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]根据生物特征信号确定特性-CN202080104963.X在审
  • 魏积尚;R·巴拉加斯 - 惠普发展公司;有限责任合伙企业
  • 2020-09-08 - 2023-05-09 - G06F3/01
  • 一种示例系统包括多个生物特征传感器。所述系统进一步包括第一分类器引擎,所述第一分类器引擎用于产生来自所述多个生物特征传感器中的第一生物特征传感器的第一信号的第一潜在空间表示。所述系统包括第二分类器引擎,所述第二分类器引擎用于产生来自所述多个生物特征传感器中的第二生物特征传感器的第二信号的第二潜在空间表示。所述系统包括最终分类器引擎,所述最终分类器引擎用于基于所述加权的第一潜在空间表示和第二潜在空间表示来确定用户的特性
  • 根据生物特征信号确定特性
  • [发明专利]与图像特征相应的灰度特性控制-CN200510077001.7有效
  • 小山文夫;八木康雄 - 精工爱普生株式会社
  • 2005-06-13 - 2006-01-11 - H04N5/202
  • 本发明的目的是提供一种可相应于图像的特征对显示图像的亮度的灰度特性进行适当调整的技术。亮度灰度修正单元的特征信息取得单元由输入图像信号取得每一个画面的图像的最小亮度、平均亮度以及最大亮度。修正信息决定单元对上述每一个画面的图像,相应于所取得的上述最小亮度、上述平均亮度以及上述最大亮度的组合,决定对上述亮度的灰度特性进行修正用的修正信息。亮度灰度修正处理单元对上述每一个画面的图像,根据上述修正信息设定多项式函数,通过利用上述多项式函数的运算处理,对上述亮度的灰度特性进行修正。
  • 图像特征相应灰度特性控制
  • [发明专利]具有特征材料特性的可穿着制品-CN201780086915.0有效
  • 森本广一;刘卉;高旭 - 宝洁公司
  • 2017-02-27 - 2022-07-29 - A61F13/15
  • 本发明公开了一种在纵向方向和横向方向上连续的可穿着制品,该可穿着制品包括弹性带区、裆区、腰部开口和两个腿部开口;所述弹性带区为层合体,所述层合体包括由非织造纤维制成的内片、和由非织造纤维制成的外片,以及被构造成沿所述横向方向拉伸所述弹性带区的多个弹性体,所述裆区包括在最面向衣服侧处的外覆盖件层,所述外覆盖件层是与所述外片相同的材料;其中所述外片具有大于约550gfmm的压缩功、小于约500gf/mm3的压缩平均刚度、大于约1.7mm的表面粗糙度波长以及小于约5.3的光泽度,所述压缩功、所述压缩平均刚度、所述表面粗糙度波长和所述光泽度根据本文的测量结果。
  • 具有特征材料特性穿着制品
  • [发明专利]加速踏板特性的定制化推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202210180463.5在审
  • 刘春彪;王爽;魏波;邝国刚 - 东风汽车有限公司
  • 2022-02-25 - 2022-05-27 - G06Q30/06
  • 本发明涉及加速踏板特性管理技术领域,公开了一种加速踏板特性的定制化推荐方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:提取目标用户的驾驶风格参数的特征参数;对特征参数进行聚类分析;根据驾驶风格聚类中心确定特征参数的权重占比;根据权重占比和初始加速踏板特性生成目标加速踏板特性,并将目标加速踏板特性进行定制化推荐;由于本发明是通过对特征参数进行聚类分析,然后根据驾驶风格聚类中心确定特征参数的权重占比,再基于权重占比和初始加速踏板特性生成目标加速踏板特性,相较于现有技术推荐千篇一律的加速踏板特性,能够定制化推荐出与用户驾驶风格相契合的加速踏板特性,进而提高用户的驾驶体验。
  • 加速踏板特性定制推荐方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种建筑热动态特性预测方法及系统-CN202210667580.4在审
  • 不公告发明人 - 北京暖流科技有限公司
  • 2022-06-13 - 2022-11-01 - G06F30/13
  • 本发明涉及一种建筑热动态特性预测的方法,具体涉及一种基于子空间的建筑热动态特性预测的方法,具体通过传感器采集的建筑的历史数据和实时数据,经过拆分输入输出数据集,构造Hankel矩阵以及加权斜投影矩阵,实现基于数据的具备关键特征的建筑热动态特性模型,进而求解关键特征,将当前时刻的实时数据集代入已辨识好关键特征的建筑热动态模型,即可滚动预测未来任意时刻的建筑热动态特性。本发明还提供实施该方法的一种系统,其特征在于:包括数据采集模块、数据存储模块、建筑热动态特性特征辨识模块、建筑热动态特性预测模块。其中数据采集模块采集需要的数据,数据存储模块进行数据存储,建筑热动态特性辨识模块对建筑热动态特性特征进行辨识,热动态特性预测模块对热动态特性进行预测并输出结果。
  • 一种建筑动态特性预测方法系统
