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[发明专利]一种电路板控深钻孔深度确定方法及电路板-CN201210199131.8有效
发明人：周尚松;徐明;丁大舟;李智 -专利权人：深南电路有限公司
申请日： 2012-06-15 - 公布日： 2014-01-15 - 主分类号： H05K3/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种电路板控深钻孔深度确定方法及电路板，在电路板加工时，同时在其测试区内加工出第一导电层、第二导电层及测试端，并在形成第一测试孔及第二测试孔后，测试测试端分别与第一测试孔及第二测试孔电连通结果，并以第一预设位置及第二预设位置分别距离钻孔起始面的第一距离及第二距离确定钻孔深度值。这样，在电路板加工时可同时加工出测试区，只需后续钻孔并测量通断即可获得钻孔深度值，操作简单、快速，大大提高了测量效率；另外，以第一预设位置及第二预设位置分别距离钻孔起始面的第一距离及第二距离确定钻孔深度值，则所获得的钻孔深度值的精度控制为该第一距离与第二距离之差的一半，大大提高了测量精度。
一种电路板钻孔深度确定方法

[发明专利]3D模组镜头脏污的检测方法、装置和设备-CN201910827714.2在审
发明人：徐明明 -专利权人：南昌欧菲生物识别技术有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：该方法包括：控制待测3D模组的发射器在预设密封环境中发射光线至测试挡板；获取待测3D模组的接收器接收自测试挡板反射的光线而生成的深度图像；采集深度图像中目标区域的深度值数据；获取目标区域的深度值数据与预设比对区域的深度值数据的差值，得到深度差值；根据深度差值的绝对值与预设阈值对目标区域进行脏污检测，得到检测结果。采用本方法，通过在预设密封环境中设置测试挡板，使得待测3D模组能够采集到有效的深度图像，并通过对比深度图像中的深度值数据，对深度差值进行判定，能够有效的检测出3D模组中是否脏污区域，简化了操作人员的操作过程，提高了3D模组镜头脏污的测试效率。
模组镜头脏污检测方法装置设备

[发明专利]图形处理系统中的粗略深度测试-CN202010553486.7有效
发明人：洛伦佐·贝利;罗伯特·布里格 -专利权人：畅想科技有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明涉及图形处理系统中的粗略深度测试，具体涉及用于在图形处理系统中执行粗略深度测试的方法和粗略深度测试逻辑，在图形处理系统中，渲染空间被划分成多个平铺块。方法包括：接收与多个平铺块中的一个相关的基元的集合；获得平铺块的深度范围；以及对于基元的集合中的至少一个基元：基于平铺块的深度范围，确定基元的所有或一部分是否隐藏在平铺块中；响应于确定基元的至少一部分未隐藏在平铺块中，基于平铺块的深度范围，根据深度比较模式确定基元或由基元生成的基元片段是否具有比先前针对平铺块处理的基元更好的深度；以及响应于确定基元或基元片段具有更好的深度，将基元或基元片段标识为不需要读取深度缓冲区以执行全分辨率深度测试
图形处理系统中的粗略深度测试

[发明专利]深度图像轮廓生成方法、装置、设备及存储介质-CN202010011864.9有效
发明人：王非非;宋林东 -专利权人：歌尔光学科技有限公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于深度图像测试技术领域，公开了一种深度图像轮廓生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在待测试图片中选取待测试物体所处的目标区域，对所述目标区域分别进行第一伪彩色标识，获得目标标识结果，然后根据所述目标标识结果确定待测试物体的特征位置，最后根据所述特征位置生成所述待测试物体的深度图像轮廓通过上述方式，实现了精确获取深度图像轮廓，从而使得到的图像轮廓更细节化和直观化。
深度图像轮廓生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种岩土热导率分布的热响应测试方法-CN202011578350.8有效
发明人：年永乐;王湘阳;程文龙 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种岩土热导率分布的热响应测试的方法，用于测试地下不同深度层内岩土的热导率。本发明首先通过考虑岩土深度方向上的传热，建立埋管换热器的多维瞬态传热模型，模拟换热器中流体的纵向温度分布曲线，然后通过实验测试换热器中不同深度的流体温度分布数据，最后利用多目标优化算法并直接采用流体温分布数据同时预测出多空间层内的岩土热导率分布数据利用该发明测试出的岩土热导率分布除了具有较高的精度外，还可以克服传统方法分层测试时收敛性较差的问题，同时测试精度不受深度的影响，适用性广，测试效率高。
一种岩土热导率分布响应测试方法

