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[发明专利]邻近要求验证方法、身份要求方法及其设备-CN201510643662.5有效
发明人：蔡伟杰 -专利权人：宏碁股份有限公司
申请日： 2015-10-08 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： H04W8/00 文献下载
摘要：本发明提出一种邻近要求验证方法、身份要求方法及其设备。在一个实施例中，用户设备可使用收发器组件接收装置间探索的邻近要求验证信息，而此邻近要求验证信息包括探索者的网络层用户识别码及验证响应指示。用户设备接着可根据验证操作来使用收发器组件传送响应于邻近要求验证信息的邻近要求验证响应信息，以响应于接收到验证操作，且根据验证响应指示来使用收发器组件传送邻近要求验证响应信息，以响应于未接收到验证操作。
邻近要求验证方法身份及其设备

[发明专利]深度神经网络的训练方法、装置、存储介质和电子设备-CN202211174215.6在审
发明人：尹宗宇 -专利权人：杭州海康机器人股份有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度神经网络的训练方法，包括：在训练集上训练所述深度神经网络，并在所述训练达到预设条件后，在验证集上对训练后的所述深度神经网络进行性能评估，确定各个类别的性能评估结果；对于性能评估结果不符合要求的类别，调整该类别的正梯度值和/或负梯度值；利用调整后的所述正梯度值和/或负梯度值，返回继续对所述深度神经网络进行训练，直到所有类别的性能评估结果均符合要求。
深度神经网络训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于非监督学习的运动估计方法-CN201611011646.5有效
发明人：成卫青;高博岩;黄卫东 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-11-17 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非监督学习的运动估计的方法，该方法解决了基于监督学习的深度卷积神经网络在进行运动估计训练时对数据的高要求问题，尤其是需要对大量训练数据进行真值标注的问题。该方法使用非监督学习的方法对卷积神经网络进行训练，采用该方法进行训练降低了对于训练数据中真值的要求，建立了一种非一般性结构的深度卷积神经网络。此外，采用一种从粗糙到精细的计算模型使完成训练的网络模型能针对运动幅度较大的运动区域进行计算。
一种基于监督学习运动估计方法

[发明专利]一种踝关节训练角度要求的肢体运动康复机-CN202110468597.2在审
发明人：王勇;徐富军;刘郑;穆景颂;刘正士 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种踝关节训练角度要求的肢体运动康复机，包括底座；回转轴支撑部件，回转轴支撑部件固定于底座上；曲柄滑块机构，包括曲柄回转轴、曲柄、滑动或转动件、滑轨以及连杆；滑轨嵌入底座的侧壁内，滑动或转动件设置于滑轨上本发明的采用曲柄滑块机构，能较好的适应下肢运动规律，可以适合坐姿训练，产生足够的踝关节活动度，实现良好的踝泵效果，可激活下肢各处肌肉以促进血液流动，减少血液凝结成栓子。
一种踝关节训练角度要求肢体运动康复

[实用新型]一种踝关节训练角度要求的肢体运动康复机-CN202120901130.8有效
发明人：王勇;徐富军;刘郑;穆景颂;刘正士 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本实用新型公开一种踝关节训练角度要求的肢体运动康复机，包括底座；回转轴支撑部件，回转轴支撑部件固定于底座上；曲柄滑块机构，包括曲柄回转轴、曲柄、滑动或转动件、滑轨以及连杆；滑轨嵌入底座的侧壁内，滑动或转动件设置于滑轨上本实用新型的采用曲柄滑块机构，能较好的适应下肢运动规律，可以适合坐姿训练，产生足够的踝关节活动度，实现良好的踝泵效果，可激活下肢各处肌肉以促进血液流动，减少血液凝结成栓子。
一种踝关节训练角度要求肢体运动康复

[发明专利]一种空降兵模拟训练器-CN201910580716.6在审
发明人：马小龙;季冬夏 -专利权人：西安六韬信息科技有限公司
申请日： 2019-06-29 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种空降兵模拟训练器,包括空降兵模拟训练系统,所述空降兵模拟训练系统由空降模拟训练硬件系统和空降训练软件系统构成。本发明的有益效果是，响应部队现代化、信息化、提高模拟训练水平要求，为了缩短新兵跳伞训练周期，不断拓展训练路子，有效提高了训练效率。
空降兵模拟训练系统模拟训练器模拟训练空降水平要求跳伞训练训练软件训练效率硬件系统信息化响应拓展部队

