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]电能损失检测-CN201980069466.8有效
  • D·A·斯塔弗 - 微芯片技术股份有限公司
  • 2019-10-14 - 2022-12-27 - G01R22/06
  • 各种实施方案涉及检测电能的盗窃。检测电能的盗窃的方法可包括针对多次样本中的每次样本,测量电能计量系统的中性电流。该方法还可包括针对多次样本中的每次样本,对电能计量系统的多个测量的相位电流值求和以确定估算的中性电流。此外,该方法可包括针对多次样本中的每次样本,确定测量的中性电流和估算的中性电流之间的差值的平方。此外,该方法可包括针对多次样本中的每次样本,对差值的平方进行积分以确定累加器值。此外,该方法可包括基于累加器值检测从电能计量系统的电能的盗窃。
  • 电能损失检测
  • [发明专利]生产损失跟踪系统-CN200610143288.3无效
  • J·N·尼古劳乌;H·W·贝克 - 通用汽车环球科技动作公司
  • 2006-11-03 - 2007-09-12 - G05B19/048
  • 一种用于制造系统的生产损失跟踪系统,包括收集模块、事件模块和报告模块。该收集模块收集来自多个处理站的处理状态。当处理状态指示生产损失事件时,事件模块针对第一个处理站预测上游生产损失事件,该第一个处理站是位于已经发生生产损失事件的第二个处理站的上游。当处理状态指示生产损失事件时,事件模块针对第三个处理站预测下游生产损失事件,该第三个处理站是位于已经发生生产损失事件的第二个处理站的下游。该报告模块与事件模块通信并且生成指示该上游生产损失事件、下游生产损失事件和生产损失事件的报告。
  • 生产损失跟踪系统
  • [发明专利]产品收率损失管理-CN201580024967.6有效
  • P·J·弗恩霍茨;A·埃里克森;R·H·班克斯 - 艺康美国股份有限公司
  • 2015-05-19 - 2019-06-07 - G01N33/02
  • 在诸如牛奶、汤以及果汁的可消费液体的生产期间,可消费液体可以从一个位置通过流体导管被传递到另一位置。例如,可消费液体可以从存储箱通过管道被传递到另一目的地。在该过程的结尾,该管道可以通过冲洗流体被清洗,以将留在管道中的可消费液体推到最终目的地,因此防止留在管道中的液体被浪费。为了控制冲洗处理,流过该管道的可以用荧光测定法分析流体,以确定该流体中的产品的浓度。该冲洗液体然后可以基于确定浓度被控制。例如,当产品的浓度降低到阈值之下(指示冲洗液体正稀释可消费液体)时,可以终止冲洗液体的供应。
  • 产品收率损失管理
  • [发明专利]基于损失量的软件强安全性度量方法-CN201310062422.7有效
  • 吴世忠;赵向辉;姚尧;罗平;刘晖;易锦;黄雅芳;刘彦钊;张磊;吴润浦;李娟;姚原岗 - 中国信息安全测评中心
  • 2013-02-27 - 2013-07-10 - G06F11/36
  • 基于损失量的软件强安全性预测方法属于软件在特定使用环境下的可信性预测领域,其特征在于,以包括成本和利润在内的金钱损失量为尺度,以自软件发布之日起到预测起始日间公布的损失、累计天数、累计损失为基础的损失至少为一个损失量级的经过编写的软件漏洞损失数据为基础,在假定软件漏洞在设定的预测时间步长内按泊松分布的前提下,以1天为时间步长,再用最大似然估计的方法,通过计算预测间隔内初始损失密度估计值损失密度下降率的乘积来计算设定预测步长内的损失量,从中安设定的软件漏洞预测数据次数提取损失量至少为一个损失量级的软件漏洞预测数据序列,按误差在[-0.4,0.4]损失量级的标准与已公开的在相同预测次数范围内的数据相比
  • 基于损失软件安全性度量方法
  • [发明专利]一种基于MRI图像合成PET-MRI图像的方法-CN201910332981.2有效
  • 杨晖;梁壮壮;陈胜;孙其诚 - 上海理工大学
  • 2019-04-24 - 2023-08-29 - G06T11/00
  • 本发明公开一种基于MRI图像合成PET‑MRI图像的方法,目的为了寻找基于MRI图像准确地合成PET‑MRI图像的实现方案,其包括如下步骤:获得损失函数LGAN1损失函数LGAN2、正向循环损失函数LcycleA以及反向循环损失函数LcycleB;将定义的四个损失函数相加构成总损失函数,并分配不同的权重系数,循环正向循环通道和反向循环通道,以使MRI图像合成准确的PET‑MRI图像进而得到最小化的总损失函数Ltotal本发明通过构建由正向循环通道和反向循环通道循环训练体系,使得MRI图像能够合成PET‑MRI图像,在一定程度上降低了PET‑MRI图像的获取成本
  • 一种基于mri图像合成pet方法

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