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]酱油曲霉生长环境监控方法、装置、设备及存储介质-CN202310855724.3在审
  • 高翔;胡凤花;刘永华 - 江西梅峰食品有限公司
  • 2023-07-13 - 2023-10-27 - C12Q1/02
  • 本发明涉及环境监控技术,揭露了一种酱油曲霉生长环境监控方法、装置、设备及存储介质,其中,所述方法包括:获取酱油曲霉的曲霉生长数据,对曲霉生长数据进行多维指标提取,得到曲霉生长指标,对曲霉生长指标进行均方差分析,根据分析的结果确定曲霉培养条件;对酱油曲霉的环境影响因素进行权重因素及联合特性分析,得到环境影响因子;根据环境影响因子及曲霉培养条件生成曲霉生长曲线,根据曲霉生长曲线分析酱油曲霉的生长情况;根据生长情况从环境影响因子中提取优选影响因子,根据生长情况从曲霉培养条件中选取优选培养条件;根据优选影响因子及优选培养条件生成酱油曲霉的生长监控方案。本发明可以提高酱油曲霉制造过程中原料的利用率。
  • 酱油曲霉生长环境监控方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于机器学习的微塑料现场高精度监测方法及系统-CN202310931530.7在审
  • 钱新;邓力刚;范一凡;高翔 - 南京大学
  • 2023-07-27 - 2023-10-27 - G01N21/65
  • 本发明属于水体监测技术领域,提供了一种基于机器学习的微塑料现场高精度监测方法及系统。所述方法包括:获取若干组历史数据;以每组历史数据中环境理化数据、第一微塑料含量作为特征,第二微塑料含量作为标签构建第一样本;以环境理化数据、第一微塑料类型作为特征,第二微塑料类型作为标签构建第二样本;基于第一样本对回归模型训练以获取微塑料数量矫正模型;基于第二样本对分类模型训练以获取微塑料分类矫正模型;获取现场水体的实测理化数据、实测微塑料含量及实测微塑料类型,并将它们分别输入微塑料数量矫正模型以及微塑料分类矫正模型以获取最终微塑料含量及最终微塑料类型。本发明在微塑料现场监测中兼具实时性及高精度优势。
  • 一种基于机器学习塑料现场高精度监测方法系统
  • [发明专利]一种基于分布式计算的快速水质预报预警方法及系统-CN202010062201.X有效
  • 王东伟;高涛;吴静;张路;高翔 - 北京耘数科技有限责任公司
  • 2020-01-19 - 2023-10-27 - G06F30/20
  • 本发明涉及水质监测技术领域,具体涉及一种基于分布式计算的快速水质预报预警方法及系统,包括对水域及地理环境进行采样,构建水质数值框架模型、构建水文数值框架模型、构建地理模型;将所述水质数值框架模型、水文数值框架模型和地理模型结合生成水质预报空间地理模型;将水质预报空间地理模型进行分布式计算,构建快速水质预报模型;根据所述快速水质预报模型进行预测、预警和决策。通过所述地理模型和所述水质数值框架模型以及水文数值框架模型结合生成水质预报空间地理模型的方式,很好的增加了水域周围地质对水质的影响,提高了监测的准确性;所述快速水质预报模型考虑了自然因素和人为因素的作用,为监测预测提高了准确性。
  • 一种基于分布式计算快速水质预报预警方法系统
  • [发明专利]层次式相机旋转估计方法-CN202010886419.7有效
  • 高翔;罗家铮;解则晓 - 中国海洋大学
  • 2020-08-28 - 2023-10-27 - G06T7/73
  • 本发明提供一种层次式相机旋转估计方法,包括以下步骤:S1:对外极几何图进行图聚类处理;构造类内底层图,以及类间顶层图;S2:基于随机抽样一致性算法,对类内底层图进行旋转平均化处理,获得类内顶点的绝对旋转值;S3:对底层图之间的边集合进行旋转平均化处理,计算得类间顶层图中边的相对旋转,基于随机抽样一致性算法,对类间顶层图进行旋转平均化处理,获得类间顶点的绝对旋转初值;S4:基于类内顶点的绝对旋转值、类间顶点的绝对旋转初值及内值边集合进行全局优化,优化后的绝对旋转为相机旋转估计值。利用本发明方法,可以有效检测并滤除外值,获取更好的旋转平均化结果。
  • 层次相机旋转估计方法

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