[发明专利]深度学习模型训练方法和地震数据去噪方法、装置及设备-CN201810985408.7在审
发明人：常德宽;杨午阳;雍学善;杨庆;王一惠;魏新建 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供一种深度学习模型训练方法和地震数据去噪方法、装置及设备，其中，深度学习模型训练方法包括：获取训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括：原始地震数据，和所述原始地震数据中的噪声数据；将所述训练样本数据输入至深度学习网络模型中进行训练，直至所述深度学习网络模型的损失函数值满足预设要求；将所述深度学习网络模型的损失函数值满足预设要求时的训练模型，作为训练得到的地震数据去噪模型。在本发明实施例中，通过对深度学习网络模型进行训练，使得训练得到的地震数据去噪模型可以自适应地识别各种水平噪声的效果，不需要人为地给定去噪阈值，使得地震数据去噪能够更准确、高效、智能化地实现。
去噪地震数据网络模型训练样本数据模型训练学习原始地震数据装置及设备损失函数预设要求水平噪声训练模型噪声数据人为地智能化自适应

[发明专利]训练方法、电子设备、设备健康诊断方法及装置-CN202111101678.5在审
发明人：韩庆;吕亦宸;郭蕊妮;李丞伦;吴振廷 -专利权人：深圳市裕展精密科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练方法，包括：获取历史数据，历史数据包括设备运行所形成的参数集及结果集；根据参数集及结果集，形成训练集及测试集；根据训练集，训练第一预设模型；根据测试集，测试经过训练的第一预设模型；确定经过训练的第一预设模型符合预设要求；基于经过训练的第一预设模型符合预设要求，确定估测模型。上述训练方法，通过对设备运行输入所形成的历史数据进行训练，形成估测模型，进而能够通过估测模型得出估测设备健康状态的标准，提供了估测模型训练的解决方案，使预警范围的形成更加依赖大数据信息，而非人员的工作经验
训练方法电子设备设备健康诊断装置

[发明专利]温度控制设备的控制方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310271451.8在审
发明人：李金花;司海亮;邓昊;饶云飞;高鹏飞 -专利权人：嘉兴世纪互联信息技术有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G05D23/20 文献下载
摘要：其中，温度控制模型通过如下方式训练得到：获取温度控制设备的运行状态数据，根据第一预设特征对运行状态数据进行分组；对任一运行状态数据组，去除不符合运行状态数据训练要求的运行状态数据；去除不符合分组训练要求的运行状态数据组；对任一剩余的运行状态数据组划分训练样本集和测试样本集；将训练样本集聚合后输入到温度控制模型进行训练，并在训练结束后将测试样本集聚合后输入到温度控制模型进行测试；确定模型评价指标满足训练目标时结束训练，否则再次进行训练。
温度控制设备方法装置可读存储介质

[发明专利]图片训练集的筛选方法、装置、设备和可读存储介质-CN202110239769.9有效
发明人：徐显杰;李涛;亚瑟·菲利波维奇 -专利权人：浙江所托瑞安科技集团有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图片训练集的筛选方法、装置、设备和可读存储介质，涉及神经网络训练技术，方法包括：采用训练集训练目标检测网络和语义分割网络，所述训练集包括多张已标注图片；采用训练后的目标检测网络和语义分割网络对多张未标注图片进行预测，得到目标检测结果和语义分割结果，并确定每张未标注图片中各目标的位置分布、预测精度、面积分布和尺寸特征中的至少一项；从所述多张未标注图片中筛选所述各目标的属性信息满足网络训练任务要求的目标图片，并将所述目标图片进行标注后添加到所述训练集本实施例从未标注的多张图片中自动筛选出满足网络训练任务要求的训练集，无需人工筛选，且灵活性高。
图片训练筛选方法装置设备可读存储介质

