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[发明专利]时间变化元件、物性时间变化预测装置以及电阻断装置-CN201880021395.X有效
发明人：中村嘉孝;古田勤;余田浩好 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2018-03-20 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： H01L45/00 文献下载
摘要：本发明的时间变化元件包含时间变化相转移材料，且选自组成、体积、透射率、反射率、电阻以及磁性中的一种以上的物性随着时间推移而变化，所述时间变化相转移材料无论有无来自外部的刺激，制造后随着时间推移，固体间的相转移推进本发明的物性时间变化预测装置具有包含所述时间变化元件的物性时间变化预测装置主体，预测选自组成、体积、透射率、反射率、电阻以及磁性中的一种以上的物性的经时变化。
物性时间推移预测装置转移材料反射率透射率电阻经时变化刺激外部预测制造

[发明专利]特征变化图像生成方法、特征变化图像生成装置及特征变化图像生成程序-CN200580002281.3无效
发明人：丸龟敦 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2005-01-06 - 公布日： 2007-02-07 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：提供可以保留原来的图像的主要特征，并且可以施加次要的属性的特征的技术。图像积存部预先将多个图像按照年龄或性别分类成多个类别并存储。对照部根据输入类别选择类别。
特征变化图像生成方法装置程序

[发明专利]基于时间序列变化突变点检测的性能退化特征评估方法-CN201910042254.2有效
发明人：刘弹;李晓婉;吴杰;梁霖;徐光华;罗爱玲 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：基于时间序列变化突变点检测的性能退化特征评估方法，先提出四个性能退化特征评估准则，初始退化点、初始敏感性、失效突变性和趋势一致性；然后针对四个性能退化特征评估准则，分别构建定量化指标；再构建状态变量与时间序列的线性回归方程；然后求解线性回归方程系数，通过F检验提取时间序列转折点；再确定退化状态变化起止点，计算性能退化特征评估指标；最后比较不同性能退化特征的指标，对性能退化特征进行评估；本发明提出对性能退化特征提取具有指导意义的性能退化特征评估准则及相应的定量化评估指标
基于时间序列变化突变检测性能退化特征评估方法

[发明专利]一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法-CN202310061374.3在审
发明人：冯天;张微;杨佳威;马笑文;车瑞 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-01-21 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法。本发明基于跨时间门控机制与跨尺度注意力机制，在遥感图像变化检测任务中引入时间特征融合模块和空间特征融合模块。本发明在时间特征融合模块中，基于跨时间门控机制来指导对兴趣变化的选择性增强和对非兴趣变化的抑制，从而获得精确变化表示，并通过空间特征融合模块将最深层变化表示分别与其他浅层变化表示融合，基于跨尺度注意力机制使用高层表示来指导低层表示进行上下文建模，增强低层表示的特征表达能力从而捕获兴趣变化的细粒度信息，更好地恢复变化表示的空间细节。本发明为特征融合机制在复杂遥感图像背景下的变化检测任务提供了新的解决方式，并且能有效提高变化检测的效果。
一种基于时空特征融合遥感图像变化检测方法

[发明专利]用于检测癫痫发作和精神性发作的方法-CN202080046950.1在审
发明人： K·克雷特;F·卢茨;J·霍夫梅斯特 -专利权人：生命科学孵化运作有限责任两合公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： A61B5/352 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于检测癫痫发作和精神性发作的方法，其包括以下步骤：a.获取一种特征值类型的多个时间上连续的特征值，其中基于区段时间上连续的RR间期确定特征值，其中所述区段时间上连续的特征值的区别优选在于，作为确定随后的特征值的基础的区段，不包含作为确定在前特征值的基础的区段(先前区段)的最旧RR间期，而是包含时间上跟随先前区段的最新RR间期的RR间期，b.将所述特征值的时间变化曲线与同一种特征值类型的特征值的时间变化曲线进行对比，所述同一种特征值类型的特征值依据方法步骤a确定，并且所述确定以指示发作的RR间期(对比特征值)为基础，c.当所述特征值的时间变化曲线具有所述对比特征值的时间变化曲线的指示发作的特征(变化曲线特征)时识别出发作
用于检测癫痫发作精神方法

