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]一种建立对象模型的方法及虚拟测试方法-CN201410802787.3有效
  • 艾名升 - 北汽福田汽车股份有限公司
  • 2014-12-19 - 2015-08-19 - G06F11/26
  • 本发明提供一种建立对象模型的方法及虚拟测试方法,所述建立对象模型的方法包括:利用对象各个部件的功能代码生成动态库链接文件;利用所述对象各个部件的功能代码以及所述对象各个部件的物理参数配置对象硬件底层环境;根据所述硬件功能代码中的变量,对所述对象硬件底层环境和所述动态库连接文件进行接口连接和集成设置以形成对象模型。上述对象模型可以使测试程序在结合硬件资源等信息的情况下验证功能算法的各项功能,从而可以提高测试工作的效率,并且在建立对象模型以及进虚拟能测试时均不需要搭建真实的硬件系统,由此可以节约测试工作的成本
  • 一种建立对象模型方法虚拟测试
  • [发明专利]测试设备确定方法及装置-CN202011422468.1在审
  • 李炯 - 上海哔哩哔哩科技有限公司
  • 2020-12-08 - 2021-03-23 - G06F11/36
  • 本说明书提供测试设备确定方法及装置,其中所述测试设备确定方法包括:检测到针对待对象的测试任务的情况下,确定所述对象是否为已上线对象;在所述对象为已上线对象的情况下,获取所述对象对应的目标设备;在所述对象为未上线对象的情况下,获取所述对象所属类别对应的目标设备;按照统计指标对所述目标设备进行统计,根据统计结果确定针对所述对象的目标测试设备。如此,可以充分利用运营数据,针对待对象,获取对应的用户覆盖率较高的目标设备,然后再对获取到的与对象相关的目标设备进行统计排序,从而准确确定出针对待对象的测试设备。
  • 测试设备确定方法装置
  • [发明专利]GUI测试覆盖度的评估方法、系统、计算机设备-CN202211138208.0在审
  • 王阳 - 苏州浪潮智能科技有限公司
  • 2022-09-19 - 2022-12-02 - G06F11/36
  • 本申请涉及一种GUI测试覆盖度的评估方法,包括:遍历初始系统的所有功能对象,确定初始化全量对象;当测试人员对初始系统进行测试时,记录初始测试数据;根据初始测试数据确定初始测试结果对象;根据初始测试结果对象与初始化全量对象在初始系统更新后的版本更新后变为新增系统,遍历新增系统的所有功能对象,确定新增对象;当测试人员对新增系统进行测试时,记录新增测试数据;根据新增测试数据,确定新增测试结果对象;根据新增测试结果对象和新增对象
  • gui测试覆盖评估方法系统计算机设备
  • [发明专利]图像重建方法、装置、系统、计算机设备和存储介质-CN202210988101.9在审
  • 高博 - 北京联影智能影像技术研究院
  • 2022-08-17 - 2022-11-22 - G06T17/00
  • 该方法包括:获取对象的扫描数据,以及基于对象的三维轮廓和预设的神经网络模型获取对象的衰减系数分布,根据对象的衰减系数分布以及对象的扫描数据进行图像重建,生成对象的重建图像;其中,该扫描数据包括SPECT扫描数据或PET扫描数据;通过本申请的方法,在对待对象进行SPECT扫描或PET扫描的过程中,无需再对待对象进行CT扫描,也无需通过CT重建图像进行复杂运算得到γ射线在对象体内的衰减系数分布,能够降低SPECT/PET图像重建的复杂度,以及减少因CT扫描对待对象造成的辐射影响,减少待对象所受到的辐射剂量,提高对象的检测安全性。
  • 图像重建方法装置系统计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种测试方法-CN202310291024.6有效
  • 林旭东 - 长鑫存储技术有限公司
  • 2023-03-23 - 2023-08-11 - G11C29/56
  • 本公开提供了一种测试方法,用于对芯片进行测试,测试方法包括:获取多个对象中每个对象开始输出测试数据的第一时刻;基于多个第一时刻,获得目标时刻;基于目标时刻,对每个对象的第一时刻进行补偿,以使每个对象输出的全部测试数据的起点均为目标时刻;基于每个对象的全部测试数据,分别确定每个对象的测试结果。本公开通过获取多个对象的第一时刻以及与多个第一时刻相关的目标时刻,基于目标时刻对每个对象的第一时刻进行补偿,使得多个对象开始输出测试数据的时刻相同,以避免多个对象输出测试数据的时刻差异导致的测试结果误判
  • 一种测试方法
  • [发明专利]条幅检测方法、装置及设备-CN201811636145.5在审
  • 谢冬梅 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2018-12-29 - 2020-07-07 - G06T7/246
  • 本发明实施例提供的一种条幅检测方法、装置及设备,通过获得图像,将图像输入预设的深度学习模型。其中,预设的深度学习模型为预先利用收集的多个包含条幅对象的样本图像训练得到的深度学习模型。获得所述预设的深度学习模型对所述图像进行处理后输出的对象及每个对象的类别置信度。其中,对象是所述预设的深度学习模型从所述图像中提取的。针对每个对象,判断该对象的类别置信度是否满足预设条幅类别置信度条件。如果是,则确定该对象为条幅。与基于颜色识别以及角点检测从图像中检测条幅的方式相比,能够检测到被遮挡或者颜色与背景色接近的条幅,提高了图像中条幅的检测准确度。
  • 条幅检测方法装置设备
  • [发明专利]一种数据异常检测方法及装置-CN201911126382.1有效
  • 臧大卫 - 中国银联股份有限公司
  • 2019-11-18 - 2022-08-02 - G06Q20/40
  • 本发明实施例包括:获取对象的当前检测样本、历史细胞状态和历史隐藏层状态;历史细胞状态为将对象的历史检测样本输入对象的异常检测模型确定的输出细胞状态,历史隐藏层状态为将对象的历史检测样本输入对象的异常检测模型确定的输出隐藏层状态;根据当前检测样本,确定对象的当前特征值;将对象的当前特征值、历史细胞状态和历史隐藏层状态输入异常检测模型中,确定对象对应的风险指数;将风险指数与风险阈值进行对比,确定对象的异常判定结果
  • 一种数据异常检测方法装置

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