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]检测穴位体表微循环血流的装置-CN201410104322.0有效
  • 许昕 - 许昕
  • 2014-03-20 - 2017-04-26 - A61B5/026
  • 一种检测穴位体表微循环血流的装置,包含穴位定位器、生物光学血流检测装置和信号分析处理器。穴位定位器包含一光学探头位于穴位定位器之中,穴位定位器用以使光学探头大致对准并接触受测者的穴位体表。生物光学血流检测装置通过光学探头以撷取受测者的穴位体表的微循环血流信号。信号分析处理器用以接收并分析微循环血流信号。
  • 检测穴位体表微循环血流装置
  • [发明专利]基于深度学习的弥散微循环模型驱动参数估计方法、装置及介质-CN202111107046.X在审
  • 吴丹;郑天舒;叶初阳;张祎 - 浙江大学
  • 2021-09-22 - 2021-12-24 - G06T7/30
  • 本发明公开了一种基于深度学习的弥散微循环模型驱动参数估计方法、装置及介质。该方法首先采集弥散微循环模型对应的多b值数据,并对各b值的弥散加权数据进行迭代配准以消除运动伪影;然后采用贝叶斯估计的方法,对感兴趣区域中的体素数据进行拟合,得到的模型参数作为训练数据的金标准;之后设计基于Transformer的编码器和基于弥散微循环模型的SCDNN解码器,并将两者结合得到基于模型驱动的深度学习网络结构,最后利用金标准数据对网络进行训练,得到可以用于估计弥散微循环模型参数的模型。本方法可以在采集时间更少的情况下获得近似于相同质量的图像信息,具有较高的准确度和精确性,并且估计效果优于其他的弥散微循环模型估计方法,更具备模型的解释性。
  • 基于深度学习弥散微循环模型驱动参数估计方法装置介质

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