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]一种多色荧光碳点及其应用-CN202211584923.7有效
  • 黄锐;周毅;胡家祥;耿华伟;王婧;张鹏 - 西南政法大学
  • 2022-12-09 - 2023-10-24 - C09K11/65
  • 本发明属于毒品检测技术领域,具体涉及一种多色荧光碳点,由柠檬酸铵和尿素混合水溶液进行水热反应制备而得,其中,柠檬酸铵的质量浓度为0.1g/25ml‑0.5g/25ml,尿素的质量浓度为0.1g/25ml‑0.2g/25ml,多色荧光碳点的粒径为8nm‑10nm。本发明还公开了一种毒品检测方法,将毒品与多色荧光碳点混合生成待检测物质,根据待检测物质生成检测数据,将检测数据放入分析模型中;分析模型包括卷积神经网络和全连接网络;卷积神经网络提取检测数据中的特征信息,全连接网络根据特征信息、定性分类和定量分类进行分析,并输出毒品的定性结果和定量结果。本发明旨在建立一种便捷、高效率且检测范围广的毒品检测技术。
  • 一种多色荧光及其应用
  • [实用新型]一种拼接式宣讲台-CN202222936374.7有效
  • 雷浩伟 - 西南政法大学
  • 2022-11-04 - 2023-09-26 - A47B19/00
  • 本实用新型涉及一种拼接式宣讲台,包括支撑柱和移动底座,所述移动底座上表面开设了两个放置槽,两个所述放置槽内部均设置了与支撑柱下端固定连接的拆卸块,拆卸块表面开设了贯穿拆卸块一侧的卡槽,两个所述拆卸块之间设置了限位机构一,所述支撑柱两侧表面均开设了限位孔,所述支撑柱上端设置了内部与支撑柱表面滑动连接的调节框,调节框内部两侧均开设了复位腔,复位腔内部设置了限位机构二。本实用新型所述的一种拼接式宣讲台,一方面可以使整个装置进行拆卸,从而便于运输,另一方面可以根据使用者的身高对台面的高度进行调节,从而利于使用者使用。
  • 一种拼接宣讲
  • [发明专利]一种多色交联效应发射长波碳点粉末的制备方法及应用-CN202111664874.3有效
  • 彭迪;李垭怡 - 西南政法大学
  • 2021-12-30 - 2023-09-19 - C09K11/65
  • 本发明公开了一种多色交联效应发射长波碳点粉末的备方法,具体包括以下步骤:S1、溶剂热反应;S2、制备荧光碳点溶液;S3、静置分层;S4、添加聚乙烯吡咯烷酮PVP;S5、烘干;S6、研磨。目前用于潜在指印成像的碳点主要包括溶液形式和粉末形式,但现有的碳点还存在如耗时长、制作复杂、污染基材等缺陷,而粉末喷显由于其快速、便携和易于操作的优点在潜在指印的开发中仍然是最流行的方法,因此本发明对简易的碳点粉末制备进行了研究。本发明具有以下有益技术效果:制备的碳基红色、橙色和黄色荧光粉对在复杂纹理或多色基底上的潜在手印显现效果好,具有高灵敏度与对比度;产品制备方法简单易行,易于推广应用;为法医学、其他生物成像或传感领域提供了潜在的荧光探针。
  • 一种多色交联效应发射长波粉末制备方法应用
  • [发明专利]基于多通道及注意力机制的CNN笔迹鉴别方法-CN202310349664.8在审
  • 周娟;唐艳君;涂舜 - 西南政法大学
  • 2023-04-04 - 2023-06-13 - G06V30/32
  • 本发明提供了一种基于多通道及注意力机制的CNN笔迹鉴别方法,包括如下步骤,收集真实有效的个人签名图例构建数据库,针对笔迹图像进行预处理提取有效图像特征,并算出运笔8方向色彩特征图,形成多通道笔迹数据对;基于多通道笔迹数据对的多通道特征图数据,设计一种特征图自注意力机制,计算综合注意力特征矩阵;利用多通道笔迹数据,和综合注意力特征矩阵,基于incepion v3的结构构建CNN网络用于笔迹鉴别;若笔迹鉴别为同一个人则为1,结果为不同人则为0。本发明利用了多通道数据及自注意力机制的CNN网络模型对笔迹进行真伪鉴别。将笔迹鉴别与计算机技术结合以辅助进行笔迹真伪的判断,达到了更准确的鉴定结果,也在一定程度上保障了司法鉴定的公正性。
