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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]孪生图像消除的数字全息成像技术-CN202180071895.6在审
发明人：祖赫·塞德加特;昆廷·若索;法比安·罗尔 -专利权人：生物梅里埃公司;拜尔阿斯特公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G03H1/04 文献下载
摘要：一种数字全息成像技术，具有以下迭代步骤：a)通过包括对应于全息图强度空间分布的振幅空间分布和相位空间分布的全息图场反向传播到物体坐标，确定(S03a)涉及被成像物体的吸收和相移的空间分布的物体场，b)通过将吸收和相移的空间分布的值降低到各自的阈值以下来对其进行阈值处理(S03b)，阈值在每次迭代中减小，c)通过将物体场再传播到全息图坐标，确定(S03c)包括修改后的振幅空间分布和修改后的相位空间分布的修改后的全息图场，d)用修改后的相位空间分布取代(S03d)全息图场的相位空间分布，被成像物体的相移和吸收的空间分布是最后一次迭代的物体场的相移和吸收的空间分布。
孪生图像消除数字全息成像技术

[发明专利]用于对代表随时间推移的样本中粒子的输入图像序列进行分类的方法-CN202180072004.9在审
发明人：皮埃尔·马埃;马里亚姆·埃尔·阿扎米;埃洛迪·德古-沙尔梅特;祖赫·塞德加特;昆廷·若索;法比安·罗尔 -专利权人：生物梅里埃公司;拜尔阿斯特公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对代表随时间推移的样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的输入图像序列进行分类的方法，该方法的特征在于，它包括由客户端(2)的数据处理装置(20)执行以下步骤，即：(b)将序列的输入图像串接成三维堆栈；(c)使用卷积神经网络CNN对三维堆栈进行直接分类。
用于代表随时推移样本粒子输入图像序列进行分类方法

[发明专利]用于对代表样本中的粒子的输入图像进行分类的方法-CN202180071991.0在审
发明人：皮埃尔·马埃;马里亚姆·埃尔·阿扎米;埃洛迪·德古-沙尔梅特;祖赫·塞德加特;昆廷·若索;法比安·罗尔 -专利权人：生物梅里埃公司;拜尔阿斯特公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明关于一种用于对代表样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的至少一个输入图像进行分类的方法，该方法的特征在于，它涉及由客户端(2)的数据处理装置(20)执行以下步骤：(B)从输入图像中提取目标粒子(11a‑11f)的特征图；(c)使用t‑SNE算法来减少所提取的特征图中的变量数量；(d)基于具有减少的变量数量的特征图，对输入图像进行无监督式分类。
用于代表样本中的粒子输入图像进行分类方法

[发明专利]用于对包含样本中的粒子的输入图像进行分类的方法-CN202180072000.0在审
发明人：皮埃尔·马埃;马里亚姆·埃尔·阿扎米;埃洛迪·德古-沙尔梅特;祖赫·塞德加特;昆廷·若索;法比安·罗尔 -专利权人：生物梅里埃公司;拜尔阿斯特公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对包含样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的至少一个输入图像进行分类的方法，该方法的特征在于，它包括经由客户端(2)的数据处理装置(20)实施以下步骤：(b)提取所述目标粒子(11a‑11f)的特性的向量，所述特性是数字系数，每个数字系数与基本图像集合中的一个基本图像相关联，每个基本图像表示参考粒子，使得由所述系数加权的所述基本图像的线性组合近似于输入图像中的所述目标粒子(11a‑11f)的表示；(c)取决于特性的所述提取的向量，对所述输入图像进行分类。
用于包含样本中的粒子输入图像进行分类方法

[发明专利]用于对表示样本中的粒子的输入图像进行分类的方法-CN202180071997.8在审
发明人：皮埃尔·马埃;马里亚姆·埃尔·阿扎米;埃洛迪·德古-沙尔梅特;祖赫·塞德加特;昆廷·若索;法比安·罗尔 -专利权人：生物梅里埃公司;拜尔阿斯特公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对表示样本(12)中的目标粒子(11a‑11f)的至少一个输入图像进行分类的方法，该方法的特征在于，它包括由客户端(2)的数据处理装置(20)实施以下步骤：(b)借助于在公共图像数据库上预训练的卷积神经网络，提取目标粒子(11a‑11f)的特征图；(c)取决于所述提取的特征图，对该输入图像进行分类。
用于表示样本中的粒子输入图像进行分类方法

[发明专利]倾斜发射LED阵列-CN201380027134.6在审
发明人： 法比安·罗尔;埃里克·塔尔萨;贝恩德·凯勒;西奥多·D·洛韦斯;大卫·T·埃默森 -专利权人：克利公司
申请日： 2013-04-26 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： H01L25/075 文献下载
摘要：本公开涉及LED元件以及使用这样的元件的系统，所述元件和系统具有通过相对于覆盖透镜和元件的表面的一者或两者改变LED芯片的位置和/或定向可独立于透镜形状而被控制的光发射轮廓。例如，通常对准的LED发射表面和透镜的光学中心可彼此偏移，以便生成受控的且可预测的发射轮廓。LED芯片可被定位为提供从透镜基底的垂直中心线中偏移的峰值发射。偏移发射器的使用允许LED元件具有偏移的或倾斜的发射模式，而不会引起以元件的高角度输出。由于允许照明系统具有从LED元件和主光学器件的倾斜发射，所以这是有益的。
倾斜发射 led 阵列

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