图像质量具有较高水平。
  • 基于图像视觉质量视频传输方法系统装置
  • [发明专利]一种三维对象特征视图选取方法-CN201010226085.7有效
  • 戴琼海;高跃 - 清华大学
  • 2010-07-06 - 2010-11-24 - G06K9/62
  • 本发明提出一种三维对象特征视图选取方法,包括以下步骤:选择一个三维对象作为目标三维对象,并获得与所述目标三维对象同类的三维对象的多视角视图;对每个三维对象的多视角视图获取保留多视图,并设置初始权重;计算任意两组属于不同三维对象的多视角视图之间的视图距离矩阵;对所有的三维对象的多视图的权重进行图上增强学习以获得最终的权重;和从原始的三维对象的保留的视图中,选取权重最大的若干个作为代表性视图。本发明的方法该算法不仅在被分析对象的多视图之间进行分析,同时考虑了同类对象之间的多视图的相关性,从而应用一种新的图上的增强学习方法进行代表性多视图选取。并且本发明方法设计简单,易于实现。
  • 一种三维对象特征视图选取方法
  • [发明专利]一种高丙烯酰胺和丙烯腈耐受性产腈水合酶工程菌及应用-CN201010188495.7有效
  • 于慧敏;马玉超;沈忠耀 - 清华大学
  • 2010-05-24 - 2010-11-24 - C12N15/113
  • 本发明公开了一种属于工业微生物技术领域的高丙烯酰胺和丙烯腈耐受性的产腈水合酶工程菌、该工程菌的构建方法及其在微生物法生产丙烯酰胺中的应用。该工程菌是以高产腈水合酶且利用腈水合酶生产丙烯酰胺的菌株为出发菌株,在该工程菌中额外表达突变的RNA聚合酶sigma因子基因,工程菌优选赤红球菌Rhodococcus ruber TH-5(amdA-)/pNV18AM CGMCC No.3725。该工程菌对丙烯腈和丙烯酰胺的耐受性比出发菌株提高了一倍以上,在40%丙烯酰胺溶液中浸泡时腈水合酶半衰期延长了1.3倍。本发明还公开了该工程菌的构建方法及其在生产丙烯酰胺中的应用。利用本发明菌株生产丙烯酰胺,分批水合产物浓度高,反应批次增加,浓缩负担减少,从而显著降低生产成本。
  • 一种丙烯酰胺丙烯腈耐受性产腈水合工程应用
  • [发明专利]基于稀疏表示的视频差错隐藏方法和装置-CN201010212205.8有效
  • 戴琼海;肖红江 - 清华大学
  • 2010-06-21 - 2010-11-24 - H04N7/68
  • 本发明提出一种基于稀疏表示的视频差错隐藏方法,包括:检测并获取当前帧中的损坏像素区和完好的像素区;获得所述当前帧中完好的像素区内像素相对于参考帧的运动向量;根据所述运动向量对所述当前帧和所述参考帧进行宏块匹配以生成所述完好的像素区的运动补偿后的残差图像;根据所述残差图像构建图像稀疏度目标函数;和对所述图像稀疏度目标函数求解,并根据求解结果填充所述损坏像素区。本发明直接利用了图像稀疏表示特性来重构发生错误的图像区域,简单易用,性能优异。
  • 基于稀疏表示视频差错隐藏方法装置
  • [发明专利]一种用于语种识别的建模方法及装置-CN201010207237.9有效
  • 何亮;张卫强;刘加 - 清华大学
  • 2010-06-23 - 2010-11-24 - G10L15/02
  • 本发明的实施例提出了一种用于语种识别的建模方法,包括输入语音数据,对语音数据预处理得到特征序列,将特征矢量映射为超矢量,对超矢量进行投影补偿,通过支持向量机算法建立训练语种模型;对待测语音采用上述步骤得到待测超矢量,对待测超矢量进行投影补偿,利用语种模型对所述待测超矢量打分,识别待测语音的语言种类。本发明实施例还提出了一种用于语种识别的建模装置包括语音预处理模块、特征提取模块、多坐标系原点选择模块、特征矢量映射模块、子空间提取模块、子空间投影补偿模块、训练模块和识别模块。根据本发明实施例提供的方法及装置,去除高维统计量中对识别无效的信息,提高语种识别的正确率,降低在集成电路上的运算复杂度。
  • 一种用于语种识别建模方法装置
  • [发明专利]一种由环己酮肟制备己内酰胺的贝克曼重排新方法-CN201010224892.5有效
  • 骆广生;张吉松;王凯;吕阳成 - 清华大学
  • 2010-07-09 - 2010-11-24 - C07D223/10