[实用新型]一种神经电刺激的上肢康复训练机器人-CN201720259742.5有效
发明人：许洪斌;余俊炜;杨岩;白定群;徐涛金;张哲;周西服 -专利权人：重庆理工大学;重庆医科大学附属第一医院
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本实用新型提供一种神经电刺激的上肢康复训练机器人。该康复训练机器人包括支撑架、两自由度滑台导轨、旋转装置、悬挂装置、腕部护具、肘部护具、座椅和电刺激仪器。该康复训练机器人能够满足不同患者对训练强度的要求，通过电刺激仪器使患者被动产生小位移的运动，然后在康复训练机器人的引导下使得患者的上肢完成完整的大幅度位移动作。该康复训练机器人可以实现上肢在三维空间内运动训练，对患者的多关节进行大范围的辅助训练，全面训练上肢的每一块肌肉，使得康复效果最大化。其控制简便，柔性连接不会给患者带来二次伤害，并且电刺激仪器能实现患者主动和被动训练要求，达到康复效果最大化。
康复训练机器人上肢电刺激上肢康复训练神经电刺激康复效果最大化护具三维空间运动训练肘部两自由度滑台被动训练二次伤害柔性连接位移动作悬挂装置旋转装置多关节支撑架导轨腕部座椅机器人肌肉

[实用新型]快速击打器-CN201721789698.5有效
发明人：董爽 -专利权人：董爽
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： A63B69/00 文献下载
摘要：该快速击打器采用控制系统控制击打块伸出来启动击打器，单一训练者使用该快速击打器就能达到训练训练者的快速反应能力和准确度，而且训练者可以根据自身的训练能力和训练要求，通过控制系统控制击打块伸出的速度，训练训练者击打击打器的速度，满足不同能力的训练者训练要求。
击打器击打控制系统训练要求快速反应能力本实用新型压力传感器弹簧柱塞弹簧组件底部连接准确度支撑柱伸出

[实用新型]一种用于腕关节康复训练的装置-CN202220330005.0有效
发明人：吴锋;刘金全 -专利权人：深圳市龙岗区骨科医院
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本实用新型属于医疗康复器械领域，尤其是一种用于腕关节康复训练的装置，针对现有康复训练装置只能对手腕进行单一方向康复，无法满足不同的康复训练要求，康复训练的效果较差的问题，现提出如下方案，其包括训练支撑座、手臂支撑板、调节座、调节组件、晃动板、训练驱动板和控制组件，所述训练支撑座的顶部固定安装有连接座，所述手臂支撑板固定安装在连接座的顶部，所述调节座设置在手臂支撑板的一侧，所述调节组件设置在手臂支撑板上本实用新型的康复训练装置能对手腕进行多方向康复，可以满足不同的康复训练要求，康复训练的效果较好。
一种用于腕关节康复训练装置

[发明专利]多路多尺度并联编解码网络图像分割方法、系统及介质-CN202011312332.5有效
发明人：薛健;黄彬;吕科 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种多路多尺度并联编解码网络图像分割方法、系统及介质，其包括：将训练数据进行预处理，然后划分数据集为训练集和测试集；训练集用于训练多路多尺度编解码网络深度学习模型的网络参数，测试集用于验证迭代完成的网络参数的泛化性能，如果测试集精度不满足预先设定要求则从新划分数据集进行训练，如果满足预先设定要求则保存网络参数；对待预测数据作与训练数据相同的预处理，载入训练好的网络参数，最后对模型输入图像，并得到分割预测结果，分割结果以概率图表示本发明能在医学图像分割任务中保持整体分割精度的同时，提高了对目标细节的分割效果，并且使网络训练收敛速度更快。
多路多尺度并联解码网络图像分割方法系统介质

[实用新型]一种膝关节康复训练装置-CN201921035135.6有效
发明人：尹浩;时玲;强磊;李凯;王悦;吴建 -专利权人：尹浩;时玲;强磊;李凯;王悦;吴建
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： A63B23/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种膝关节康复训练装置，属于康复训练设备领域，所述的膝关节康复训练装置包括扶手架（1）、支撑板（2）、关节训练器（3），所述的支撑板（2）的两侧分别设置一个扶手架（1），支撑板（2）上安装有关节训练器（3）；所述的关节训练器（3）包括支架（3‑1）、电机（3‑2）、摆杆（3‑3）、踏板机构（3‑4）、插销（3‑5）、接近开关Ⅰ（3‑6）、限位机构（3‑7）、控制模块（3‑8）、驱动模块（DJ1）、接近开关本实用新型采用控制模块监控的方式来实现患者在训练过程中达到要求的关节运动角度，以保证患者能够达到康复训练的要求。
一种膝关节康复训练装置