[发明专利]一种染色体非整倍性检测方法及装置-CN201380081189.5有效
发明人：张春雷;郑晶;陈盛培;蒋浩君;谢伟伟;李旭超;陈芳 -专利权人：深圳华大基因股份有限公司
申请日： 2013-12-17 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： C12Q1/6809 文献下载
摘要：一种染色体非整倍性检测方法及装置，其中方法包括：将测试样本测序后得到的测序序列与参考基因组进行比对，获得每个测试样本落在参考基因组上的测序序列数目，计算每个测试样本的每条染色体的测序深度，进而计算每个测试样本的每条染色体上的相对测序深度，最后计算每个测试样本的每条染色体的相对测序深度的偏差统计量，再将每个测试样本的每条染色体的相对测序深度的偏差统计量与预设的偏差统计量阈值进行比较，判断测试样本的每条染色体是否缺失或重复。
一种染色体非整倍性检测方法装置

[发明专利]GTX显卡深度学习优化测试方法、装置、终端及存储介质-CN201811088405.X在审
发明人：段春焕 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种GTX显卡深度学习优化测试方法、装置、终端及存储介质，包括：搭建测试环境；安装测试工具并配置所述测试工具；修改测试配置文件中的训练参数；运行测试程序并保存测试结果。本发明通过修改测试配置文件参数获取最接近GTX显卡客观深度学习性能的测试结果，提高了测试准确度。
显卡测试配置文件存储介质优化测试终端测试准确度安装测试参数获取测试工具测试环境学习性能训练参数运行测试学习保存配置申请

[发明专利]围岩松弛监测装置及其松弛深度判别方法-CN201710839835.X在审
发明人：陈文华;陈晓芬;李青;吴关叶;侯靖 -专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G01N21/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种围岩松弛深度判别方法，它岩体开挖前，通过打设钻孔、埋设保护管、安装传感光缆、钻孔内注水泥砂浆、连接传感光缆和传感光缆应变解调仪，形成围岩松弛监测装置，测试钻孔深度范围内各深度测点的传感光缆的应变值，岩体开挖过程中或结束后，再测试若干次钻孔深度范围内各深度测点的传感光缆的应变值，计算各深度测点的应变变化量和应变变化率，绘制εj,i～hi关系曲线和关系曲线，综合分析判别围岩松弛深度。本发明通过围岩松弛监测装置，准确测得各测点的应变变化，并有效判别围岩松弛深度。本发明方法具有原理简单，安装埋设和测试方便，测试数据准确，判别方法简单、实用等优点，可有效提高围岩松弛测试精度，具有良好的经济效益和社会效益。
围岩松弛监测装置及其深度判别方法

[发明专利]一种基于深度决策树算法的电力负荷特性挖掘方法-CN201810331744.X在审
发明人：谢百明;谈竹奎;刘斌;王冕;李正佳;马春雷;桂专;徐长宝;袁旭峰;桂军国;林呈辉;张秋雁 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度决策树算法的电力负荷特性挖掘方法，它包括：利用采集装置采集电力用户负荷特征数据及影响电力负荷变化的因素数据；对所采集的电力用户负荷特性数据及影响电力负荷变化因素数据进行预处理，建立训练数据样本集和测试集；设置深度决策树模型的参数，即深度决策树算法中的初始森林模型参数；利用训练数据样本集对深度决策树模型进行训练；利用测试集对训练后的深度决策树模型进行测试，确定深度决策树模型深度；得到训练和测试完成的深度决策树模型后，向模型中输入需要进行负荷特性挖掘的观测值数据，输出负荷特性预测结果；达到对电力系统负荷特性进行深度挖掘的目标，从而指导电力企业安全调度和稳定运行。
决策树模型决策树算法挖掘训练数据样本电力负荷电力用户负荷变化负荷特性因素数据影响电力测试集预处理采集电力系统负荷测试安全调度采集装置电力企业负荷特征模型参数输出负荷特性预测稳定运行观测森林

[发明专利]一种逆向深度强化学习的电力通信设备测试资源调度方法-CN201911192808.3有效
发明人：马志程;张驯;朱小琴;崔阿军;张宪康;魏峰;杨凡;赵金雄;马宏忠 -专利权人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种逆向深度强化学习的电力通信设备测试资源调度方法。该方法首次采用逆向深度强化学习相关理论，分析了基于边缘计算的通信设备中自动化测试资源需求，综合考虑资源调度时间和测试执行时间以及通信时间，采用深度逆向强化学习算法框架，设计了一种电力信息通信设备自动化测试移动边缘计算资源动态调度方法，提高测试资源利用率。
一种逆向深度强化学习电力通信设备测试资源调度方法

