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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  • [实用新型]一种用于司法鉴定的采样装置-CN202222086202.5有效
  • 廖愈乐;张远民;徐东阳;贺小娇 - 联通(四川)产业互联网有限公司
  • 2022-08-09 - 2023-05-05 - G01N1/02
  • 本实用新型公开了一种用于司法鉴定的采样装置,涉及司法鉴定采样技术领域,包括箱体、箱盖、采样放置板和滚轮组件;箱体顶端开口,其内端下部设置有采样工具放置腔体,采样工具放置腔体内放置有采样工具;采样放置板放置在箱体内滚轮组件安装在箱体底部,包括可收纳和展开的滚轮总成,以及对滚轮总成的收纳和展开进行固定的固定件,当在平整的路面移动时,可将滚轮总成展开并利用固定件固定,利用滚轮总成对采样装置进行移动,操作简单方便,节省司法鉴定人员体力采样工具在下,采样管在上,两种工具放置明确,以便于司法鉴定工作人员携带其进行快速采样。
  • 一种用于司法鉴定采样装置
  • [发明专利]监外执行和社区矫正网络工作系统-CN201510179259.1在审
  • 陈淑敏 - 哈尔滨大禹智能自动化有限公司
  • 2015-04-16 - 2015-07-15 - H04W4/02
  • 本发明公开了监外执行和社区矫正网络工作系统,包括客户端,电脑,网络,防火墙,服务器,发射台,手机,网络包括广域网络和局域网络,还包括LBS定位平台,客户端包括司法局和司法所,其配备多台电脑,其通过数据线连接局域网,局域网为司法专用网络,其通过数据线连接服务器,服务器包括网络服务器,地图服务器,数据服务器和应用服务器,司法专用网络通过数据线分别连接数据服务器和应用服务器,还与监控台连接,上述技术方案的工作系统,具有统一管理
  • 监外执行社区矫正网络工作系统
  • [发明专利]在押人员羁押必要性审查系统-CN201310232824.7在审
  • 但伟;林宝宗 - 林宝宗;但伟
  • 2013-06-12 - 2013-09-04 - G06Q10/00
  • 本发明涉及司法技术领域,特别是一种在押人员羁押必要性审查系统,与现有技术相比,该在押人员羁押必要性审查系统将传统的人工羁押必要性审查方式提升为计算机系统自动评估,结合人民检察院在押人员羁押必要性审查研究成果,让检察机关驻所检察室理应对这个方面工作履行监督职能,切实保障在押人员的合法权利,同时提高人民检察院现代化管理水平与工作效率,体现司法的公平、公正。将有效降低居高不下的羁押率,为国家节约大量的司法资源,减轻由于高羁押率而产生的巨额财政负担与经济投入,推动司法改革进步,具有高度的专业性、权威性,将会形成一个前景客观的生态产业,带来很好的经济效益和社会效益
  • 在押人员羁押必要性审查系统
  • [发明专利]司法文书的处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211704216.7在审
  • 郭曼;胡泽婷;张天宇;路兴 - 北京易华录信息技术股份有限公司
  • 2022-12-29 - 2023-04-07 - G06Q50/18
  • 本发明公开了一种司法文书的处理方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:将司法文书的各个段落进行内容标注,得到第一内容主旨和第二内容主旨;对所述第一内容主旨表征的有规则段落进行正则化表示,得到与所述第一内容主旨对应的第一实体信息将所述第二内容主旨表征的无规则段落输入至与所述第二内容主旨对应分类体系的文本分类模型,得到与所述第二内容主旨对应的第二实体信息;将第一内容主旨和所述第一内容主旨对应的第一实体信息进行关联,以及将分类体系和所述分类体系对应的第二实体信息进行关联,得到所述司法文书的结构化表示结果本发明提供的技术方案,在一定程度上能够提高司法文书的结构化表示的效率。
  • 司法文书处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于深度神经网络的司法事实查明生成方法、装置、介质-CN202011357568.0有效
  • 吴飞;况琨;袁林;孙常龙 - 浙江大学
  • 2020-11-27 - 2023-09-12 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络的司法事实查明生成方法、装置、介质。本发明针对对话形式的庭审笔录文本数据,利用层次化序列模型提取其特征,获得词级别,句级别和对话级别的向量化表征;然后将事实要素分类任务和缺失事实查明任务作为辅助任务,在多任务学习框架下构建符合司法程序逻辑的事实查明场景;最后将特征提取结果链接组合,在多任务学习框架下利用基于注意力机制的Seq2Seq模型,生成符合庭审记录的司法事实查明结果。本发明将深度序列学习模型应用于司法事实查明自动生成,相比一般文本生成算法,本发明对法律文书中事实性关键信息进行建模,辅助文本生成,有效地保留了原文中事实性要素,保证了生成模型的可控性与可解释性。
  • 基于深度神经网络司法事实查明生成方法装置介质

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