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]X射线连续的确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011069868.9有效
  • 明鑫;杨成文;孟慧鹏;翟贺争 - 天津医科大学
  • 2020-09-30 - 2023-02-03 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种X射线连续的确定方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取X射线数据与能量的对应关系,基于所述对应关系建立初始连续模型;对所述初始连续模型进行离散,获取预设数量的离散函数;基于水下不同深度序列,获取所述预设数量单的模拟PDD矩阵数据和预设范围连续的测量PDD矩阵数据;基于所述离散函数、所述模拟PDD矩阵数据以及测量PDD矩阵数据确定所述初始连续模型中各谱系数,得到目标连续模型;获取待估算的连续能量范围,将所述能量范围输入至所述目标连续函数中,得到所述连续能量范围对应的连续。实现了简便快速的获取连续,提高了获取的速率。
  • 射线连续确定方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]γ剂量自动测量装置及测量方法-CN201610849138.8有效
  • 周青芝;王晨毅;李德红;张云祺 - 南华大学
  • 2016-09-26 - 2020-04-07 - G01T1/02
  • γ剂量自动测量装置及测量方法,其测量装置包括γ仪和二次仪表,γ仪和二次仪表通过通讯接口连接。所述的二次仪表由置有γ剂量自动估算程序的计算机、打印机及移动电源,计算机通过通讯接口分别与打印机及移动电源连接。采用γ剂量自动测量装置对γ剂量进行自动测量的方法如下:首先利用γ仪对γ进行测量,γ仪自带的测量软件能够实现对测量过程的自动控制,然后利用γ仪的通讯接口将能文件自动保存到二次仪表中,接着启动二次仪表内的γ剂量自动估算程序,其程序能够对γ文件进行自动读取分析并获取γ信息,最后根据γ剂量估算程序计算得到剂量结果,实现γ剂量自动测量。
  • 剂量自动测量装置测量方法
  • [发明专利]基于钨靶X射线球管的双CT系统的数据校正方法-CN202210927488.7有效
  • 何艾静;张康平;孙宇;吴宏新;张文宇;王亚杰 - 北京朗视仪器股份有限公司
  • 2022-08-03 - 2023-04-25 - G06F17/18
  • 本公开实施例公开了一种基于钨靶X射线球管的双CT系统的数据校正方法,所述方法包括:利用模拟软件模拟基于钨靶X射线球管发射的射线,并作为初始能数据;基于初始能数据确定基于钨靶X射线球管发射的射线拟合公式中的参数,以及计算关键系数的迭代初值;基于初始能数据计算得到不同厚度衰减下的投影数据,作为校正初值;使用待校正的双CT系统对模体组件进行扫描,实际采集得到不同厚度衰减下的投影数据,作为校正依据;基于校正初值、迭代初值和校正依据,使用迭代算法迭代修正关键系数;迭代结束后,基于关键系数更新拟合公式;将能离散点带入所更新后的拟合公式后,得到校正后的数据。
  • 基于射线ct系统数据校正方法
  • [实用新型]一种提高NaI仪高能区射线解能力的装置-CN201420778582.1有效
  • 赵孝文;吴珂;韩旭;高雅娟;万志伟;李北城 - 黑龙江省中贝技术有限公司
  • 2014-12-10 - 2015-03-18 - G01T1/36
  • 一种提高NaI仪高能区射线解能力的装置,属于核仪器仪表领域,涉及一种提高NaI仪解能力的装置。本实用新型是为了解决现有NaI仪在高能区峰形过宽同时峰值幅度过低,进而导致利用现有的谱分析方法进行寻峰很困难,NaI仪解能力低的问题。本实用新型所述的一种提高NaI仪高能区射线解能力的装置,通过时钟脉冲调节器5将能高能区进行划分,还能够通过甄别器具有的调节阈值电压的功能对阈值电压进行调节,进而对的高能区全能峰峰值幅度进行调节,更易于利用现有的谱分析方法进行寻峰,最终达到提高NaI仪高能区射线解能力的目的。适用于提高NaI仪高能区的射线解能力。
  • 一种提高nai能谱仪高能射线能力装置
  • [发明专利]一种基于近似系数与深度学习的伽马谱分析方法-CN201710373342.1有效
  • 龚频;何建平;汤晓斌;王鹏;韩镇阳 - 南京航空航天大学
  • 2017-05-24 - 2021-05-04 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于近似系数与深度学习的伽马谱分析方法,包括以下步骤:采用蒙特卡洛方法对伽马探测器进行建模并模拟感兴趣核素,得到模拟;使用伽马探测器测量能,对进行平滑处理和按照时间比例本底扣除,得到净计数;采用小波分解方法提取模拟的近似系数,对模拟的近似系数进行归一化处理,采用小波分解方法提取净计数的近似系数,对净计数的近似系数进行归一化处理;将模拟的近似系数作为深度学习网络的训练样本从而预测伽马探测器实测的中核素的组成本发明通过提取模拟的近似系数,采用模拟样本训练深度学习并将其用于实测核素组成预测,以达到快速、稳定的核素识别。
  • 一种基于近似系数深度学习伽马能谱分析方法

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