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]静脉注射药品智能配药推荐系统-CN202211040786.0在审
  • 郁红星;曹郁雯;于冬梅;毛燕君 - 郁红星
  • 2022-08-29 - 2022-11-11 - G16H20/17
  • 本发明涉及静脉注射药品调配的技术领域,尤其是涉及一种静脉注射药品智能配药推荐系统,其包括:医生客户端;病症‑缓解配方库;配方含量数据库;所述配方含量数据库内置有统计模块;获取模块;分析模块;缓解配方查询模块;含量范围获取模块,用于根据所述缓解配方在配方含量数据库内查询得到各缓解组分的含量范围,以及,用于根据初始药液配方在配方含量数据库内查询得到各配液组分的含量范围;初次匹配模块;处理模式生成模块;二次匹配模块
  • 静脉注射药品智能配药推荐系统
  • [发明专利]基于机器学习的土壤矿物含量预测方法-CN202310031962.2在审
  • 田晨;廖钦鹏;林璋;齐冲冲;古黄玲;巢瑾 - 中南大学
  • 2023-01-10 - 2023-05-23 - G01N33/24
  • 本发明提供了一种基于机器学习的土壤矿物含量预测方法,包括步骤:S1,从文献数据库或专业数据库中收集土壤一般信息、土壤物相及其它性质、表土理化性质以及底土理化性质的数据,并建立机器学习模型的数据集;S2,对数据集预处理,得预处理样本数据集;S3,将预处理样本数据集随机划分为训练集、测试集,并对所述训练集进行机器学习,得土壤矿物含量预测模型;S4,根据所述土壤矿物含量预测模型进行土壤矿物含量预测。相比于现有技术,建立的土壤矿物含量预测模型可实现对未知的待测土壤进行土壤矿物含量的快速预测,结果准确性高,更新简单,工作周期短,节省人力物力;此外,还不会产生化学品污染,符合绿色环保理念,具有应用价值。
  • 基于机器学习土壤矿物含量预测方法
  • [发明专利]一种稀土元素含量变化预测方法及系统-CN202110856661.4在审
  • 王伟;杨辉;朱建勇;陆荣秀;徐芳萍 - 华东交通大学
  • 2021-07-28 - 2022-04-12 - G06F30/27
  • 本发明涉及一种稀土元素含量变化预测方法,包括:获取稀土串级萃取过程中数据集;数据集包括无标签数据子集和有标签数据子集,无标签数据子集包括萃取工况下特征数据;构建稀疏自编码多分支网络模型;稀疏自编码多分支网络模型模拟稀土串级萃取过程的组分含量变化;根据无标签数据子集,对稀疏编码主网络进行无监督预训练;为各分支网络分别构建损失函数;基于各分支网络的损失函数,采用误差反向传播算法与随机梯度下降算法,根据有标签数据子集对预训练后的稀疏自编码多分支网络模型进行有监督训练,输出稀土元素含量变化预测模型;利用稀土元素含量变化预测模型对稀土串级萃取过程中稀土元素组分含量进行预测。
  • 一种稀土元素含量变化预测方法系统

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