  • 基于通道注意力机制cnn笔迹鉴别方法
  • [发明专利]基于残差学习和亚像素重组映射对图像超分辨率重建方法-CN202310040434.3在审
  • 周娟 - 西南政法大学
  • 2023-01-12 - 2023-05-23 - G06T3/40
  • 本发明提供了一种基于残差CNN网络和像素重组映射的图像超分辨率重建方法,构建用于放大图像并恢复图像细节的Pixel‑reshuffle andResidual‑CNN模型,将卷积神经网络的第二和第三层分别加上残差网络,使网络对图像细节和整体性的结构同时进行特征提取,最后在第4个层卷积后采用像素重组映射模块进行图像尺寸调整,将输出图像放大为输入图像的r倍。构建该模型对应的数据集对其进行训练,获得训练完成的图像超分辨率重建模型;待处理的低分辨率图像通过训练完成的重建模型,获得重建后的图像。本发明可以有效的对图像进行超分辨率重建,同时对图像的纹理细节和亮度上的处理均优于以往的CNN处理方法;本方法具有较好的迁移性,能对静态人脸截图进行超分辨率重建,重建图像有较好的亮度和细节特征。
  • 基于学习像素重组映射图像分辨率重建方法
  • [发明专利]一种基于危险性级别判断的暴力精神障碍患者防范系统-CN202010276117.8有效
  • 向静 - 西南政法大学
  • 2020-04-09 - 2023-05-09 - A61B5/16
  • 本发明提供一种基于危险性级别判断的暴力精神障碍患者防范系统,包括计算机,可穿戴设备,智能门锁:所述计算机分别与可穿戴设备连接;所述计算机与智能门锁连接;所述计算机计算精神障碍患者最终危险状态系数;所述计算机判断当患者最终危险状态系数大于预设值时则向智能门锁发出锁闭信号。本发明的有益效果是:通过对患者生理信息和活动视频以及语音监控,自动获取患者精神障碍状态评估数据并发送至服务器,当患者独自在家且处于预设危险等级的不稳定状态时,及时关闭门锁,限定患者的移动范围,降低了精神障碍患者伤害他人的可能性。
  • 一种基于危险性级别判断暴力精神障碍患者防范系统
  • [发明专利]一种精神障碍患者危险级别判断系统-CN202010276090.2有效
  • 向静 - 西南政法大学
  • 2020-04-09 - 2023-05-09 - A61B5/0205
  • 本发明提供一种精神障碍患者危险级别判断系统,其特征在于,包括计算机,可穿戴设备:所述计算机分别与可穿戴设备连接;所述计算机与精神病管理部门云端服务器连接;所述计算机计算精神障碍患者最终危险状态系数并发送至所述精神病管理部门云端服务器。本发明通过计算最终危险状态系数R,可以准确的评估精神障碍患者的症状及危险状态,为社区管理人员管理精神患者员提供准确可靠的参考数据,为社区管理人员执法行动提供依,可以由效避免精神障碍患者发病引发的社会惨剧。
  • 一种精神障碍患者危险级别判断系统
  • [发明专利]一种基于危险性级别判断的精神障碍患者随身预警系统-CN202010275270.9有效
  • 向静 - 西南政法大学
  • 2020-04-09 - 2023-03-24 - A61B5/16
  • 本发明提供一种基于危险性级别判断的精神障碍患者随身预警系统,包括计算机,可穿戴设备,公安局服务器:所述计算机分别与可穿戴设备连接;所述计算机与公安局服务器连接;所述计算机计算精神障碍患者最终危险状态系数并发送至公安局服务器;所述公安局服务器判断当患者最终危险状态系数大于预设值时则向患者所在区域的人群发送短信警报。公安局服务器预先获取患者所在区域的通信基站信息,当精神障碍患者最终危险状态系数大于预设值,精神障碍患者处于设定危险等级的危险状态时,公安局服务器向患者所在区域的人群发送短信预警,降低了危害发生的可能性。
  • 一种基于危险性级别判断精神障碍患者随身预警系统
  • [发明专利]一种精神障碍患者危险级别判断方法-CN202010275278.5有效
  • 向静 - 西南政法大学