  • 本发明公开了属于化学反应工程技术领域的一种由环己酮肟制备己内酰胺的贝克曼重排新方法。该方法利用微反应器的高效混合及优异的传质、传热性能,在第一个微反应器中以发烟硫酸作为分散相,把环己酮肟溶解在惰性溶剂中作为连续相,两者混合并引发重排反应,反应混合物经过熟化后作为连续相通入第二个微反应器中,与作为分散相通入的水混合并发生水解反应,得到含己内酰胺的水溶液,惰性溶剂循环回系统。该方法在很宽的酸肟比范围内(0.8~3.0)只需10~40s的反应时间,即可达到高转化率(>99.9%)和高选择性(>99.9%),具有操作弹性大、运行成本低、安全性和可控性好、生产效率高的优势,并可大幅降低副产硫酸铵的产量。
  • 一种环己酮制备己内酰胺贝克重排新方法
  • [发明专利]一种基于主动视觉的气浮遥操作平台-CN201010191289.1无效
  • 孙富春;胡来红;刘华平;王裕基;李永明 - 清华大学
  • 2010-05-28 - 2010-11-24 - B25J9/08
  • 本发明涉及一种基于主动视觉的气浮遥操作平台,属于空间机器人技术领域。其中,高压气瓶置于气浮平台内,气浮平台的底部设有气足和喷嘴。机械臂安装基座、电源模块、电机驱动器和控制器分别置于气浮平台上。控制器通过连接电缆与电磁阀相连。高压气瓶的阀门分别与喷嘴和气足相连。主动视觉装置和两个机械臂通过机械臂安装基座上固定在气浮平台上。主动视觉装置由可旋转摄像机和基座组成。机械臂的肩关节固定在机械臂安装基座上,其大臂、肘关节、小臂依次与肩关节相连接。本发明遥操作平台,增加了主动视觉功能,使平台上的摄像头自适应的跟踪目标物,使目标物始终处于摄像头视场的中心部位,极大方便了遥操作人员的观察,提高了遥操作的效率。
  • 一种基于主动视觉气浮遥操作平台
  • [发明专利]应答H2O2的miRNA-408-5p及其应用-CN201010221429.5无效
  • 刘进元;李甜 - 清华大学
  • 2010-06-29 - 2010-11-24 - C12N15/113
  • 本发明公开了一种应答H2O2的miRNA-408-5p及其应用。本发明保护的miRNA-408-5p是序列表的序列1所示的RNA。本发明还保护序列1所示RNA在抑制单糖转运蛋白基因表达和/或促进单糖转运蛋白基因的mRNA降解中的应用;所述单糖转运蛋白如序列表的序列2所示。应用miRNA-408-5p有望获得对氧化胁迫、干旱、高盐等有较强耐受性的植株,造福于农业生产。
  • 应答submirna408及其应用
  • [发明专利]一种基于二部图的视频指纹匹配方法-CN201010229482.X无效
  • 丁贵广;聂荣显 - 清华大学
  • 2010-07-12 - 2010-11-24 - G06F17/30
  • 本发明提出了一种基于二部图的视频指纹匹配方法,包括以下步骤:分别提取数据库视频与查询视频的关键帧指纹特征信息;判断所述数据库视频和查询视频的关键帧指纹特征信息之间的相似度,以根据所述相似度建立所述查询视频关键帧的匹配链表集合;根据所述查询视频的关键帧指纹信息与匹配链表集合的关系,构造由所述数据库视频与查询视频的关键帧组成的二部图集合;和对所述二部图集合进行筛选以得到匹配结果。通过本发明的基于二部图的视频指纹匹配方法,即减少了算法的计算量,又降低了算法的时间复杂度。另外,该方法对视频的时间编辑具有一定的鲁棒性,即在视频存在一定的跳帧和丢帧现象时仍然能够复制视频。
  • 一种基于二部视频指纹匹配方法
  • [发明专利]一种典型非层次耦合系统多学科多目标协同优化方法-CN201010226698.0无效
  • 苏瑞意;桂良进;范子杰 - 清华大学
  • 2010-07-14 - 2010-11-24 - G06Q10/00
  • 本发明涉及一种典型非层次耦合系统多学科多目标协同优化方法,其包括如下步骤:(1)将耦合系统分解成系统层、中间层和学科层三层结构;(2)根据分解后的优化问题,系统层采用多目标进化算法进行求解,中间层和学科层采用序列二次规划算法求解,在中间层中对学科层返回的所有耦合变量进行协调,然后把协调后的结果返回给系统层,实现多学科多目标优化。本发明由于引入一个协调器作为中间层,因此能允许学科变量之间相互重叠,使算法更适用于高度耦合的非层次复杂系统的优化设计,有效地解决了多学科多目标优化的困难。本发明可以广泛应用于系统优化设计领域。
  • 一种典型层次耦合系统学科多目标协同优化方法

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