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]基于虚拟现实技术的教学测试系统-CN201620534214.1有效
  • 闫伟 - 杭州路宏电力科技有限公司
  • 2016-06-02 - 2017-02-22 - G09B7/00
  • 本实用新型公开了一种基于虚拟现实技术的教学测试系统,包括输入模块、主控计算机、输出模块和操作面板,还包括测试启停模块,与主控计算机通信连接,当测试开始时,输出启动信号,测试结束时,输出停止信号;计时器,响应于启动信号并开始计时;响应于停止信号并停止计时,并输出数字计时信号;评分模块,响应于数字计时信号,判断数字计时信号对应的分数,并与主控计算机通信连接。将三维模型通过全息投影仪投射到到全息投影幕布上,再利用设置在全息投影幕布外侧的压电薄膜检测压力,生成反馈信号至主控制器以切换画面,形成流畅的画面切换,并且计算在操作面板上操作整个三维模型的时间来判断获取的分数,这个分数更加的客观。
  • 基于虚拟现实技术教学测试系统
  • [发明专利]基于多任务深度学习的无参考屏幕内容图像质量评价方法-CN202011378774.X有效
  • 刘世光;高瑞 - 天津大学
  • 2020-11-30 - 2023-05-23 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于多任务深度学习的无参考屏幕内容图像质量评价方法,步骤如下:对屏幕内容训练图像进行预处理;构建由方向梯度直方图特征预测任务辅助质量分数预测任务的多任务网络架构;将预处理得到的图像块输入网络,利用原图像自身质量分数进行反向梯度传播训练,获得网络训练模型;对屏幕内容测试图像进行相同的预处理,并预测得到各个图像块的质量分数;去除纯色空白图像块,使用自适应权重估计的质量融合策略将剩余各个图像块的质量分数进行整合,最终得到整幅图像的质量分数。通过在SIQAD和SCID数据库下进行训练测试,本方法利用多任务学习和自适应权重估计得到了失真图像的客观评价质量,提高了无参考屏幕内容图像质量评价的准确性。
  • 基于任务深度学习参考屏幕内容图像质量评价方法
  • [发明专利]一种基于知识图谱的双语加工心理测试平台系统-CN202310048090.0在审
  • 于翠红 - 烟台大学
  • 2023-01-31 - 2023-05-05 - G16H10/20
  • 本发明属于心理测试平台技术领域,且公开了一种基于知识图谱的双语加工心理测试平台系统,包括开发平台;基于开发语言搭建开发平台,基于所述开发平台开发云端服务器终端和客户终端;所述云端服务器终端与客户终端可进行数据交互;本发明通过数据备份模块备份测试分数的数据,并通过数据备份模块删除云端服务器终端中已备份的测试分数的数据,随后通过定时模块提示工作人员定时更换数据备份模块,当平台系统记录人员测试数据后,会定期备份测试数据,并且删除云端服务器终端中的测试数据,避免云端服务器终端中的测试数据日益臃肿,让人员测试时不会卡顿,提高测试数据处理速度,并且让工作人员需要调取往期测试数据时更加方便。
  • 一种基于知识图谱双语加工心理测试平台系统
  • [发明专利]基于分数阶傅里叶变换的目标特征提取方法-CN201510920520.9在审
  • 杜兰;史蕙若;李林森;孙永光 - 西安电子科技大学
  • 2015-12-11 - 2016-03-16 - G01S7/41
  • 本发明公开了一种基于分数阶傅里叶变换理论的特征提取方法,主要解决现有技术在对三类飞机目标分类过程的特征提取中特征单一且分类效果不理想的问题。其技术方案是:1、对训练信号做分数阶傅里叶变换;2、对变换后的训练信号提取特征;3、对提取出的特征进行特征选择;4、用选出特征对分类器进行训练;5、对测试信号做分数阶傅里叶变换;6、对变换后测试信号提取步骤3中所选出特征;7、把从测试信号中提取的特征送入到训练好的分类器中,完成对三类飞机目标的分类。本发明将传统的时域和多普勒域特征扩展到分数域,能够更好地描述目标回波特性,提高分类正确率,可用于对直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机这三类目标的分类。
  • 基于分数傅里叶变换目标特征提取方法
  • [发明专利]使用甲基化信息估计细胞来源部分的系统和方法-CN201980092387.9在审
  • 奥利弗·克劳德·维恩 - 格里尔公司
  • 2019-12-18 - 2021-11-16 - G16B30/20
  • 本申请公开用于确定一测试对象的一生物样本中的一细胞来源部分的多种系统和方法。多个核酸片段从所述测试对象包含无细胞核酸的一生物样本中获得。对于多个第一核酸片段中的每个核酸片段获得一甲基化状态。每个相应核酸片段被单独分配一第一分数,从而获得多个第一分数。每个相应分数代表对应核酸片段从与所述第一细胞来源相关联的一无细胞核酸分子获得的一似然性。将所述多个第一分数转换为多个第一计数,所述多个第一计数中的每个计数为对于一第一预定甲基化位点集中的一甲基化位点。使用所述多个第一计数估计所述测试对象的一第一细胞来源部分。
  • 使用甲基化信息估计细胞来源部分系统方法
  • [发明专利]一种非标准评测题目的评测评分方法-CN202010700028.1有效
  • 陈卢克书琦;李文毅;陈亮 - 陈亮;李文毅;陈卢克书琦
  • 2020-07-20 - 2023-06-09 - G06Q10/0639
  • 本发明涉及一种非标准评测题目的评测评分方法,包括获取每一个被评测对象在规定时间内完成关于非标准评测题目的答卷并提交的电子答案,该电子答案包括一个或多个非标准测试题目的电子答案;为每一个被测试对象提供一个或一个以上“评判他人答案”题目,获取每一个被测试对象在规定时间内完成的对“评判他人答案”的对非标准测试题目的答案所打的分值;获得每个被测试对象的评分可信度;根据每个被测试对象的评分可信度,获得其“评判他人答案”题目的分数;根据每个被评测对象的非标准测试题目的答案所得的分数以及其所获得的“评判他人答案”题目的分数,输出该被评测对象所获得的综合评价。
  • 一种非标准评测题目评分方法
  • [发明专利]使用多阶段测试对考生施行测试的自动化系统和方法-CN202010243306.5在审
  • K·韩 - 研究生入学管理委员会
  • 2020-03-31 - 2020-10-20 - G06F30/13
  • 提供了使用多阶段测试对考生施行测试的自动化系统和方法。所述测试包括多个不同的测试部分,每个所述测试部分测量不同的可量化特征或技能。至少一些所述测试部分包括多个阶段,每个所述阶段具有测试模块。每个所述测试模块包括多个测试项目。施行测量已知与第二测试部分中测量的可量化特征或技能相关的可量化特征或技能的第一测试部分。然后计算所述第一测试部分的分数。然后施行第二测试部分。所述第二测试部分测量与所述第一测试部分不同的可量化特征或技能。所述第二测试部分具有多个阶段,其中所述第二测试部分的第一阶段不是路由阶段。所述第二测试部分的第一阶段具有从指定用于所述第二测试部分的所述第一阶段的合格测试模块中选择的测试模块。该测试模块的选择是基于第一测试部分的计算分数
  • 使用阶段测试考生施行自动化系统方法

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