  • [发明专利]材料特性预测系统以及材料特性预测方法-CN202080054391.9在审
  • 浅原彰规;林贵之;金泽拓也;森田秀和 - 株式会社日立制作所
  • 2020-08-19 - 2022-03-18 - G16C60/00
  • 本发明提供一种有效地利用过去数据使材料特性的预测精度提高的方法。一种用于对包含多个由材料组成、实验条件和材料特性构成的记录的案件数据进行处理来进行材料特性预测的系统。该系统具备材料特性预测提示部、案件相互特征量生成部和材料特性预测部。材料特性预测提示部受理第一案件数据的指定,该第一案件数据包含材料特性未知的记录,成为基于第一预测模型的材料特性的预测对象。案件相互特征量生成部使用第二预测模型,根据第一案件数据的材料组成来预测特征量。材料特性预测部使用第一案件数据的材料组成、实验条件、特征量和已知的材料特性,生成第一预测模型。另外,材料特性预测部将第一案件数据的材料特性未知的记录的材料组成、实验条件、特征量输入到第一预测模型,预测未知的材料特性
  • 材料特性预测系统以及方法
  • [发明专利]图像处理装置、图像处理方法和图像处理系统-CN201710321482.4有效
  • 藤尾诚;酒井典子 - 富士施乐株式会社
  • 2017-05-09 - 2021-04-09 - H04N1/46
  • 本发明提供了一种图像处理装置,该图像处理装置包括:颜色再现特性获取单元,其获取显示装置的颜色再现特性;颜色再现特性校正单元,其校正颜色再现特性特征量提取单元,其提取作为由颜色再现特性获取单元获取的颜色再现特性的校正对象的特征量;以及评估图像选择单元,其基于特征量选择作为用于生成确认图像的源的评估图像,所述确认图像包括:(i)使用由颜色再现特性获取单元获取的校正之前的颜色再现特性时的图像;和(ii)使用由颜色再现特性校正单元校正之后的颜色再现特性时的图像
  • 图像处理装置方法系统
  • [发明专利]一种建筑热动态特性特征辨识的方法及系统-CN202210667575.3在审
  • 不公告发明人 - 北京暖流科技有限公司
  • 2022-06-13 - 2022-11-04 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种建筑热动态特性特征辨识的方法,具体涉及一种历史数据的建筑热动态特性特征辨识的方法,具体通过传感器采集的建筑的历史数据,经过拆分输入输出数据集,构造Hankel矩阵以及加权斜投影矩阵,实现基于数据的具备关键特征的建筑热动态特性模型,进而求解关键特征。本发明还提供实施该方法的一种系统,其特征在于:包括数据采集模块、数据存储模块和建筑热动态特性特征辨识模块。其中数据采集模块采集需要的数据,数据存储模块进行数据存储,建筑热动态特性辨识模块依据本发明所述的方法对建筑热动态特性特征进行辨识并输出辨识结果。
  • 一种建筑动态特性特征辨识方法系统
  • [发明专利]一种特征结构散射特性计算方法-CN202111075284.7在审
  • 高伟;王晓冰;廖意;陈亚南;张玉涛 - 上海无线电设备研究所
  • 2021-09-14 - 2021-12-03 - G06F30/20
  • 一种特征结构散射特性计算方法,包含:步骤S1、建立特征结构的有限大阵列,根据计算规模选择低频算法;步骤S2、获取与入射方向关于特征结构法线方向对称的反射方向上距离特征结构表面固定倍数波长的位置上的反射电场;步骤S3、根据反射系数的定义,结合步骤S2中获取的反射电场计算得出特征结构的近似反射系数;步骤S4、利用步骤S3中得到的近似反射系数,采用基于特征反射系数的弹跳射线法仿真计算特征结构的散射特性。本发明可以高效计算并精确仿真难以求解的电大尺寸特征结构单元的反射系数问题。
  • 一种特征结构散射特性计算方法
  • [发明专利]基于颜色特性和结构特征的车辆跟踪方法-CN201810066830.2有效
  • 周武杰;顾鹏笠;吕思嘉;潘婷 - 浙江科技学院
  • 2018-01-24 - 2020-05-19 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于颜色特性和结构特征的车辆跟踪方法,其在参考帧中采样多个正、负样本矩形区域;获取每个正、负样本矩形区域各自的LBP特征和颜色特征,进而获得正样本总特征矩阵和负样本总特征矩阵;采用结构化输出支持向量机,训练正样本总特征矩阵和负样本总特征矩阵,得到模型;采用相同的方式在参考帧的后一帧待跟踪的车辆图像中采样多个候选矩形区域,获得候选总特征矩阵;将候选总特征矩阵作为输入参数,输入模型中,得到每个候选矩形区域的预测评分值;将最大预测评分值对应的候选矩形区域作为该车辆图像中确定的包含车辆的目标矩形区域;优点是能充分利用结构特征对光照的不敏感性,从而能提高车辆跟踪在涉及光照挑战下的稳定性。
  • 基于颜色特性结构特征车辆跟踪方法

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