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]一种基于肢端动作信号的癫痫发作状态识别方法-CN202011045401.0有效
  • 金显吉;梁廷伟;吴字宇;代红伟 - 黑龙江吉远健康科技有限公司
  • 2020-09-29 - 2023-09-22 - A61B5/318
  • 本发明是一种基于肢端动作信号的癫痫发作状态识别方法。本发明涉及癫痫信号检测识别技术领域,根据采集的多维度肢端动作信号,进行数据划分;将得到的数据进行消除零漂、平滑滤波、合成加速度等数据预处理;对所述信号进行特征提取和特征选择,得到多参数的特征数据集;依据相关原则,划分训练集和测试集,得到统一格式的训练学习数据;运用支持向量机算法进行机器学习,通过自动网格搜寻法进行超参数调节,确定优化后的超参数水平组合;还原边界决策函数,以便在线快速识别癫痫发作状态。本发明使用支持向量机算法对数据进行机器学习,可以快速有效地识别出癫痫发作状态,提高癫痫识别的准确度。
  • 一种基于动作信号癫痫发作状态识别方法
  • [发明专利]基于知识图谱的SESRI设备管理架构及方法-CN202310249906.6在审
  • 佟为明;万杰;李中伟;逄龙;金显吉;杨璐杉;初旭 - 哈尔滨工业大学
  • 2023-03-15 - 2023-06-06 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的SESRI设备管理架构及方法,所述设备管理架构包括数据存储层、知识抽取层、知识表示层和应用展示层数据存储层,其中:数据存储层负责为知识抽取层提供设备原始数据支撑;知识抽取层负责从提取实体和关系结构化信息,为知识表示层提供设备关键信息;知识表示层负责将知识抽取层提取出的实体和关系整合成三元组的形式,选用Neo4j图数据库进行存储,将知识以图的形式进行展现;应用展示层负责提供人机交互界面,实现数据的可视化。本发明实现了SESRI的设备管理,解决了SESRI中实验设备数量多且设备资料冗杂,导致设备信息检索速度慢、实验过程各设备之间关联难以表达等问题。
  • 基于知识图谱sesri设备管理架构方法

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