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]一种区域大规模新能源接纳能力分析方法-CN202110689927.0在审
  • 刘盛松;苏宜强;王敏;凡宗胤 - 国网江苏省电力有限公司;河海大学
  • 2021-06-22 - 2022-12-23 - H02J3/38
  • 本发明公开一种区域大规模新能源接纳能力分析方法,将电力系统静态安全域(steady‑state security region,静态安全域)定义在新能源区域功率注入空间上,根据大规模新能源场站接入的地域性与资源特性对每个区域定义一组新能源功率增长方向,在一维空间建立新能源接纳能力最优化数学模型,经最优潮流遍历不同区域组合而成的全系统新能源功率增长方向来搜索静态安全域临界点,通过这些临界点构建超平面,以近似新能源区域功率注入空间的静态安全域边界,从而在多维空间分析区域大规模新能源接纳能力。通过对某省级1975节点实际电网的数值计算,结果表明,提出的区域大规模新能源接纳能力计算方法是实用有效的。
  • 一种区域大规模新能源接纳能力分析方法
  • [发明专利]一种模态医学融合图像的质量评价方法-CN202211283763.2在审
  • 韩光川;李伟生 - 重庆邮电大学
  • 2022-10-20 - 2022-12-16 - G06T7/00
  • 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种模态医学融合图像的质量评价方法,包括获取待评价的模态医学图像数据集;将模态医学图像在像素级别上减去第一单模医学图像得到第一医学图像;根据第一医学图像和第二单模医学图像利用根据第一医学图像和第二单模医学图像在NSCT色彩空间下的过滤色彩通道计算第一医学图像和第二单模医学图像的色彩相似度和信息相似度;根据第一医学图像和第二单模医学图像的色彩相似度和信息相似度利用权重和公式计算得到模态医学图像的图像质量分数,对不同的模态医学图像融合算法进行有效性评估。
  • 一种多模态医学融合图像质量评价方法
  • [发明专利]妇产科临床孕妇产前监测系统-CN202211171575.0在审
  • 马素娟 - 河南中医药大学第一附属医院
  • 2022-09-26 - 2022-12-13 - A61B8/08
  • 本申请涉及智慧医疗领域,具体地公开了妇产科临床孕妇产前监测系统,其使用时间注意力机制的第一卷积神经网络模型来重点关注所述待评估孕妇的B超显影图像的空间特征在时间维度上的特征,并以尺度邻域特征提取模块作为特征提取器来捕捉所有次产前检查数据中各个数据项的动态变化特征,在高维特征空间中,对B超跟踪特征图、尺度邻域血糖特征向量、尺度邻域血压特征向量、尺度邻域宫高腰围特征向量和尺度邻域体重特征向量进行关联编码以得到分类特征图,利用分类器对所述分类特征图进行分类以得到用于表示待评估孕妇的产前状态是否正常的分类结果
  • 妇产科临床孕妇产前监测系统
  • [发明专利]绕组变压器的短路阻抗计算方法-CN202310258790.2在审
  • 贺广勇;席卫东 - 青岛云路特变智能科技有限公司
  • 2023-03-16 - 2023-06-23 - G01R31/62
  • 本发明属于电力电子技术领域,涉及一种绕组变压器的短路阻抗计算方法,所述绕组变压器包括初级绕组P和n,n≥2个次级绕组,已知绕组变压器中每个绕组的额定电压、额定电流及匝数,短路阻抗计算的具体步骤为:步骤一:根据安匝平衡原理,将次级绕组S2至Sn的匝数分别等效为次级绕组S1的匝数;步骤二:将n个次级绕组作为一个次级绕组S,得到次级绕组S的匝数;步骤三:根据安匝平衡原理,把绕组变压器等效为双绕组变压器后本发明能够简化绕组变压器的短路阻抗测试步骤,提高测试的准确率。
  • 绕组变压器短路阻抗计算方法
  • [发明专利]图像处理模型的处理方法、装置、设备和存储介质-CN202210017658.8在审
  • 郭卉 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-01-07 - 2023-07-18 - G06F16/55
  • 本申请提供一种图像处理模型的处理方法、装置、设备和存储介质,可以在大量噪声样本图像中实现模型的有效训练,包括:通过前次迭代更新的图像处理模型提取当次迭代的样本图像的量化特征,获得样本图像的标签预测概率;基于前次迭代更新的各标签的正负样本阈值与样本图像的标签预测概率,确定各标签的无噪样本图像,根据修正后的无噪样本图像的标注信息与标签预测概率,确定当次迭代的标签预测损失;基于样本图像、相似样本图像与非相似样本图像的量化特征,和样本图像的量化特征与相应的量化目标,确定当次迭代的量化损失;基于标签预测损失与量化损失,对前次迭代更新的图像处理模型进行迭代更新。
  • 图像处理模型方法装置设备存储介质

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