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[实用新型]长波红外成像光谱仪光学系统-CN201520371870.X有效
发明人：袁立银;何志平;李春来;王跃明;舒嵘;王建宇 -专利权人：中国科学院上海技术物理研究所
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本专利公开了一种长波红外成像光谱仪光学系统，它用于对8～12.5μm波段实现精细分光光谱成像。其特征在于：系统由结构简单的透射式望远成像镜、全反射式低温光谱仪组成。本专利解决了现有技术中采用曲面光栅分光的系统制造成本高昂、采用棱镜或平面光栅分光的系统制冷功耗大、透射镜头离焦、低温光校困难的问题。采用本专利所述的长波红外成像光谱仪光学系统，F数可小于1.9，视场大于15°，可应用于航空遥感领域。
长波红外成像光谱仪光学系统

[发明专利]超声影像关键目标的检测模型构建及检测方法、装置-CN201810730409.7在审
发明人：高镜尧;李青锋 -专利权人：高镜尧;李青锋
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种超声影像关键目标的检测模型构建及检测方法、装置模型，该方法包括：获取原始超声图像；对原始超声图像进行分类及目标区域标注，生成包含目标位置信息及目标类型信息的已标注训练数据；根据已标注训练数据训练分类网络模型，并确定各原始图像的特征图，建立超声图像特征数据库；根据超声图像特征数据库及目标位置信息训练目标区域检测模型；根据超声图像特征数据库及目标类型信息训练目标细分类模型；根据分类网络模型、目标区域检测模型及目标细分类模型构建超声影像关键目标检测模型通过实施本发明，实现了从图像处理、目标位置检测、位置标注、目标类型细分等多任务的无缝衔接与联合处理，可以有效提高检测效率及准确度。
超声图像检测特征数据库超声影像关键目标模型构建目标类型标注目标位置信息训练数据细分类目标区域检测目标位置检测准确度分类网络联合处理目标区域区域检测图像处理网络模型位置标注无缝衔接信息训练训练分类训练目标原始图像装置模型特征图分类

[发明专利]一种关于配置客户缴费服务信息推送策略的方法-CN201611075068.1在审
发明人：刘宏国;张春秋;杜颖;荣以平;谢季川;尹明立;田晓;刘勇超 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种关于配置客户缴费服务信息推送策略的方法，包括对用户缴费渠道进行分类，获取每个用户关于用户缴费渠道偏好和欠费程度的相关数据；根据步骤1中获得数据，分别构建缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型；根据缴费渠道偏好程度分类模型和欠费程度分类模型，从渠道偏好和欠费程度两个维度对用户类型进行细分；针对细分后的不同类型的用户，从推送群体、推送周期、推送内容和推送渠道四个方面，分别针对缴费服务信息制定不同的推送策略本发明有益效果推送信息更具实用性，节省推送成本，提高信息推送效率，提升信息与细分用户群体的切合程度，提高信息推送准确率。
一种关于配置客户缴费服务信息推送策略方法

[发明专利]一种基于图像的动物物种细分类方法、系统及介质-CN202010189744.8有效
发明人：陈鹏;候蓉;赵启军;刘宁;刘鹏;陈玉祥;杨琬婧;张志和 -专利权人：成都大熊猫繁育研究基地;四川大学
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像的动物物种细分类方法、系统及介质，包括：获取动物待分类图像；利用卷积神经网络定位所述图像中含有动物的目标区域，并进行动物物种粗分类得到动物所属物种；判断动物所属物种是否为已知物种；若否，则判定动物为新物种；若是，则将含有动物的目标区域的图像输入细分类网络模型中识别出动物的具体类别；判断动物的具体类别是否为已知类别；若是，则输出动物的类别；若否，则判定动物为新物种。该方法利用计算机对待分类图像进行自动识别和分析判断动物属于已知物种或新物种，提高数据采集和分析的效率，大大减轻人工工作量。并且不会动动物身体造成伤害，有利于辅助野生动物的调查和研究。
一种基于图像动物物种细分方法系统介质

[发明专利]一种基于专利文献摘要的专利自动分类方法-CN201610139838.8在审
发明人：彭彦;朱玉全;李竞;何峰;余飞 -专利权人：江苏畅远信息科技有限公司
申请日： 2016-03-11 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于专利文献摘要的专利自动分类方法，该方法包括词典构建、IPC各层次类别特征向量的生成、专利文本特征选择、专利文本的向量化、基于SVM的分类模型构建、待分类专利的分类；在专利文本特征选择上充分利用了专利标题和摘要所包含的信息，明显减少了专利特征选择的计算量；在专利文本向量化的计算过程中，改进了TF‑IDF计算的方法，加入词语的词性权重和位置权重，进一步提高了分类效果；在专利分类方法上采用了一种基于层次分类的方法，该方法充分利用了SVM和KNN分类器的各自优点，克服了SVM分类器训练过多而KNN算法计算量大的缺点。
一种基于专利文献摘要自动分类方法

