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]病情描述与诊断检测方法及装置-CN202010213728.8在审
  • 吴及;刘少辉;刘喜恩;尤心心;周梦强 - 清华大学;科大讯飞股份有限公司
  • 2020-03-24 - 2020-07-10 - G16H10/60
  • 本发明实施例提供种病情描述与诊断检测方法及装置,其中方法包括:确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果;将病情描述文本和诊断结果输入至检测模型,得到检测模型输出的病历的检测结果;其中,检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果,以及样本病历的样本检测结果训练得到的;检测模型用于基于病情描述文本的病情描述编码,以及诊断结果的诊断疾病编码,多维度分析病情描述编码和诊断疾病编码的相关,进行检测。本发明实施例提供的方法及装置,提高了检测方法的普适及准确
  • 病情描述诊断一致性检测方法装置
  • [发明专利]种多目视频采集装置生产及校正方法与装置-CN202310137936.8在审
  • 孙祥龙;姜太平;雷敏平;张静 - 深圳市龙祥卓越电子科技有限公司
  • 2023-02-20 - 2023-05-16 - H04N17/00
  • 本发明涉及视频采集技术领域,具体的是种多目视频采集装置生产及校正方法与装置,本发明包括摄像头以及用于输送摄像头的生产轨道,生产轨道上设置有光学参数检测室、视差检测室与多目视差验证室;光学参数检测室内设置有光学参数分析模块,视差检测室内设置有视差图像分析模块,多目视差验证室内设置有多目视差图像验证分析模块;本发明通过设置有光学参数检测室与视差检测室,通过在光学参数检测室、视差检测室内通过摄像机对图片进行拍摄,然后根据照片可以判断摄像头是否合格,便于实现多目摄像头的安装与校正前的摄像头筛选及匹配。
  • 一种目视采集装置生产校正方法
  • [发明专利]可排除大面积干扰的触摸检测终端的基准更新方法及系统-CN201210201178.3有效
  • 叶金春 - 深圳市汇顶科技有限公司
  • 2012-06-08 - 2012-10-10 - G06F3/041
  • 本发明适用于触控技术领域,提供了种触摸检测终端在大面积干扰下的基准更新方法,包括下述步骤:步骤A:触摸检测终端上电,建立与各触摸检测节点一一对应的基准值并计算基准的作为参考值;步骤B:对触摸检测节点进行采样,计算出触摸屏当前值,并记录当前的历史最小值;步骤C:若步骤B中当前小于步骤A中的参考定值,则判定当前检测到的触摸操作为大面积干扰撤除后的误冒点,更新基准和参考;判断B中当前值与步骤B中的当前的历史最小值接近程度是否在允许范围内,若是,则判定当前检测到的触摸操作为大面积干扰引起,更新基准和参考。本发明通过对原始采样值进行分析,可减少误检测的现象。
  • 排除大面积干扰触摸检测终端基准更新方法系统
  • [发明专利]种实现上下文检测系统及检测方法-CN201711068798.3有效
  • 许畅;吕建;郭冰莹;王慧妍 - 南京大学
  • 2017-11-03 - 2020-10-27 - G06F9/448
  • 本发明提供了种实现上下文检测系统。所述实现上下文检测系统包括:约束分析模块、上下文匹配调度模块和检测模块,所述约束分析模块通过对自适应程序需要满足的系列约束进行结构分析,可事先分析出任何的可能导致新的错误不可检测的可疑的上下文信息组合模式;所述上下文匹配调度模块对上下文信息流进行与可疑组合模式匹配,根据匹配结果指导进行检测技术的调度并自适应地产生合适的调度决策;所述错误检测模块根据调度决策结果调用已有检测技术对于决策产生的上下文队列进行检测本发明还提供种实现上下文检测方法。
  • 一种实现上下文一致性检测系统方法
  • [发明专利]种基于端到端深度学习进行对象检测方法-CN201711139653.8在审
  • 夏春秋 - 深圳市唯特视科技有限公司
  • 2017-11-16 - 2018-04-20 - G06K9/32
  • 本发明提出了种基于端到端深度学习进行对象检测方法,旨在同时找到图像中对象的位置,类别和,采用兴趣区域对齐层从图像特征图正确计算兴趣区域的特征,利用卷积层序列将RoI特征图上采样到高分辨卷积层获得图,采用鲁棒策略调整训练模型来监督其。对象检测用于对象定位,检测将对象中的每个像素分配给其标签,使用多任务损失进行训练包围盒分类、位置和的映射,最后训练和推理获得标签。本发明采用端到端深度学习,使用多任务损失函数联合优化对象检测检测,不需要额外信息,降低了训练和测试过程中的复杂,有效地提高了检测的准确,适用于实时机器人的应用。
  • 一种基于端到端深度学习进行对象一致性检测方法
  • [发明专利]种磁性胶体晶体的样品检测评价方法-CN201811098989.9有效
  • 陈永利;王秀月;李帅 - 天津科技大学
  • 2018-09-20 - 2022-03-29 - G01N23/04
  • 本发明提供了种磁性胶体晶体的样品检测评价方法,属于结构呈色材料检测评价的技术领域,用于解决磁性胶体晶体的样品检测评价的技术问题。该方法的特征在于,通过随机选取多个样品并依次编号,对样品进行宏观外貌检测、透射电镜检测、傅里叶红外光谱检测、磁滞曲线检测和辐射光谱检测,根据所获得的检测评价结果综合计算比对样品与参照样品之间的数值,依据特定的数值标准范围对比对样品与参照样品的差异进行检测评价。本发明中的磁性胶体晶体的样品检测方法具有操作简单、便于性能检测评价以及多个检测评价结果进行比对等诸多特点,可以应用在磁性胶体晶体性能检测评价方面。
  • 一种磁性胶体晶体样品一致性检测评价方法

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