[发明专利]软件可靠性预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811017768.4在审
发明人：刘奕宏;李冬;许朋 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：一个实施例中的方法包括：接收待测试软件的特征属性参数，将待测试软件的特征属性参数输入至训练好的深度置信网络中，训练好的深度置信网络通过软件特征属性参数训练样本对深度置信网络训练得到，输出待测试软件的特征提取数据，将待测试软件的特征提取数据输入支持向量机，得到待测试软件的可靠性预测结果。由于训练好的深度置信网络可以更好地实现对待测试软件的特征属性参数的逐层特征提取，再将深度置信网络输出的特征提取数据输入至支持向量机进行判别，可以提高软件可靠性预测的准确率。
待测试软件置信特征提取数据软件可靠性特征属性计算机设备存储介质预测可靠性预测支持向量机参数输入测试软件软件特征输入支持属性参数特征提取网络输出网络训练训练样本网络向量机准确率输出申请

[发明专利]基于深度置信网络的用户界面测试结果分类方法及装置-CN202110486456.3在审
发明人：吕美洁;郭继泱;高小明;刘泱 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度置信网络的用户界面测试结果分类方法及装置，方法包括：采集用户界面测试用例执行结果图片并对图片所属的类型进行标注，组成训练集；对训练集中训练图片进行预处理，得到训练数据；根据深度置信网络结构，将训练数据输入到深度置信网络进行训练，得到深度置信网络分类模型；采集待分类的用户界面测试用例执行结果图片作为目标图片，并进行预处理；将预处理后的目标图片输入到深度置信网络分类模型中，得到目标图片的分类类型本发明能够有效提高用户界面测试结果分类的全面性和准确性，同时减少对测试人员的依赖和工作量，提升用户界面测试的效率。
基于深度置信网络用户界面测试结果分类方法装置

[发明专利]图形处理系统中的隐藏面消除-CN202110073171.7在审
发明人： A·D·恩格-哈斯特韦德;A·E·查芬;F·赫格伦德 -专利权人： ARM有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T15/40 文献下载
摘要：具体的，涉及一种图形处理器，该图形处理器执行关于渲染输出的区块的图元的早期深度测试，以及渲染输出的采样位置的深度测试，保持存储区块的深度值以供区块早期深度测试使用的每区块深度缓冲器以及每样本深度缓冲器。当在完成渲染输出之前停止渲染输出的处理时，将每样本深度缓冲器中的每样本深度值写至储存器，以使可以恢复所述每样本深度值，但是将每区块深度缓冲器中的每区块深度值信息丢弃。然后，在恢复渲染输出的处理时，将每样本深度缓冲器值加载到每样本深度缓冲器中，并且还将所加载的每样本深度缓冲器值用于恢复每区块深度缓冲器，以供在继续渲染输出的处理时使用。
图形处理系统中的隐藏消除

[发明专利]一种水泥土桩腐蚀深度测试方法-CN201811596973.0有效
发明人：闫楠;桑松魁;张骞;王森 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： E02D33/00 文献下载
摘要：本发明属于岩土工程和土力学技术领域，涉及一种水泥土桩腐蚀深度测试方法，先安装水泥土桩腐蚀深度测试装置，再将整个装置放到土槽中，并且调节四个反力螺母使整个装置在水泥土桩与反力板之间紧紧的靠在一起，不得松动；然后调节完探头，将轮辐传感器通过传输导线接到测试电脑上后开启电源进行测试，通过测试电脑显示的轮辐传感器测试数值，确定水泥土是否被腐蚀，通过马达的工作时间确定水泥土桩的腐蚀深度；其设计科学，结构简单，测试性能优越、全面、可靠，可操作性高，成本低，能够直观的反映出水泥土桩的腐蚀深度和在侵蚀环境中强度的变化，从而量化水泥土桩的腐蚀深度以及长期承载力。
一种水泥腐蚀深度测试方法

[发明专利]工件质检方法、装置及计算机设备-CN202111223818.6有效
发明人：肖智恒;郭骏;潘正颐;侯大为 -专利权人：常州微亿智造科技有限公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及工业质检技术领域，提供一种工件质检方法、装置及计算机设备，方法包括：获取待质检工件对应的测试图像及训练好的神经网络模型；获取深度Q网络的训练样本；构建深度Q网络，并基于训练样本对深度Q网络进行学习训练，以得到神经网络模型对应的状态‑行为深度Q网络模型；将测试图像输入深度Q网络模型，以得到测试图像对应的至少一个目标增强行为；根据至少一个目标增强行为对测试图像进行数据增强，并将增强后的测试图像输入神经网络模型由此，可以在保证测试效果的同时，大幅度地降低测试时间，从而提高工件质检效率、且提高工件质检的准确度。
工件质检方法装置计算机设备