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]核苷酸序列变体的频率分布的确定-CN201980024872.2有效
  • D·尤多维克;J·拉森 - 泰格丘公司
  • 2019-04-02 - 2022-06-14 - C12Q1/6809
  • 公开了一种用于确定样本的多个核苷酸序列变体(与核苷酸参考序列在至少一个中间部分上不同)的频率分布的方法。通过对参考变体列表的每个序列参考变体执行多个参考序列读取(每个具有读取起始位置RSS)生成序列读取数据的参考集。(对每个RSS和每个序列参考变体的中间部分)确定中间部分是否通过对应参考序列读取可检测。通过对样本执行样本序列读取来生成序列读取数据的样本集,并且对每个RSS和每个序列参考变体的中间部分确定在样本集中的总出现次数。对能够检测中间部分的RSS,基于确定的出现次数确定多个核苷酸序列变体的频率分布。
  • 核苷酸序列变体频率分布确定
  • [发明专利]参考引导的基因组测序-CN202080079423.0在审
  • J·金尼 - 西部数据技术公司
  • 2020-07-01 - 2022-07-08 - G16B50/30
  • 本发明提供了用于处理多个样本读段以进行基因组测序的方法和系统,该方法和系统包括:对于该多个样本读段中的每个样本读段,将来自该样本读段的子串序列与代表参考基因组的不同部分的参考序列进行比较。识别与一个或多个所比较的子串序列相匹配的一个或多个参考序列,并且基于一个或多个所识别的参考序列确定该样本读段在该参考基因组内的概率性位置。基于所确定的相应样本读段的概率性位置将该多个样本读段分类成多个样本组。
  • 参考引导基因组
  • [发明专利]参考引导的基因组测序-CN202080081700.1在审
  • J·金尼 - 西部数据技术公司
  • 2020-07-01 - 2022-07-08 - G16B5/00
  • 本发明提供了用于处理多个样本读段以进行基因组测序的方法和系统,该方法和系统包括:对于该多个样本读段中的每个样本读段,将来自该样本读段的子串序列与代表参考基因组的不同部分的参考序列进行比较。识别与一个或多个所比较的子串序列相匹配的一个或多个参考序列,并且基于一个或多个所识别的参考序列确定该样本读段在该参考基因组内的概率性位置。基于相应样本读段的所确定的概率性位置,将参考基因组划分用于参考对准的基因组测序。
  • 参考引导基因组
  • [发明专利]处理、预测包含样本点的时间序列的方法和设备-CN201210055852.1有效
  • 葛付江;夏迎炬;杨宇航;于浩;孙健 - 富士通株式会社
  • 2012-03-05 - 2013-09-11 - G06F17/30
  • 提供一种处理、预测包含样本点的时间序列的方法和设备。该处理包含样本点的时间序列的方法包括:确定每个历史时间序列/当前时间序列中的每个样本点在每个历史时间序列/当前时间序列中的相对位置;将每个历史时间序列/当前时间序列中的每个样本点编码为能够反映其在每个历史时间序列/当前时间序列中的相对位置的编码;根据编码后的历史时间序列与编码后的当前时间序列之间的相似度,从编码后的历史时间序列中选择参考时间序列;以及通过统计参考时间序列中的编码的平均值和标准差,来确定参考时间序列中的编码在参考时间序列中的分布函数,其中,参考时间序列和分布函数用于预测当前时间序列中的下一样本点。
  • 处理预测包含样本时间序列方法设备
  • [发明专利]确定微生物种类的方法和装置-CN201510053351.3在审
  • 周天亮文;张纪斌;杨志凯;叶明芝 - 广州华大基因医学检验所有限公司;深圳华大基因科技有限公司
  • 2015-02-02 - 2016-10-05 - C12Q1/68
  • 本发明公开了一种确定样本中包含的微生物种类的方法,包括步骤:对待测样本中的至少一部分核酸进行测序,获得测序数据;将测序数据与第一参考序列比对,第一参考序列为待测样本来源的个体所属生物类别的已知序列,获得满足以下(1)-(3)至少之一的读段,(1)未比对上第一参考序列,(2)与第一参考序列的相似性低于预定比例,(3)比对上第一参考序列且比对质量低于阈值;将获得的读段与微生物参考序列进行比对,依据获得的比对结果确定所述待测样本中包含的微生物种类,微生物参考序列包括细菌、真菌、病毒和原生生物参考序列中的至少两种。本发明还公开一种确定样本中包含的微生物种类的装置以及一种检测病原微生物的方法。
  • 确定微生物种类方法装置
  • [发明专利]制备参考数据库及对待测游离核酸样本进行目标区域序列比对的方法-CN201410117470.6无效
  • 田埂;郎继东;方建火;张丽娜 - 田埂
  • 2014-03-26 - 2014-07-30 - G06F19/22