[实用新型]建筑石材粉碎机-CN201720153920.6有效
发明人：盛之涛;田飞 -专利权人：盛之涛
申请日： 2017-02-14 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： B02C1/14 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种建筑石材粉碎机，大块石材在粗滤板上进行挤压和研磨，然后依次经过粗虑孔、细虑孔和精滤孔进行过滤，经多步粗细分离后可以使石材进行精细分类，分类后的石材可以分别取出使用，本实用新型便于石材粉碎，并将粉碎后的石材进行分类，而且结构简单，操作方便。
建筑石材粉碎机

[发明专利]一种基于特征图构建的小样本专利分类方法-CN202110930745.8有效
发明人：华珉;张琪祁;齐晓曼;黄兴德;陆启宇;罗祾;李文清;田浩毅;赵三珊;王琛;肖浥青;顾孙珺;周菲;陈帅琦;谢琪;夏飞 -专利权人：国网上海市电力公司;上海电力大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征图构建的小样本专利分类方法，包括如下步骤：S1、获取专利文献的文本数据；S2、提取每篇专利文献的文本形式的关键词向量，构建词汇表；S3、根据词汇表构建多篇专利文献的专利特征图；S4、构建神经网络模型，通过专利特征图对神经网络模型进行训练，完成专利分类模型的构建。本发明的专利分类方法，在获得关键词向量后先构建词汇表；根据词汇表构建多篇专利文献的专利特征图；通过专利特征图构建训练集对对神经网络模型进行训练，实现专利分类模型的构建。本发明的专利分类方法，不需要大量该行业的专利文献数据集，同时分类准确率达80%；在小样本专利分类中具有较好的效果。
一种基于特征构建样本专利分类方法

[发明专利]使用基于血液的样本的质谱的肺癌患者的治疗选择-CN201410531233.4在审
发明人： J.勒德;H.勒德 -专利权人：佰欧迪塞克斯公司
申请日： 2014-10-10 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：用于预测与化学疗法相比、非小细胞肺部患者是否更可能获益于EGFR-I的测试使用对从患者所得到的基于血液的样本的质谱进行操作的计算机实现分类器。分类器利用训练集合，其包括来自作为被预测对EGFRI-I具有总生存有益效果的一类患者的成员的其它癌症患者、例如在美国专利7736905所述的测试下测试VS良好的那些患者的基于血液的样本的质谱数据。这个类标记编组进一步细分为两个子集，即，在癌症的治疗中的EGFR-I的投药之后呈现疾病的早期(类标签“早期”)和后期(类标签“后期”)进展的那些患者。
使用基于血液样本肺癌患者治疗选择

[实用新型]实用型热红外高光谱成像仪载荷系统-CN201520372014.6有效
发明人：王建宇;李春来;吕刚;袁立银;金健;陈小文;刘恩光;曾智江;季鹏;姬宏桢;曹嘉豪 -专利权人：中国科学院上海技术物理研究所
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本专利公开了一种实用型热红外高光谱成像仪载荷系统，它应用于遥感领域。本专利涉及遥感领域的高光谱成像技术，它是一种利用低温光学与特殊设计的热红外焦平面杜瓦组件抑制背景辐射，采用平面光栅设计的三反射复用结构的热红外精细分光部件的集成系统，包括望远镜、折转镜、三反射分光部件、热红外焦平面特殊组件、低温光学系统。本专利可搭载于飞机、卫星及深空探测器等多遥感平台，被动接收待测目标的热红外辐射及光谱信息，得到目标在8.0～12.5μm谱段的图像及精细光谱信息。
实用型红外光谱成像载荷系统

[发明专利]一种基于融合检测和精细分类的未规范着装识别算法-CN202211425231.8在审
发明人：陈在新;汪渊;伍青;吴强;毛义鹏;陈勇;马拥军;蒋慧慧;于洋;贾承锦 -专利权人：国网四川省电力公司南充供电公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合检测和精细分类的未规范着装识别算法包括：对多尺度目标检测算法和分类器进行训练；实际测试图片输入后，使用多尺度目标检测算法获得候选项；根据获得的候选标签和坐标位置、宽高从实际测试图片中扣取子图像进行超分辨率重建；将超分辨率重建以后的图片送入到分类器中进行分类，输出结果判断是否规范着装。本发明提供的基于融合检测和精细分类的未规范着装识别算法能够更准确更有效地检测出未规范着装区域，并且对未规范着装的人体区域进行识别，采用融合检测和精细分类的方法，大大提高了工作人员未规范着装识别的召回率和准确率
一种基于融合检测精细分类规范着装识别算法

