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]一种正电子发射医学成像系统及成像方法-CN201711048695.0有效
  • 马晓光;张雲橘;朱英浩;李志刚;常新新;娄文华 - 鲁东大学
  • 2017-10-31 - 2020-05-19 - A61B6/03
  • 本发明涉及分子显像及医学影像成像技术领域,具体涉及一种正电子发射医学成像系统及成像方法,包括测量模块、数据处理模块、分析模块和数据库,所述数据处理模块分别与测量模块、分析模块、数据库连接,用于分析处理测量模块获取的信息,并获得分子中电子与正电子的波函数和动量分布信息,所述数据库为病灶分子数据库,所述分析模块用于将波函数和动量分布信息与数据库对比,定位伽马光子出射位置和病灶分子位置。本发明与其他正电子发射断层扫描医学成像方法相比,只利用PET手段,即可精准定位病灶分子,克服了传统单模PET无法清晰成像的缺陷,同时将得到的伽马谱与数据库中病灶分子对比,确定病灶分子结构,避免了生理学解剖过程
  • 一种正电子发射医学成像系统方法
  • [发明专利]一种基于CRFs的蛋白质分子名称分析与识别方法-CN201910035592.3有效
  • 杨荣根;吴有龙 - 金陵科技学院
  • 2019-01-15 - 2023-04-18 - G06F16/28
  • 本发明提供一种基于条件随机域模型(Conditional Random Fields,CRFs)的蛋白质分子名称分析与识别方法,医学文本处理技术领域。该方法包括:输入BioNLP‑ST‑2016中一个子任务的json格式的医学文本,对文本文件预处理,提取蛋白质分子名称标记序列并分析蛋白质分子名称的特征,提取单词特征和上下文特征,构造文本特征序列X和蛋白质标记序列Y的条件随机域,利用梯度下降算法进行训练,通过训练得到各特征函数的系数也就是CRFs的模型参数,识别时采用Viterbi算法,通过计算未知文本序列条件概率,并根据最大概率对应的标记序列作为蛋白质分子识别结果本发明能有效识别医学文本中的蛋白质分子名称,为进一步的挖掘蛋白质分子之间的调控关系奠定了基础。
  • 一种基于crfs蛋白质分子名称分析识别方法

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