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]基片处理系统和基片输送方法-CN202111109870.9在审
  • 佐佐木庆介 - 东京毅力科创株式会社
  • 2021-09-18 - 2022-04-12 - H01L21/67
  • 本发明在包含分批处理部和单片处理部这两者的基片处理系统中,能够适当地进行从分批处理部向单片处理部的基片的输送。基片处理系统包括分批处理部、单片处理部和输送部。分批处理部对以规定的节距包含多个基片的批次一并地进行处理。单片处理部对批次中包含的基片逐个进行处理。输送部从分批处理部向单片处理部逐个输送基片。分批处理部包含处理槽和支承件。处理槽贮存处理液。保持件能够逐个保持多个基片,并具有比规定的节距大且能够插入在处理液内支承于支承件的多个基片与和多个基片相对的处理槽的内壁面之间的间隙的厚度。
  • 处理系统输送方法
  • [发明专利]批处理任务分发方法、装置、设备及存储介质-CN202310785763.0在审
  • 张盛荣 - 中国平安财产保险股份有限公司
  • 2023-06-29 - 2023-10-03 - G06F9/50
  • 本发明涉及人工智能技术,揭露一种批处理任务分发方法,包括:对获取的每个历史批处理任务数据进行缺失值填充、异常值替换及特征筛选,得到对应的目标样本数据;将所有所述目标样本数据作为训练集构建决策树模型,得到以所述目标样本数据中的任务特征作为决策节点,并以所有所述分发服务器节点作为叶节点的目标节点分发模型;当接收待分发批处理任务的任务数据,基于所述任务数据及所述目标节点分发模型将所述待分发批处理任务分发至合适的目标分发服务器节点进行任务执行。本发明还提出一种批处理任务分发装置、设备以及介质,可用于金融领域,提高了保险投保数据核验等批处理任务分发的准确率。
  • 批处理任务分发方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基片处理系统-CN202111091306.9在审
  • 佐佐木庆介;金川耕三 - 东京毅力科创株式会社
  • 2021-09-17 - 2022-04-12 - H01L21/67
  • 本发明提供一种在具有批处理部和单片处理部这两者的基片处理系统中,提高基片的输送控制的容易性的技术。本发明的基片处理系统具有送入部、批处理部、单片处理部、接口部和送出部。批处理部对包含多个基片的基片组一并进行处理。单片处理部对基片组中所含的基片逐个进行处理。接口部在批处理部与单片处理部之间逐个地交接基片。送出部包含能够载置承载器的第二载置部,该承载器收纳由单片处理处理了的基片。并且,送入部、批处理部、接口部、单片处理部和送出部依次排列。
  • 处理系统
  • [发明专利]一种基于自定义脚本实现对网络设备批处理的方法和系统-CN201910969406.3在审
  • 李少峰 - 福建省鸿官通信工程有限公司
  • 2019-10-12 - 2020-02-28 - G06F8/30
  • 本发明提供一种基于自定义脚本实现对网络设备批处理的方法,包括:步骤10、加载自定义脚本;步骤20、解析自定义脚本,获得可执行命令和/或批处理命令;步骤30、当得到所述可执行命令时,直接登陆网络设备执行所述可执行命令;当得到所述批处理命令时,根据所述批处理命令生成操作指令,逐一对网络设备进行操作。本发明还提供一种基于自定义脚本实现对网络设备批处理的系统,包括脚本加载模块、脚本解析模块、可执行命令执行模块以及批处理命令执行模块。本发明提供的方法和系统,利用关键字用例,灵活调用应用程序接口实现对字符串的处理分析,能有效提高维护网络设备的工作效率,实现多样化批量处理的需求。
  • 一种基于自定义脚本实现网络设备批处理方法系统
  • [发明专利]一种桥接多源域自适应的跨域组织病理学图像识别方法-CN202310167733.3在审
  • 李祥宁;潘晨;何灵敏 - 中国计量大学
  • 2023-02-27 - 2023-05-30 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种桥接多源域自适应的跨域组织病理学图像识别方法,包括如下步骤:步骤S1:收集整理来自三种不同癌症领域的组织病理学图像数据集,构建训练集和测试集;步骤S2:对训练样本和测试样本图像进行数据增强处理,得到多个源域批处理图像与目标域批处理图像,将两种批处理图像进行桥接混合,产生多个中间域批处理图像;步骤S3:构建一种新的多源域自适应框架,包括多源域桥接自适应网络,域对抗自适应模块,并改进损失;步骤S4:采用步骤S2获得的多个源域批处理图像、中间域批处理图像和目标域批处理图像对步骤S3的多源域自适应框架训练并得到权重文件;步骤S5:测试集经过已训练好的分类模型进行精度测试,并输出测试结果。
  • 一种桥接多源域自适应组织病理学图像识别方法

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