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]一种评价蛋白组学质数据质量的方法-CN202011282435.1在审
  • 刘超;吴利则;宫鹏云;郭一洁;李威铮;汤敏 - 北京航空航天大学
  • 2020-11-17 - 2021-02-26 - G01N33/68
  • 本发明公开了一种评价蛋白组学质数据质量的方法,该方法包括:通过对测试得到的质数据进行打分,以获得一打分结果,一打分结果包括鉴定结果得分、二采集数得分、二利用率得分和二质量得分;再以鉴定结果得分、二采集数得分、二利用率得分和二质量得分的平均分作为质实验总分。通过对试验得到的质实验数据的大部分影响因素进行分析,可以提取质实验中每张采集的图和每个鉴定的肽段的数据进行总体检查,不使用抽样检测。因此,该方法能够全面、准确、客观、便捷的为用户展示质实验数据质量的各个影响因素做的好坏,帮助用户改进自己的实验,进一步推动质方法在临床方面的应用。
  • 一种评价蛋白组学质谱数据质量方法
  • [发明专利]基于时频域关联特征的睡眠循环交替模式检测方法及装置-CN202310587185.X在审
  • 陈丹;明哲锴;高腾飞 - 武汉大学
  • 2023-05-19 - 2023-09-12 - A61B5/369
  • 本发明公开了基于时频域关联特征的睡眠循环交替模式(CAP)检测方法及装置,以单通道脑电信号作为CAP检测的数据基础,同步提取信号的时域形态特征和频域分布特征,并捕捉特征状态的宏观转换模式以实现对CAP的识别包括如下三个阶段:(1)时域形态特征学习:对完整脑电信号提取其子频带并使用双向门控循环单元嵌入其浅层信号波动关系,后分段运用一维卷积神经网络提取其形态特征;(2)频域特征计算:分段对脑电片段计算其功率密度,并使用峰度、偏度度量功率密度的分布特征;(3)特征融合与宏观演化表征:对时频域特征融合后再次应用双向门控循环单元,以捕捉CAP各相位间的宏观依赖、转换关系;最终基于所提取到的特征判定输入信号中每秒对应的
  • 基于时频域关联特征睡眠循环交替模式检测方法装置

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