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[发明专利]利用人工智能深度学习的生物测量对象浓度测量方法-CN201880093318.5在审
发明人：李锡沅;姜秉根;李明澔;南学铉;李弦锡 -专利权人：爱-森新株式会社
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G01N27/327 文献下载
摘要：如果现有的测量技术是相关领域专家长时间研发应用直接提取特征的公式或方法以有效提取特征(Features)的技术，则本发明的目的是提供一种利用人工智能深度学习的测量对象浓度测量方法，将测量时间内从携带信息(Labels)的样品获得的输入信号进行图像化建立数据集，通过利用人工神经网络技术的深度学习找出人们无法预知的有用的特征等，并且应用如此通过学习获得的算法，可以估算出结果值。
利用人工智能深度学习生物测量对象浓度测量方法

[发明专利]用于分析物分析的基于人工神经网络深度学习的方法、装置、学习策略及系统-CN201880088778.9在审
发明人： 姜秉根;李明澔;李锡沅;南学铉;车晟熏 -专利权人：爱-森新株式会社
申请日： 2018-04-06 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用人工神经网络深度学习技术分析测量对象的系统，所述系统包括：生物特征信息测量装置；以及基于分析生物特征信息的人工智能的深度学习服务器，所述深度学习服务器具备：信号获取单元，用于获取基于电化学反应的信号，将通过所述生物特征信息测量装置采集的血液注入具有一对电极的传感器会引起所述电化学反应；信号处理单元，用于将从所述信号获取单元获取的信号预处理为用于人工智能深度学习的信号；生物特征信息测量算法生成单元，用于利用深度学习人工神经网络技术自动提取利用通过所述信号处理单元处理的信号进行优化的生物特征信息测量算法；以及优化算法结果提供单元，用于向所述生物特征信息测量装置提供优化的生物特征信息测量算法。
用于分析基于人工神经网络深度学习方法装置策略系统

[发明专利]使用完全卷积架构的驾驶员视觉注意的计算框架的系统和方法-CN201880010444.X在审
发明人：阿施施·塔瓦里;姜秉根 -专利权人：本田技研工业株式会社
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06F7/00 文献下载
摘要：本发明提供了用于估计驾驶场景的一个或多个目标的显著特点的系统和方法。在一些方面，系统包括存储器，该存储器存储用于执行用于估计驾驶场景的一个或多个目标的显著特点的过程的指令。该系统还包括处理器，该处理器被配置为执行指令。在各个方面，过程包括生成贝叶斯框架以对驾驶员的视觉注意进行建模，贝叶斯框架包括自底向上显著特点元素和自顶向下显著特点元素。在各个方面，该过程还包括基于贝叶斯框架生成完全卷积神经网络以生成驾驶场景中的一个或多个目标的视觉显著特点模型。在另外的方面，该过程包括输出视觉显著特点模型以指示吸引驾驶员的注意的特征。
显著特点多个目标贝叶斯场景驾驶处理器视觉指令卷积神经网络存储器存储驾驶员视觉视觉注意自顶向下存储器建模卷积架构输出配置吸引

[发明专利]笔形光学鼠标-CN03825504.9无效
发明人： 姜秉根 -专利权人：瓦屋技术公司
申请日： 2003-08-20 - 公布日： 2005-11-30 - 主分类号： G06F3/033 文献下载
摘要：公开了一种笔形光学鼠标。这种光学鼠标分别在照明光的光路上有光纤，在反射光的光路中有光纤束。这种光学鼠标的光学系统的实现与光路和光程无关，表现出好的图像传输特性，可传递好的图像到图像传感器。图像通过光学尖端的末端输入图像传感器，在该末端图像直接与一个反射表面接触，这样增加了光学鼠标的精确性，因为虽然笔形光学鼠标与反射表面之间的角度改变但是鼠标指针的位置或焦距不变。
笔形光学鼠标