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]模型训练方法、视频编码方法及解码方法-CN202210716223.2在审
  • 陈柏林;王钊;叶琰;王诗淇 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-06-23 - 2022-08-12 - G06N20/00
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、视频编码方法及解码方法。模型训练方法包括:获取参考样本帧和多个连续的待编码样本帧;通过初始生成模型中的生成器对参考样本帧进行形变处理生成重建样本帧;将每个重建样本帧和对应的待编码样本帧输入初始生成模型中的第一鉴别器得到第一鉴别结果;按照时间戳先后顺序拼接各待编码样本帧得到拼接待编码样本帧,拼接各重建样本帧得到拼接重建样本帧;将拼接待编码样本帧和拼接重建样本帧输入初始生成模型中的第二鉴别器得到第二鉴别结果;基于第一鉴别结果和第二鉴别结果得到对抗损失值,基于对抗损失值训练初始生成模型
  • 模型训练方法视频编码解码
  • [发明专利]结合相衬技术和扫描仪对病理切片的数字染色方法和系统-CN202211623093.4在审
  • 陈德敏;李梓琦;贾守礼;黄慧炜 - 麦克奥迪实业集团有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-05-26 - G01N1/30
  • 本发明提供结合相衬技术和扫描仪对病理切片的数字染色方法,包括:采用扫描仪对染色前的病理切片进行扫描得到第一训练数据;对病理切片进行HE染色,扫描得到第二训练数据;对病理切片进行IHC染色,扫描得到第三训练数据;利用第一、第二训练数据得到HE染色生成器模型、HE褪色生成器模型;利用第一、第三训练数据得到IHC染色生成器模型、IHC褪色生成器模型;并得到未染色鉴别模型、HE染色鉴别模型和IHC染色鉴别模型;获取病理切片扫描数据,选定不同类别的生成器模型实现染色或褪色,并通过相应的鉴别模型进行鉴别;本发明方法整个过程对切片并未产生染色的动作,当用户想要对其进行某种染色时,不会产生因为褪片而造成细胞丢失的情况。
  • 结合技术扫描仪病理切片数字染色方法系统
  • [发明专利]图像鉴别的方法、电子设备和计算机可读介质-CN202010651813.2在审
  • 曾成斌 - 贵州无忧天空科技有限公司
  • 2020-07-08 - 2020-11-03 - G06K9/62
  • 本公开的实施例公开了图像鉴别的方法、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取第一目标图像;将第一目标图像输入预先训练的检测模型,生成第二目标图像;将第二目标图像输入预先训练的分类模型,生成第二目标图像的鉴别结果集合;基于鉴别结果集合,确定第一目标图像的类别这种方法利用预先训练的检测模型生成第二目标特征,无须人工干预,自动获取有效的图像目标区域。利用预先训练的分类模型自动生成鉴别结果集合,根据鉴别结果集合自动确定第一目标图像的类别,提高了图像鉴别过程的自动化程度和便利性。
  • 图像鉴别方法电子设备计算机可读介质
  • [发明专利]医学经验总结模型的建立方法、装置-CN201710240429.1有效
  • 邓侃;李丕勋;邱鹏飞;郑杰;邓昳 - 北京大数医达科技有限公司
  • 2017-04-13 - 2019-06-25 - G16H50/70
  • 本发明公开了一种医学经验总结模型的建立方法、装置及数据评估方法。其中,医学经验总结模型的建立方法包括:根据历史病历样本中的目标数据对预设的生成式模型进行训练;根据训练完成后的生成式模型生成第一伪造数据,并根据目标数据以及第一伪造数据对预设的鉴别模型进行训练;根据训练完成后的生成式模型生成第二伪造数据,并根据训练完成后的鉴别模型对第二伪造数据的鉴别结果对生成式模型的参数进行调整,将调整后满足预设平衡条件的生成式模型作为医学经验总结模型。本发明的技术方案,通过将生成式模型鉴别模型结合使用,使得生成式模型不仅能很好地拟合真实的病历数据,而且能够很好地总结历史病历样本中没有覆盖到的数据。
  • 医学经验总结模型建立方法装置数据评估
  • [发明专利]一种肺腺癌亚型的辅助鉴别系统及方法-CN202010148260.9在审
  • 陈昶;谢冬;佘云浪;邓家骏;任怡久;苏杭 - 上海市肺科医院(上海市职业病防治院)
  • 2020-03-05 - 2020-07-03 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种肺腺癌亚型的辅助鉴别系统及方法,涉及神经网络。获取数字病理图像并标注得到标注图像;包括病变区及真实病理图像特征;处理模块,将标注图像进行处理获得处理图像,存入数据库;分类模块,将处理图像分为训练集、验证集和测试集;训练模块,将训练集进行训练获得肺腺癌亚型的辅助鉴别模型;验证模块,将验证集输入到辅助鉴别模型中进行优化获得优化模型;测试模块,将测试集输入到优化模型获得结果,并得到测试准确率;比较模块,将测试准确率与测试阈值进行比较,在小于测试阈值时重新训练;不小于时保存辅助鉴别优化模型具有以下有益效果:辅助临床医师鉴别肺腺癌亚型。
  • 一种腺癌辅助鉴别系统方法
  • [发明专利]声纹身份识别的方法、装置和电子设备-CN202011167536.4在审
  • 黄明明 - 湖南华威金安企业管理有限公司
  • 2020-10-27 - 2021-01-29 - G10L17/04
  • 本发明提供了一种声纹身份识别的方法、装置和电子设备,该方法包括:获取待识别声纹的频谱特征;通过声纹鉴别模型对频谱特征进行鉴别,得到待识别声纹对应的身份信息和待识别声纹的属性信息。本发明的声纹鉴别模型是预先对InfoGAN网络进行训练得到的,所需的训练样本的数据量小,并且通过声纹鉴别模型对频谱特征进行鉴别后,不仅能得到待识别声纹对应的对象标识,还能得到待识别声纹对应的对象的年龄、待识别声纹的噪音信息和音量信息,即提高了模型的抗时变能力和抗噪能力,缓解了现有的声纹身份识别模型不具有抗时变能力,并且抗噪能力差、训练时所需的样本数量大的技术问题。
  • 声纹身份识别方法装置电子设备

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