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]一种白灵菇与杏鲍菇原生质体的融合方法-CN201310134152.6无效
  • 郭成金;刘西周 - 天津师范大学
  • 2013-04-18 - 2013-08-21 - C12N15/04
  • 本发明提供了一种白灵菇和杏鲍菇原生质体的融合方法,其特征是将白灵菇和杏鲍菇菌丝细胞酶解制备原生质体,以白灵菇原生质体热灭活、以杏鲍菇原生质体紫外灭活作为标记,采用PEG介导的化学融合方法,将白灵菇和杏鲍菇原生质体融合,并通过颉颃实验、菌落表型、菌丝形态、出菇试验,并结合RAPD(随机扩增片段多态性)综合验证融合株。本发明有效把白灵菇和杏鲍菇原生质体融合获得具有菌盖不易碎、子实体单生特性的新菌株,为原生质体融合选育目的菌株提供了一种有效方法。
  • 一种白灵菇杏鲍菇原生质体融合方法
  • [发明专利]一种冬虫夏草与蛹虫草原生质体的融合方法-CN201310134153.0无效
  • 郭成金;刘西周 - 天津师范大学
  • 2013-04-18 - 2013-08-28 - C12N15/05
  • 本发明提供了一种冬虫夏草和蛹虫草原生质体的融合方法,其特征是将冬虫夏草和蛹虫草菌丝细胞酶解制备原生质体,以冬虫夏草原生质体热灭活、以蛹虫草原生质体紫外灭活作为标记,采用PEG介导的化学融合方法,将冬虫夏草和蛹虫草原生质体融合,并通过菌落形态、颉颃试验、RAPD(随机扩增片段多态性)综合验证获得融合株。本发明能有效地将冬虫夏草和蛹虫草原生质体融合获得可为冬虫夏草的人工替代品的新菌株,为原生质体融合选育目的菌株提供了一种有效方法。
  • 一种冬虫夏草虫草原生质体融合方法
  • [实用新型]一种双向横行撑开式腰椎间融合-CN202020723975.8有效
  • 张凯;丁宝志;赵杰 - 上海交通大学医学院附属第九人民医院
  • 2020-05-06 - 2021-02-12 - A61F2/44
  • 本实用新型涉及医疗器械领域,特别涉及一种双向横行撑开式腰椎间融合器。本实用新型提供一种双向横行撑开式腰椎间融合器,包括设有内腔的融合器本体,所述内腔中设有中空的第一内胆和中空的第二内胆,所述第一内胆的一端与融合器本体滑动连接且可沿融合器本体的长度方向滑动、且另一端为自由端,所述第二内胆的一端与融合器本体连接、且另一端为自由端。本申请所提供的双向横向扩张的撑开式腰椎间融合器可以在融合器的内胆中填充碎骨粒后,通过推杆使其进一步向椎体内部延伸、并双向水平扩张,随后可以经可开闭的端盖再次填充骨粒植骨,从而可以更有效地到达椎体深处、并有效增大同椎体终板的接触支撑面积和植骨区有效接触面积
  • 一种双向横行撑开腰椎融合
  • [发明专利]一种双向特征融合网络、回归预测网络、训练方法及装置-CN202310256876.1在审
  • 王夏洪 - 北京龙智数科科技服务有限公司
  • 2023-03-08 - 2023-07-21 - G06V10/80
  • 本公开涉及计算机视觉技术领域,提供了一种双向特征融合网络、回归预测网络、训练方法及装置。该双向特征融合网络包括依次连接的正向特征融合子网络、反向特征融合子网络以及特征融合归一子网络;正向特征融合子网络用于自顶层向底层对多个不同层次的尺度特征图进行融合,得到多个初步融合特征;反向特征融合子网络用于自底层向顶层对多个初步融合特征进行特征增强,得到多个融合增强特征;特征融合归一子网络用于对多个融合增强特征进行归一和融合,得到多个尺度相同的最终融合增强特征。本公开通过双向特征融合网络进行双向特征融合,可使得整个特征层次具有更加丰富的表达,同时可有效提升后续的回归预测的预测效果。
  • 一种双向特征融合网络回归预测训练方法装置
  • [发明专利]基于通道融合的可配置稀疏卷积硬件加速方法和系统-CN202210789002.8在审
