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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  • [实用新型]一种模态试验用锤击装置-CN201320499377.7有效
  • 王振峰 - 北汽福田汽车股份有限公司
  • 2013-08-15 - 2014-04-02 - G01N3/32
  • 本实用新型公开了一种模态试验用锤击装置,包括固定座(1),还包括驱动装置(2)、凸轮(3)、摆杆支架(4)、一端固定有力锤(6)的摆杆(5)和复位弹性件(7),驱动装置(2)和摆杆支架(4)固定于固定座(1),摆杆(5)与摆杆支架(4)铰接,凸轮(3)连接于驱动装置(2)以能够通过该驱动装置(2)的驱动而转动,并推动摆杆(5)摆动,复位弹性件(7)作用于摆杆(5)以使该摆杆(5)抵靠凸轮(3)。通过驱动装置驱动凸轮,凸轮通过自身转动带动摆杆以及力锤上下摆动,从而使力锤有规律且以相同力度对被测物体进行敲击,有效地控制了击振力的大小和方向,提高了测量的精准度,使获得的模态参数的准确性得以保障。
  • 一种试验用锤击装置
  • [发明专利]用于跨模态检索的多模态多类Boosting框架构建方法及装置-CN201610316164.4在审
  • 王世勋;潘鹏;孙林;张仕光;李源 - 河南师范大学
  • 2016-05-13 - 2016-10-12 - G06F17/30
  • 本发明涉及用于跨模态检索的多模态多类Boosting框架构建方法及装置,该方法包括:构造目标风险函数,目标风险函数包括各个模态模态内损耗和各个模态之间的模态间损耗;根据梯度下降策略,依次更新风险函数中每一个模态的预测器,而固定其他模态的预测器,当所有模态的预测器均被更新后,称为一次循环迭代,如此经过T次循环迭代,学习出使目标函数最小的各个模态的最优预测器;利用Sigmoid函数将各个模态的最优预测器所产生的拟边缘转换到一个共同的语义空间,以实现跨模态检索。本发明的方法考虑到模态间的语义相关性,在一定程度上可以增强那些质量较差的模态内语义信息,在跨模态检索的任务中拥有较好的性能。
  • 用于跨模态检索多模态多类boosting框架构建方法装置
  • [发明专利]一种多模态医学图像的配准方法及相关装置-CN202111338892.2在审
  • 王毅;饶怡;倪东 - 深圳大学
  • 2021-11-12 - 2022-04-01 - G06T7/30
  • 本申请公开了一种多模态医学图像的配准方法及相关装置,方法包括将第一模态图像和第二模态图像输入风格转换模块,通过风格转换模块确定第一模态图像的第一模态转换图像及第二模态图像的第二模态转换图像;将第一模态图像和第一模态转换图像输入第一配准模块,通过第一配准模块确定第一配准图像;将第二模态图像和第二模态转换图像输入第二配准模块,通过第二配准模块确定第二配准图像。本申请通过风格转换模块实现第一模态图像和第二模态图像的双向图像风格转换,并通过形状先验知识对多模态图像的形状进行约束以改善转换后图像的质量,保留原有图像的结构信息,这样可以提高多模态图像的配准精度。
  • 一种多模态医学图像方法相关装置
  • [发明专利]一种基于多任务学习的层次多模态情感分析方法-CN202110195692.X在审
  • 彭俊杰;吴廷;谭书华;马传帅;郑藏智 - 上海大学
  • 2021-02-22 - 2022-08-30 - G06V20/40
  • 本发明涉及一种基于多任务学习的多模态情感分析方法,包括:对视频进行预处理;从预处理后的数据中获取单模态原始特征;从单模态原始特征中进一步获取单模态深层特征;根据单模态深层特征,构造基于神经网络模型的双模态多任务学习框架;将双模态多任务学习框架中隐藏层的值作为双模态特征,并将双模态特征保存至本地;根据用户需求,将本地保存的双模态特征或双模态多任务学习框架中隐藏层的值进行多模态融合及分类预测,得到对应的情感分析结果。与现有技术相比,本发明利用模态级细粒度标注信息进行多任务学习以充分获取模态内部信息和模态间交互信息,并进行了层次化处理实现了模型的模块化,以此减小模型的时间开销与计算资源。
  • 一种基于任务学习层次多模态情感分析方法
  • [发明专利]图像配准融合方法、装置、系统、计算机设备和存储介质-CN202210679920.5在审
  • 卢一奂;董筠 - 上海联影医疗科技股份有限公司
  • 2022-06-16 - 2022-08-19 - G06T7/30
  • 本申请涉及医学图像处理领域,特别是涉及一种图像配准融合方法、装置、系统、计算机设备和存储介质,所述方法包括:获取目标对象的第一模态图像数据以及第二模态图像;对所述第一模态图像数据进行重建及运动校正,得到第一模态图像;将所述第一模态图像经模态转换处理得到新的第一模态图像;其中,所述新的第一模态图像为类第二模态图像;将所述新的第一模态图像与所述第二模态图像进行配准,得到配准信息;基于所述配准信息,将所述第一模态图像与所述第二模态图像进行融合本发明由于新的第一模态图像为类第二模态图像,因此配准效率和配准精度更高,从而提高了图像融合的效率和精度。
  • 图像融合方法装置系统计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种多模态MRI多病灶分割方法-CN202210824312.9在审
  • 万亮;邢兆虎 - 天津大学
  • 2022-07-14 - 2022-09-30 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种多模态MRI多病灶分割方法,实现对多模态MRI多病灶的同时精准分割目的。本方法主要包括四个阶段,多模态图像特征提取阶段,多模态特征融合阶段,多模态特征筛选阶段,多类别分割阶段。在多模态图像特征提取阶段,不同模态的图像特征被分别提取。在多模态特征融合阶段,利用空间注意力与模态注意力机制在二个维度对提取的不同模态图像特征进行深度融合。在多模态特征筛选阶段,利用模态敏感的门控机制对多模态特征进行选择,筛选更有效的特征,提高特征表达能力。多类别分割阶段,将不同阶段的多模态融合特征通过解码器进行不同阶段的上采样操作还原图像尺寸,并融合筛选后的多模态特征,最终通过输出分支进行预测,得到分割结果。
  • 一种多模态mri多病分割方法

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