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]订阅处理方法及装置、计算机可存储介质-CN202111421221.2在审
  • 陈娜;周境余;梁若琳;李舒婷;朱明英 - 中国电信股份有限公司
  • 2021-11-26 - 2023-05-30 - H04L67/00
  • 本公开涉及订阅处理方法及装置、计算机可存储介质,涉及计算机技术领域。订阅处理方法包括:接收来自后端系统的订阅请求,订阅请求用于订阅产品的编排包;获取编排包中与不同层级的网络能力对应的多个子编排包之间的依赖关系;根据所获取的依赖关系,对多个子编排包进行排序,被依赖的子编排包排在依赖其的子编排包之前;针对排序后的多个子编排包中的第一个子编排包,发送第一个子编排包到所述后端系统;针对其他子编排包,按照排序的顺序,依次执行如下操作:在接收到来自后端系统针对排在其他子编排包中的每个子编排包之前的子编排包的就绪反馈的情况下,发送其他子编排包中的每个子编排包到后端系统,直到多个子编排包全部被发送到后端系统。
  • 订阅处理方法装置计算机存储介质
  • [发明专利]基于用户信息的应用唤起方法、系统、设备及存储介质-CN202210523950.7在审
  • 陈娜;徐楠;刘智琼;伍运珍;梁若琳 - 中国电信股份有限公司
  • 2022-05-13 - 2022-08-12 - G06F9/445
  • 本发明提供了基于用户信息的应用唤起方法、系统、设备及存储介质,其中,方法包括:记录移动终端中的至少一应用的操作页面被启动与外部设备交互信息的交互时刻以及交互地点;基于应用的预设类型,在电子地图搜索位于交互地点的同类型兴趣点作为备选兴趣点,并建立应用的至少一操作页面、交互时刻、交互地点、以及备选兴趣点的映射关系;采集移动终端所在位置、当前时间;以及当所在位置与备选兴趣点的位置、当前时间与备选兴趣点对应的交互时刻分别匹配时,唤起备选兴趣点对应的应用的操作页面。本发明能够根据用户所在的位置和当前时段,可灵活自动唤起APP/小程序页面,大大提升唤起的准确性,减少用户操作步骤,提升用户效率。
  • 基于用户信息应用唤起方法系统设备存储介质
  • [发明专利]用户界面测试方法、装置、存储介质和电子设备-CN202111077602.3在审
  • 华竹轩;徐楠;陈娜;李舒婷;梁若琳 - 中国电信股份有限公司
  • 2021-09-14 - 2021-12-03 - G06F11/36
  • 本公开提供了一种用户界面测试方法、装置、存储介质和电子设备,涉及计算机技术领域。该用户界面测试方法通过获取的测试预处理脚本将待测试用户界面中的各页面元素划分为多个静态页面元素与多个动态页面元素,然后基于多个动态页面元素生成针对待测试用户界面的测试工作流,最后将测试工作流发送至测试终端,以供测试终端从测试程序数据库中调用与测试工作流对应的至少一个测试程序,对待测试用户界面进行自动化测试。解决了现有技术中存在的目前针对用户界面的测试方法效果均不佳的技术问题,从无需人工进行测试,以及无需人工进行功能测试脚本扩展两个维度共同提高了用户界面的测试效率,从而达到了提高用户界面测试效果的技术效果。
  • 用户界面测试方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种基于注意力卷积神经网络的皮肤癌图片识别方法-CN201910321615.7有效
  • 吴秋霞;梁若琳;肖丰;杨晓伟 - 华南理工大学
  • 2019-04-22 - 2020-12-22 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的皮肤癌图片识别方法,包括步骤:1)图像的预处理,包括图像翻转、旋转和仿射变换;2)图像不均衡采样,对图像进行欠采样;3)建立卷积神经网络框架,包括卷积层、池化层和全连接层;4)建立注意力机制,包括通道注意力模块和空间注意力模块;5)设计注意力卷积神经网络,实现皮肤癌图片的识别。本发明增加注意力模块后的网络能够更准确的定位在局部区域,挖掘图片具有区别性的特征。6)迁移学习,使用预训练网络的参数对本卷积神经网络参数进行初始化。通过本发明方法可以有效提高对皮肤癌图片识别的准确率,在一定程度上,推动了人工智能在医疗行业的发展。
  • 一种基于注意力卷积神经网络皮肤癌图片识别方法

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