  • 本发明公开了制备参考数据库及对待测游离核酸样本进行目标区域序列比对的方法。其中,制备参考数据库的方法包括:对多个游离核酸样本进行测序;确定多个测序序列中比对到参考序列的目标区域上的每一个碱基的测序深度;将该测序深度针对每一个碱基在参考序列上的位置进行作图;基于所得到的图和所述多个游离核酸样本的个数,确定筛选阈值;基于该筛选阈值,对该参考序列的目标区域进行筛选,以便获得参考数据库。利用该方法,能够有效地针对目标区域进行参考数据库的制备,使制备获得的参考数据库的序列相对于目标区域大大减少,进而将该参考数据库用于待测游离核酸样本的目标区域序列比对时,工作量显著降低,但比对结果准确、可靠
  • 制备参考数据库对待游离核酸样本进行目标区域序列方法
  • [发明专利]特征筛选方法、装置及电子设备-CN202310083022.8在审
  • 徐靖宇;刘昊骋;徐世界;王天祺 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2023-01-19 - 2023-04-25 - G06V30/18
  • 具体实现方案为:获取参考样本集合以及对应的至少一个打乱样本集合;打乱样本集合为对参考样本集合中标签进行打乱处理后得到的;将参考样本集合以及至少一个打乱样本集合分别输入特征重要度模型进行训练,并获取训练得到的多个模型输出的参考特征重要度序列以及至少一个打乱特征重要度序列;进而对参考样本集合中样本特征序列的多个维度的特征进行筛选处理,获取至少一个维度的有效特征,从而能够结合参考样本集合以及数量较少的打乱样本集合,对样本特征序列中多个维度的特征进行筛选处理,减少计算量,且提高筛选效率
  • 特征筛选方法装置电子设备
  • [发明专利]用于在参考基因组中定位样本读段的设备和方法-CN202080080230.7在审
  • J·金尼 - 西部数据技术公司
  • 2020-07-01 - 2022-07-08 - G16B30/00
  • 本发明提供了一种用于相对于参考基因组来定位样本读段的设备,该设备包括多个单元组。每个单元组存储代表来自该参考基因组的参考碱基的参考序列,该参考序列对应于相应单元组中的单元的顺序。每个单元组还存储代表来自该样本读段的样本碱基的当前子串序列,该当前子串序列对应于相应单元组中的单元的顺序。每个单元组存储相同的当前子串序列和代表该参考基因组的一部分的参考序列,该参考基因组的该部分与由存储在一个或多个其他单元组中的一个或多个其他参考序列所代表的该参考基因组的至少一个其他部分部分地重叠。在该多个单元组中识别其中所存储的参考序列与该当前子串序列相匹配的单元组。
  • 用于参考基因组定位样本设备方法
  • [发明专利]信号检测模式的自适应选择-CN201680087289.2有效
  • A.瑞尔;J.阿克斯纳;J.鲁内;H.萨琳 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2016-06-29 - 2021-11-30 - H04L27/26
  • 无线装置通过从接收的信号中获得(210)样本序列并根据获得的样本序列计算(220)差分解码序列来检测同步信号。无线装置以多个时间偏移中的每一个将计算的差分解码序列与对应于同步信号的第一参考序列相关(230),并标识多个时间偏移中的哪一个导致最大相关结果。响应于确定(240)最大相关结果不满足预定可靠性标准,无线装置以多个时间和频率偏移中的每一个将获得的样本序列与第二参考序列相关(250),并且标识时间偏移和频率偏移的哪种组合导致最大相关结果。第一参考序列包括第二参考序列的差分解码版本。
  • 信号检测模式自适应选择
  • [发明专利]一种敏感信息识别方法、装置、设备及存储介质-CN202011639261.X在审
  • 刘庆宇 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2020-12-31 - 2021-05-07 - G06F16/75
  • 本发明实施例提供了一种本发明实施例提供的敏感信息识别方法、装置、设备及存储介质,包括:通过获取待识别样本的元数据,元数据包括视频序列参考信息,参考信息包括标题和/或封面图;对视频序列参考信息进行特征提取,分别得到待识别样本的视频序列特征向量及参考特征向量;将视频序列特征向量及参考特征向量输入至预先训练得到的全连接层模型中,分析视频序列特征向量及参考特征向量为敏感特征信息的概率,对分析结果进行计算,得到待识别样本中包含敏感信息的概率这样,不需要人工识别待识别样本中的敏感信息,从而可以减少人力成本,同时对于较为隐晦的敏感信息,也能有更好的识别效果,从而提高视频识别的效率。
  • 一种敏感信息识别方法装置设备存储介质

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