[发明专利]一种基于大数据的知识产权业务咨询系统-CN202210483982.9在审
发明人：吴小松 -专利权人：南通新企汇知识产权服务有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明提供一种基于大数据的知识产权业务咨询系统，涉及软件系统技术领域。该基于大数据的知识产权业务咨询系统，包括用户信息识别模块、业务员识别模块、专利分类检索模块、对接咨询处理模块与咨询数据展示模块。通过对应申请流程导出单元直接导出对应类别知识产权专利的流程文件，将知识产权专利分类成几个大类以及多个小类进行展示，将数量众多的知识产权文件进行综合分类，再根据授权率评估单元对技术方案以及关键点进行知识产权授权率的判断，用户通过咨询数据展示模块接收咨询信息的详细回答，通过咨询信息展示单元接收并进行展示，对专利代理咨询业务予以进一步规范，增强自身专业服务能力。
一种基于数据知识产权业务咨询系统

[发明专利]基于机器学习的招聘信息解析系统及其方法-CN201610251966.1在审
发明人：杨洋;杨雪峰;赵泛舟;李训耕 -专利权人：深圳爱拼信息科技有限公司
申请日： 2016-04-21 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及基于机器学习的招聘信息解析系统及其方法，解析系统包括数据采集模型和机器学习模型；所述数据采集模型爬取互联网招聘网站的不规则的招聘网页信息进行解析并生成训练数据；机器学习模型包括单信息源模型以及处理各类信息源的综合模型，单信息源模型是由训练数据中的单信息源模块分类数据训练所得，综合模型是由训练数据中的综合信息详细分类数据训练所得，互联网招聘网站、数据采集模型与机器学习模型连接，所采用的机器学习模型为条件随机场模型。招聘网页信息经过分析后得到训练数据后详细分类，采用机器学习模型中的条件随机场模型来对招聘信息中的具体语句块与短语进行分类标注，处理正则表达式不能匹配的数据，有效处理复杂或者新型职位的招聘信息解析与分析问题
基于机器学习招聘信息解析系统及其方法

[发明专利]基于机器学习的招聘信息解析系统及其方法-CN201610251667.8在审
发明人：杨洋;杨雪峰;赵泛舟;李训耕 -专利权人：广州爱拼信息科技有限公司
申请日： 2016-04-21 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明涉及基于机器学习的招聘信息解析系统及其方法，解析系统包括数据采集模型和机器学习模型；所述数据采集模型爬取互联网招聘网站的不规则的招聘网页信息进行解析并生成训练数据；机器学习模型包括单信息源模型以及处理各类信息源的综合模型，单信息源模型是由训练数据中的单信息源模块分类数据训练所得，综合模型是由训练数据中的综合信息详细分类数据训练所得，互联网招聘网站、数据采集模型与机器学习模型连接，所采用的机器学习模型为条件随机场模型。招聘网页信息经过分析后得到训练数据后详细分类，采用机器学习模型中的条件随机场模型来对招聘信息中的具体语句块与短语进行分类标注，处理正则表达式不能匹配的数据，有效处理复杂或者新型职位的招聘信息解析与分析问题
基于机器学习招聘信息解析系统及其方法

[发明专利]一种基于级联结构的会场内座位状态检测方法-CN201210262385.X有效
发明人：黄凯奇;谭铁牛;梁宏雨 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2012-07-26 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种会场内座位状态的检测方法，该方法包括以下步骤：预处理、座位粗分类、座位细分类、结果校正。具体可描述为：对给定视频序列的每一帧图像，以手工标定的方法获取每个座位的位置区域；对每个座位区域，用已训练好的粗分类器判断该座位是否为未被任何物体遮挡的全空座位；对剩余的疑似有人座位，用已训练好的细分类器判断该座位是否为有人座位本发明无需通过检测人来确定座位上是否有人，可显著降低算法复杂度，提高检测的速度和精度，可广泛应用于智能视频监控系统、会场智能服务系统。
一种基于级联结构场内座位状态检测方法

[发明专利]一种基于内容的投诉分类方法和系统-CN201810252500.2在审
发明人：陈汝烨 -专利权人：上海万行信息科技有限公司
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于内容的投诉分类方法和系统，包括如下步骤：获取历史诉求件、历史案例文本，并根据内容进行分类，打上标签；对文本进行学习模型训练，生成机器学习分类模型；训练决策树机器学习模型，再进行细分，随后分配到各部门本发明实现对大量的诉求件的准确识别以及精确分类，使得投诉工作流程系统化，自动化，智能化，大大节约了人工成本，并且降低了人员流动对工作效率产生影响的风险。
分类投诉机器学习模型案例文本分类模型工作流程工作效率机器学习模型训练人工成本人员流动决策树系统化智能化自动化标签文本节约分配学习