[发明专利]电梯群管理系统及其控制方法-CN201210032813.X有效
发明人：西田武央;吉川敏文;会田敬一;前原知明;星野孝道;鸟谷部训 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2012-02-14 - 公布日： 2012-10-24 - 主分类号： B66B1/18 文献下载
摘要：使用过去发生的交通流数据的时间序列特征的变化对过去的时间序列数据的经时性的特征的变化图形和到当前时间点为止的交通流数据的经时性的特征的变化图形进行比较，由此根据与到当前时间点为止的交通流数据的特征的变化图形最为相近的过去的数据的图形来预测当前时间点以后的交通流由此，在发生了因电车晚点等而使得交通流的变化时间与平时的变化时间不一样的情况下，以及在当前时间点以后的交通流发生了意想不到的变化的情况下，也能够适当地预测交通流。
电梯管理系统及其控制方法

[发明专利]一种基于波形的特征的售电量预测方法及系统-CN202210464512.8在审
发明人：黄芝祺;梁祖梅;徐鹏丽;谢英;赵从俊;刘苏莹;李夏彦;谢晓帆;刘定龙;申昌浩;马勇 -专利权人：黄芝祺;梁祖梅;徐鹏丽
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于波形的特征的售电量预测方法及系统，通过获取历史温度‑时间函数变化曲线和历史售电量‑时间函数变化曲线；根据预设周期内待预测时间段前4天的温度‑时间的变化曲线，确认所述温度‑时间变化曲线的温度特征值；根据预设周期内待预测时间段前4天的售电量‑时间变化曲线，确定所述售电量‑时间变化曲线的电量相似度；根据所述温度特征值和电量相似度确认售电量变化率；根据所述售电量变化率计算出预测电量。通过上述方式，本发明能够降低数据量的要求，实现时间较短，计算量减小，可以降低电力企业的成本。
一种基于波形特征电量预测方法系统

[发明专利]一种视频异常事件检测方法和芯片-CN202110568256.2有效
发明人：王嘉诚;张少仲 -专利权人：神威超算（北京）科技有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频异常事件检测方法和芯片，该方法包括：获取待检测视频；利用待检测视频，得到按照时间顺序排列的至少两个待检测图像；确定相邻待检测图像之间的空间相似度，得到待检测视频的空间变化特征；其中，空间变化特征中包括空间相似度按时间顺序的变化规律；确定相邻待检测图像之间的时序相似度，得到待检测视频的时序变化特征；其中，时序变化特征中包括时序相似度按时间顺序的变化规律；将空间变化特征和时序变化特征进行融合，得到融合变化特征；利用预先训练的检测模型，判断融合变化特征是否异常；如果是，则确定待检测视频中存在异常事件。
一种视频异常事件检测方法芯片

[发明专利]用于光特征变化的基于间距的去抖动的方法和装置-CN201080035035.9有效
发明人： T·埃尔根;P·法贝尔 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2010-08-05 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： B60Q1/08 文献下载
摘要：用于使光特征变化(105，110，111，112)(例如路灯、其他车辆的大灯)去抖动的方法和装置，所述光特征变化由用于车辆(102)的摄像机(31)的图像数据来确定，其中，在连续的图像序列中识别光特征变化，以及确定光特征变化之间的时间间距，其中，根据车辆的速度(37)并且由光特征变化之间的时间间距来确定光特征变化之间的空间间距，其中，去抖动基于空间间距。
用于特征变化基于间距抖动方法装置

[发明专利]一种图片选择方法及相关设备-CN201811462769.X有效
发明人：罗达新;宋风龙;许松岑;刘毅;颜友亮;刘健庄;钱莉 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：包括：获取时间序列上的M张图片中每张图片的特征信息，所述特征信息用于描述对应图片的显示内容；根据M张图片中每张图片的特征信息，确定M张图片在时间序列上的帧间信息，帧间信息表示特征信息在时间序列上的相互关系和/或变化情况；根据帧间信息，确定特征变化关键点；其中，当相互关系满足第一预设阈值和/或变化情况满足第二预设阈值，将相互关系和/或变化情况对应的当前帧时间点作为特征变化关键点，时间点为时间序列上的点；从M张图片中选取与特征变化关键点对应的N张图片，播放或显示所述N张图片。
一种图片选择方法相关设备

[发明专利]可用停车位数目变化的预测方法、装置、设备及存储介质-CN201711442820.6有效
发明人：彭磊;孙敏;李慧云 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G08G1/14 文献下载
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了一种可用停车位数目变化的预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当接收到可用停车位数目变化的预测请求时，获取预测请求对应的待预测时间段，并获取预先确定的表示可用停车位数目变化的时间序列数据对应的特征数据集合，通过预先确定的预测网络，根据特征数据集合计算待预测时间段对应的预测特征数据，使用预设的还原重构算法计算预测特征数据对应的预测时间序列数据，根据预测特征数据和预测时间序列数据，输出在待预测时间段内可用停车位数目变化、包括可用停车位数目的变化特征和连续变化数据的预测结果，从而提高了预测数据的全面性和准确性，进而提高了可用停车位数目变化的预测准确性。
可用停车位数目变化预测方法装置设备存储介质

