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]一种人体生理和心理测量数据的关联性评价方法-CN201711217706.3有效
  • 魏玉龙;张琳 - 新绎健康科技有限公司
  • 2017-11-28 - 2021-04-02 - A61B5/369
  • 本发明提供了一种人体生理和心理测量数据的关联性评价方法。该方法包括:在第一预设温度和第一预设湿度条件下采集受试人员的脑电波数据;在第二预设温度和第二预设湿度条件下采集受试人员的脊柱侧弯程度;提取采集的脑电波数据和脊柱侧弯程度;确定提取的脑电波数据与脊柱侧弯程度的相关性本发明提供的人体生理和心理测量数据的关联性评价方法,通过将相互影响的脊柱与脑功能数据作为人体身心健康的检测指标,分析受试人员的脑电波数据和脊柱侧弯程度,得到了脑电波和脊柱侧弯程度两个相互影响的指标的关联性,为把脊柱侧弯程度与大脑活动结合起来评价人体身心健康状况的方法提供了理论支撑。
  • 一种人体生理心理测量数据关联性评价方法
  • [发明专利]纠偏方法-CN201910509433.2有效
  • 不公告发明人 - 无锡先导智能装备股份有限公司
  • 2019-06-13 - 2020-11-20 - B26D5/00
  • 本申请提供一种纠偏方法,用于物料切割设备,其包括:获取物料的图像;根据所述图像获取物料的多个宽度数;计算过滤后的宽度数的离散程度;判断所述离散程度是否符合预设的稳定性要求;当所述离散程度符合预设的稳定性要求时本申请中,通过实时检测宽度数,在判定宽度数的离散程度符合稳定性要求后,根据所述平均值对所述物料切割设备进行纠偏,有利于对宽度异常进行及时纠偏,降低人力成本,避免因纠偏而造成设备频繁停机,且通过稳定性要求的判断,去除偏差较大的宽度数,有利于改善纠偏效果,从而提高物料的切割精度。
  • 纠偏方法
  • [发明专利]基于物联网技术的防雾霾系统-CN201711276159.6在审
  • 侯炯 - 成都猴子软件有限公司
  • 2017-12-06 - 2018-05-15 - F24F11/89
  • 本发明公开了基于物联网技术的防雾霾系统,包括:用于储存空气数据的空气清新程度库;用于对空气清新程度库进行机器学习,并生成二分器的学习模块;用于检测房间中的各项空气参数的检测模块;用于二分器根据各项空气参数对室内环境进行判断的判断模块本发明基于物联网技术的防雾霾系统,通过空气清新程度库进行机器学习,只需要对空气清新程度库中添加相应参数就是可以生成更高维度的二分器,从而通过多个维度对空气质量进行评估,提高了评估结果。
  • 基于联网技术防雾霾系统
  • [发明专利]一种基于数据处理的温变试验箱温度智能调控方法-CN202310930237.9有效
  • 吴建国;吴林峰 - 广东科明环境仪器工业有限公司
  • 2023-07-27 - 2023-09-29 - G05D23/20
  • 本发明涉及温度调控技术领域,具体涉及一种基于数据处理的温变试验箱温度智能调控方法,通过获取当前试验过程和各个历史试验过程中各个采样时刻的温度数,温度数至少包括外界环境温度、试验箱温度和试验对象温度,并根据这些温度数,确定当前试验过程中的温变采样区间中各个采样时刻的试验对象影响试验箱温度偏离程度和外界环境影响试验箱温度偏离程度,并根据各个采样时刻对应的试验箱温度偏离程度、外界环境影响试验箱温度偏离程度和试验箱温度,确定当前试验过程中的温变采样区间对应的温度数类别,并根据所确定的温度数类别,对温变试验箱的温度进行调控。
  • 一种基于数据处理试验温度智能调控方法
  • [发明专利]一种用于CNC控制器的数据处理方法-CN202310656204.X有效
  • 潘安远;李院生;李飞;章辉;方磊;文泉华 - 浙江德欧电气技术股份有限公司
  • 2023-06-05 - 2023-10-24 - G05B19/408
  • 本说明书实施例公开了一种用于CNC控制器的数据处理方法,该方法包括:获取温度传感器对电机采集得到的温度数;将所述温度数按照采集时间顺序进行排列,得到所述温度数所对应的时间序列;确定所述时间序列中每一个目标温度数所对应的移动平均窗口的大小;计算所述移动平均窗口中每一个目标窗口数据对所述目标温度数对应的异常程度的第一影响系数和第二影响系数;基于所述第一影响系数、第二影响系数以及所述目标窗口数据与所述目标温度数的差异,确定所述目标温度数对应的最终异常程度通过本说明书实施例所提供的方法,可以使得数据分析过程中可以更准确地确定窗口内数据之间的异常影响关系,从而提高数据异常分析的准确性。
  • 一种用于cnc控制器数据处理方法

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