  • 2020-04-09 - 2023-03-24 - A61B5/16
  • 本发明提供一种精神障碍患者危险级别判断方法,包括以下步骤:S1:通过患者佩戴的可穿戴设备和患者行动范围的安防监控设备获取患者的心跳数据,语音数据,监控视频数据;S2:采用计算机依据所述心跳数据,所述语音数据,所述监控视频数据分析患者行为,由计算机自动生成患者行为数据,并有患者行为数据获取患者危险等级数据;S3:采用计算机依据用户危险等级数据获取患者最终危险状态系数。本发明的有益效果是:通过对患者生理信息和活动视频以及语音监控,自动获取患者精神障碍状态评估数据,使社区工作人员第一时间掌握精神障碍者病情和危险性的动态变化。
  • 一种精神障碍患者危险级别判断方法
  • [发明专利]一种锰系荧光指纹显影粉末及其制备方法与应用-CN202110129992.8有效
  • 彭迪;张雨嫣 - 西南政法大学
  • 2021-01-29 - 2023-03-21 - C09K11/64
  • 本发明属于材料科学与法庭科学领域,公开了一种锰系荧光指纹显影粉末及其制备方法与应用。本发明显影粉末的结构式为K3AlF6:Mn4+‑OA,其制备方法为:将Al(NO3)3·9H2O和HF溶液混合,加入K2MnF6,再加入KF,搅拌后冷却;收集粉末,洗涤三次,再置于55~85℃的真空环境下2~4h,得到K3AlF6:Mn4+荧光粉;将酒精和油酸混合,K3AlF6:Mn4+荧光粉,载置于超声仪中分散0.5~1.5h后在120~150℃水浴中加热6h,进行冷却离心,用乙醇洗涤去除多余的油酸产物,再在55~70℃下干燥5h,生成油酸钝化的K3AlF6:Mn4+‑OA粉末。本发明,潜手印显现试剂的方法为:1)将K3AlF6:Mn4+‑OA铺散在指印表面,显现客体上的潜手印;2)用蓝光照射手印,采集手印图像。本发明的粉末具有高对比度、高灵敏度和高选择性的特点。
  • 一种荧光指纹显影粉末及其制备方法应用
  • [发明专利]基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统-CN202211410616.7在审
  • 黄锐;彭安;胡家祥 - 西南政法大学
  • 2022-11-09 - 2023-03-10 - G01N21/65
  • 本发明公开了基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统。该方法包括:获取待测样品N个采样点的表面增强拉曼光谱序列;将N个表面增强拉曼光谱序列分别输入训练好的CNN‑GRU深度学习模型的N个独立通道输入端,将N个表面增强拉曼光谱序列集中输入训练好的CNN‑GRU深度学习模型的集中通道输入端;CNN‑GRU深度学习模型输出毒品类别或者毒品类别和毒品浓度等级。CNN‑GRU深度学习模型将CNN与GRU引入拉曼光谱数据特征的分析,以完整的提取光谱中的细节特征与空间相关性并用于判断毒品类型,能够实现对多种毒品类型进行快速、同时、高准确率识别,还能对毒品的浓度进行准确的定量识别。
  • 基于表面增强光谱通道毒品模糊识别方法系统
  • [发明专利]一种潜指印中爆炸残留物可视化的方法-CN202010728179.8有效
  • 黄锐;马玉瑶 - 西南政法大学
  • 2020-07-24 - 2023-02-24 - G01N21/64
  • 一种潜指印中爆炸残留物可视化的方法,包括以下步骤:将HCL溶液与OPD溶液均匀混合,配置成A试剂;将NaOH溶液与环糊精溶液均匀混合,配置成B试剂,然后使用纳米四氧化三铁粉末对含NO2潜指印进行显现,再使用A溶液浸没潜指印并静置10min后注入B溶液,10min后取出指印载体自然晾干进行显现即可。本发明的有益效果是:成本低廉、设备便携、操作简单、条件温和,操作过程快速高效,可有效减少对证物的破坏,且准确可靠检测潜指印中的NO2
  • 一种指印爆炸残留物可视化方法

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