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]特征分级-CN200780046259.8无效
  • A·A·J·简夫斯基;J·D·沙弗;M·R·辛普森 - 皇家飞利浦电子股份有限公司
  • 2007-12-06 - 2009-10-14 - G06N3/12
  • 本发明涉及一种计算来自特征池的至少一个特征的等级的方法,该方法包括:获取(1)多个特征子集,每个特征子集包括来自特征池的特征;和基于至少一个特征在特征子集中的出现,计算(2)至少一个特征的等级。例如,至少一个特征的等级可基于该至少一个特征在多个特征子集中出现的频率。因此,该方法可被有利地应用于分级来自特征池的特征。包括一流特征的新的特征子集可根据计算的特征等级值得以创建,一流的特征潜在地比来自特征池的特征子集更有用。对于这种来自特征池的分级特征列表,可有许多其他的有益用途。
  • 特征分级
  • [发明专利]对微阵列图像进行自动解码的方法-CN200780044539.5有效
  • L·阿尼霍特里;J·D·沙弗;N·蒂米特罗瓦 - 皇家飞利浦电子股份有限公司
  • 2007-12-03 - 2009-10-07 - G06K9/00
  • 一种在具有图像空间的高密度和高分辨率微阵列扫描图像中,即使在拐角处不存在探针的情况下也能自动识别微阵列芯片的拐角和探针的方法,其中,该方法通过将多遍拐角寻找算法应用到所述图像上使得在扫描过程中产生的图像中的误差失真最小化,所述方法包括:(a)将Radon变换应用于输入的微阵列图像,以将该图像投影到角度和距离空间中,在该空间中可以找到直线的取向;(b)将快速傅里叶变换应用于步骤(a)的所述投影图像10,以寻找该投影图像的最佳倾角;(c)确定所述最佳倾角的最佳第一个和最后一个局部极大值;(d)将所述确定的第一个和最后一个局部极大值反投影到所述图像空间中,以寻找所述图像的第一个列线和最后一个列线的第一近似;(e)旋转所述图像并重复步骤(a)至(d),以寻找所述图像的顶部行线和底部行线的第一近似;(f)从所述列线和行线的交点中确定所述图像的四个拐角的第一近似;(g)应用启发式算法,以确定步骤(f)的所述第一近似是否足够;以及(h)可选地,在所述四个拐角的第一近似周围修剪所述扫描图像并且重复步骤(a)至(f)。
  • 阵列图像进行自动解码方法
  • [发明专利]包含协作过滤的四路建议方法和系统-CN02817644.8无效
  • J·D·沙弗;S·V·R·古特塔;K·库拉帕蒂 - 皇家飞利浦电子股份有限公司
  • 2002-08-29 - 2004-12-08 - H04N7/173
  • 公开了一种采用自动协作过滤方法的系统,该方法用于根据反馈数据(D3,D4,D7,D8,D11)、隐式数据(D7,D8,D17a-D17c,D19a-D19c)和/或显式数据(D11,D21a-D21c)向主要观众(14)以及其它次要观众(15,17)提供项目建议。自动协作过滤过程的第一个动作是使指示主要观众(14)观看的第一组项目的数据(D3,D4,D7,D8,D11)与指示一组次要观众(15-17)观看的第二组项目的数据(D12a-D12c,D15a-DISc,D17a-D17c,D19a-D19c,D21a-D21c)相匹配。自动协作过滤过程的第二个动作是产生作为指示该项目一个或多个属性的数据(D13)的函数的主要观众(14)未观看项目的建议(D14,D16,D18,D20,D22,D23),这与在第一个动作中已完成匹配的数据相比较。
  • 包含协作过滤四路建议方法系统

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