  • 王琴;莫志文;蒋剑飞;景乃锋;绳伟光;贺光辉 - 上海交通大学
  • 2022-07-06 - 2022-09-27 - G06N3/063
  • 本发明提供了一种基于通道融合的可配置稀疏卷积硬件加速方法和系统,包括:步骤1:获取所有非零的有效激活值数据与对应卷积核权重数据的偏移地址;步骤2:将有效激活值数据与对应卷积核权重数据的偏移地址进行存储,并将对应的有效值数据对依次进行乘累加操作;步骤3:在乘累加队列中设置数据选择器与数据分路器,将融合卷积核的数据结果重新解耦合至对应的输出通道进行累加;步骤4:对不同通道的数据进行重分配,将融合后的对应输出通道的数据重新送入融合前的输出通道的位置本发明通过对稀疏卷积核进行通道融合预处理,使得各个融合后的输出通道间有效数据量尽可能平衡,从而带来了更高的硬件利用率与更高的稀疏卷积加速效率。
  • 基于通道融合配置稀疏卷积硬件加速方法系统
  • [发明专利]一种基于全卷积神经网络的RGB-D显著性检测方法-CN202210268477.2在审
  • 李琦;戴蒙;史悦 - 上海应用技术大学
  • 2022-03-18 - 2022-06-24 - G06V10/25
  • 通过端到端的全卷积神经网络可以实现任意尺度图片的显著性检测,这是运用深度学习实现计算机视觉相关技术的一种有效方法。提出的方法主要包括使用多尺度卷积与注意力机制解决在跨模态融合过程中低质量深度图对特征融合的干扰,为了获取更丰富的全局信息,在顶层使用了一个全局信息感知融合模块。在其他层使用新的融合策略进行跨模态融合,同时在最低层中对前四层特征进行整合并加以利用来进行最终结果的预测。通过上述方式,本发明能够有效过滤掉深度信息中的冗余信息,对前四层特征的有效整合使得在最底层的融合过程中可以利用到更多更有效的全局信息与局部信息。
  • 一种基于卷积神经网络rgb显著检测方法
  • [发明专利]一种基于错误纹理消除策略的图像融合方法及系统-CN202310010595.8在审
  • 李小松;黎熹来;谭海曙;王晓磐;程晓琦 - 佛山科学技术学院
  • 2023-01-05 - 2023-05-09 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于错误纹理消除策略的图像融合方法及系统,该方法包括:通过低通滤波器对多模态医学图像进行图像分解;基于梯度差与熵的融合规则对高频分量进行融合处理;基于像素选择规则对低频分量进行融合处理;基于迭代最小二乘法对低频融合图像进行错误纹理消除处理;对高频融合图像、低频融合图像与消除低频纹理融合图像进行线性加权融合处理,得到最终融合图像。该系统包括:分解模块、高频融合模块、低频融合模块、纹理消除模块和加权融合模块。通过使用本发明,能够有效提取出不同模态的医学图像信息,提供高质量的融合图像。本发明作为一种基于错误纹理消除策略的图像融合方法及系统,可广泛应用于医学图像融合技术领域。
  • 一种基于错误纹理消除策略图像融合方法系统
  • [发明专利]一种图像融合方法-CN201610946506.0在审
  • 唐婷 - 成都易云知科技有限公司
  • 2016-10-26 - 2017-05-03 - G06T5/50
  • 本发明提供一种图像融合方法,首先将源图像经过双树复小波变换分解后得到低频系数及高频系数,对于低频系数,提出了自适应加权融合法,对于数据量较大的高频系数,提出了压缩采样‑脉冲耦合神经网络融合法,最后对融合系数进行双树复小波变换逆变换,该融合方法能够有效、准确地选择融合系数,能够在多聚焦图像融合、医学图像融合上达到较好的客观指标和视觉效果,还可以适用于其他类型图像,红外和可见光图像融合、遥感图像融合等。
  • 一种图像融合方法

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