[外观设计]平板电脑的转换图形元素动态图形用户界面-CN201930361181.4有效
发明人：塞巴斯蒂安·阿萨夫;伍恩吉·基姆;安德鲁·朔内魏斯;亚当·普洛夫 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： 14-02 文献下载
摘要：设计1‑2：主视图触摸或语音激活导致所显示的点移动并将形状更改为变化状态图1中的角特征；随着时间的推移，变化状态图1将自动从角特征转换回变化状态图2所示位置的点。设计3‑4：主视图触摸或声音激活使所示的点移动并改变形状进入变化状态图1，使其在所示位置具有曲线特征；每个点对应于所述曲线特征之一；变化状态图1每个曲线特征自动向角特征移动并转换为变化状态图2角特征(随着时间的推移)；变化状态图2的角特征自动(随时间推移)扩展为变化状态图3所示的过渡形状；变化状态图3所示的过渡形状自动转换为变化状态图4所示位置中的点。设计5‑6：主视图中的扩展角特征自动(随时间推移)转换为变化状态图 1；变化状态图1中的线性形状在位置上自动移动(随时间推移)进入变化状态图2；变化状态图2线性特征随时间而改变位置和收缩进入变化状态图3；变化状态图3线性特征随着时间的推移而改变为变化状态图4新的角特征。
平板电脑转换图形元素动态用户界面

[发明专利]一种太阳辐射预测方法、装置、设备和介质-CN202210430524.9在审
发明人：吕宁;姜侯;秦军;姚凌 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种太阳辐射预测方法、装置、设备和介质，包括：获取目标历史时间段内卫星观测的云层分布图像，以及目标历史时间段内地面监测的太阳辐射数据；从云层分布图像中提取云层分布特征，从太阳辐射数据中提取与云层分布特征对应的辐射变化特征；根据云层分布特征和辐射变化特征，确定目标历史时间段内云层分布与辐射变化之间的目标关联特征；根据目标关联特征，对目标未来时间段对应的地面辐射量进行预测。本实施例通过在时间序列上匹配的云层分布特征和辐射变化特征进行辐射量的预测，可以更准确地确定云层分布和辐射变化之间的关联性，进而更准确地对未来时间段的辐射量进行预测，避免了相关技术中预测滞后的现象，大大降低预测误差
一种太阳辐射预测方法装置设备介质

[发明专利]一种女性自然避孕时间监控方法及装置-CN201510757079.7有效
发明人：康宏 -专利权人：上海温尔信息科技有限公司
申请日： 2015-11-09 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： A61B5/01 文献下载
摘要：本发明提出了一种女性自然避孕时间监控方法，包括：S100：采集体温温度，基于采集的温度确定体温温度第一变化特征，以及体温温度第二变化特征；S200：根据体温温度第一变化特征，确定排卵期；S300：根据体温温度第二变化特征，确定月经期；S400：在所述月经期和排卵期之外，确定为自然避孕时间，提醒用户适合性生活。本发明基于女性生理周期状态与体温的关系，通过连续的用户温度采集，并进一步与基准温度序列进行相关性确定，从而获得用户体温温度第一变化特征和第二变化特征，最终对自然避孕时间进行确定，最终实现了高效的自然避孕时间监控
变化特征体温自然避孕时间监控月经期采集女性生理周期提醒用户温度采集温度确定温度序列用户体温性生活女性

[发明专利]使用机器学习模型的音生成方法、机器学习模型的训练方法、音生成装置、训练装置、音生成程序及训练程序-CN202180092886.5在审
发明人：才野庆二郎;大道龙之介;博纳达·若尔迪;布洛乌·梅利因 -专利权人：雅马哈株式会社
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G10L13/033 文献下载
摘要：由接受部接受音乐特征量在时间上变化的第1特征量列的输入。由生成部使用训练好的模型对第1特征量列进行处理，生成与特征量以第2精细度变化的第2特征量列对应的音数据列。训练好的模型是对特征量以第1精细度在时间上变化的输入特征量列和与特征量以比第1精细度高的第2精细度在时间上变化的输出特征量列对应的参照音数据列之间的输入输出关系进行了学习的机器学习模型。
使用机器学习模型生成方法训练装置程序

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