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]一种用于新生儿肺病早期筛查的装置-CN201910336502.4在审
  • 郎旭梅;孙淼;雷军明 - 青岛大数华创科技有限公司
  • 2019-04-25 - 2020-10-30 - G16H50/20
  • 本发明提供一种用于新生儿肺病早期筛查的装置,包括以下模块:体征监测模块、数据处理模块、肺病初筛模块和综合诊断模块。在体征监测模块,本发明通过体温、心率、血氧和呼吸监测仪器采集新生儿的生命体征数据;在数据处理模块,采用特征提取和数据归一化等方法处理新生儿的生命体征数据;在肺病初筛模块,根据采集的生命体征数据,利用肺病初筛模型自动诊断病情,生成诊断报告;在综合诊断模块,医生根据报告对新生儿做进一步检查,然后做出综合诊断,最后对患儿采取积极有效地治疗,降低对新生儿的伤害。
  • 一种用于新生儿肺病早期装置
  • [发明专利]一种移动式智能样本存取管理装置-CN201910302197.7在审
  • 郎旭梅;孙淼;史航 - 青岛大数华创科技有限公司
  • 2019-04-16 - 2020-10-27 - B01L9/00
  • 本发明涉及一种移动式智能样本存取管理装置,它主要用于样本的暂存、分拣和转移;包括支撑台、低温样本存储箱、触屏式操作终端;所述的支撑台分为上下两层,下层为耗材放置区,上层配备低温样本存储箱;触屏式操作终端安装在支撑台把手处,可调整角度,在设备不使用时能够收纳至支撑台侧边,不易被碰撞,起到很好的保护作用。本发明结构设计合理,样本库操作人员可先在触平式操作终端记录样本存取操作,而后通过低温样本存储箱上的操作窗口移动样本;同时可在触平式操作终端查看低温样本存储箱内温度变化。本发明结合了样本库信息管理系统与移动式低温样本操作平台,为样本库操作人员提供最便捷、安全的样本操作流程。
  • 一种移动式智能样本存取管理装置
  • [发明专利]一种用于测量实验室气体的模块-CN201910095441.7在审
  • 郎旭梅;孙淼;史航 - 青岛大数华创科技有限公司
  • 2019-01-31 - 2020-08-07 - G08B21/12
  • 本发明提供一种用于测量实验室气体的模块,包括以下部分:无线传感元件、无线网关、服务器、云端数据库、声光报警器以及移动终端服务;本发明通过部署在实验室内的无线传感元件采集实验室气体环境中检测模块所需要的底层数据;继而通过无线网关将接收到的数据发送给服务器,进行数据处理;若生成报警则将报警数据存储进云端数据库;并通过声光报警器及移动终端进行报警;此外管理人员可通过移动终端查看每种检测气体的变化曲线图。为管理人员提供实时、准确、可靠的报警提醒,辅助管理人员维护实验室气体环境安全。
  • 一种用于测量实验室气体模块
  • [发明专利]一种仪器设备使用率判断的方法-CN201910064404.X在审
  • 郎旭梅;孙淼;雷军明 - 青岛大数华创科技有限公司
  • 2019-01-23 - 2020-07-31 - G06K9/62
  • 本发明提供一种仪器设备使用率判断的方法,包括以下模块:数据获取层、数据处理层、状态监测层和设备评估层。在数据获取层,本发明通过各种传感器以及摄像头采集设备和工作人员的特征数据;在数据处理层,采用特征提取和数据挖掘等方法处理特征数据;在状态监测层,利用神经网络技术学习、分析、识别设备的使用状况;在设备评估层,通过图形化方式量化设备的使用状况,提高仪器设备的使用率。为合理配置仪器设备提供科学依据,更好的发挥仪器设备的使用效益。
  • 一种仪器设备使用率判断方法
  • [发明专利]一种低温设备故障预测的方法-CN201811011137.1在审
  • 雷军明;郎旭梅;孙淼 - 青岛大数华创科技有限公司
  • 2018-08-31 - 2020-03-10 - G06F30/20
  • 本发明提供一种低温设备故障预测的方法,包括以下模块:数据获取层、数据处理层、故障预测层和健康评估层。在数据获取层,本发明通过各种传感器采集低温设备关键部件的传感数据;在数据处理层,采用特征提取和数据挖掘等方法处理低温设备数据;在故障预测层,利用循环神经网络技术分析、学习和预测低温设备的故障情况;在健康评估层,通过图形化方式量化设备的健康状况并预测设备未来状态趋势,提高低温设备的安全性和可靠性,防止故障发生。
  • 一种低温设备故障预测方法

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