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]毛里塔尼亚海域头足类资源预测方法-CN201710757652.3有效
  • 陈新军;汪金涛;雷林 - 上海海洋大学
  • 2017-08-29 - 2021-06-11 - G06Q10/04
  • 本发明公开一种毛里塔尼亚海域头足类资源预测方法,获取1982‑2015年毛里塔尼亚的捕捞生产数据、北大西洋各月北极涛动指数NAO、16°‑22°N、16°W‑20°W海域表SSTA数据;获得对应年度的base:Sub>i指数,计算各纬度断面的16°‑20°W海域第i年度的平均SSTAi;获取7个海洋气候与环境因子;获得各年度乌贼类资源指数RA1、各年度章鱼类资源指数RA2、各年度头足类资源总指数RA3;7个海洋气候与环境因子分别与RA1、RA2和RA3进行相关性分析,选择P0.05的影响因子;根据获得的影响因子,分别与RA1、RA2和RA3利用一元线性模型建立资源预测模型。
  • 毛里塔尼亚海域头足类资源预测方法
  • [发明专利]一种预测草酸钙肾结石发生的预测系统-CN202011080261.0有效
  • 金熙;向丽媛;王坤杰 - 四川大学华西医院
  • 2020-10-10 - 2022-04-19 - G16H50/50
  • 该预测系统包括输入模块、计算模块和输出模块:I.输入模块用于向计算模块传递患者的如下信息:性别、尿液中的草酸浓度、粪便中的乙酸浓度、g__Geobacter的相对值、g__Kroppenstedtia的相对值、g__Sphaerochaeta的相对值、g__Oscillospira的相对值;II.计算模块内置了经过训练的预测草酸钙肾结石发生的预测网络模型;III.输出模块用于输出概率值Y本发明将3个临床指标以及4个菌属的相对值结合,使用常规算法,可以准确预测肾结石的发生。其中随机森林算法预测效果最精准。
  • 一种预测草酸肾结石发生系统
  • [发明专利]基于图像锐化重构的高光谱遥感图像融合方法-CN202110256340.0有效
  • 翁永玲;余泽鸿;范兴旺;沙月进;董利银 - 东南大学
  • 2021-03-09 - 2022-11-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于图像锐化重构的高光谱遥感图像融合方法,通过采用ASD光谱仪在特定时段内实地测量各端元的野外光谱数据,从野外光谱数据中提取端元光谱数据,对第一Hyperion高光谱遥感图像数据空间重采样,得到第二高光谱重采样图像并与基准图像几何配准,依据各端元的野外光谱数据对配准后的第三高光谱重采样图像进行混合像元分解,按最小二乘原理解算得到各端元的第一图像,将基准图像与第一图像通过加权线性计算方法重构锐化的第二图像,利用第二图像及各端元的端元光谱数据计算融合图像,得到与全色波段空间分辨率相同的高光谱遥感图像,可以实现高光谱图像数据与全色波段数据的融合。
  • 基于图像锐化光谱遥感融合方法
  • [发明专利]一种石油烃降解菌的测定方法-CN202111439978.4在审
  • 吴蔓莉;刘恒;刘泽梁;高欢 - 西安建筑科技大学
  • 2021-11-30 - 2022-03-18 - C12Q1/06
  • 本发明提供了一种石油烃降解菌的测定方法,该方法包括:S1、使用缓冲溶液对油污土壤进行预处理,获得含有石油烃降解菌的待测菌悬液;S2、用DNA染色工作液对所述待测菌悬液中的活菌和死菌进行恒温避光染色,获得染色后的待测菌悬液;S3、借助流式细胞仪对染色后的待测菌悬液中的石油烃降解菌进行计数,获得石油烃降解菌的值。本发明通过借助DNA荧光染色技术,将流式细胞仪用于石油烃降解菌的测定,有效提升了石油烃降解菌测定的精确,减小误差。
  • 一种石油降解菌丰度测定方法
  • [发明专利]一种联合低秩稀疏感知的高光谱解混方法-CN202310481892.0在审
  • 宋梅萍;杨婷婷;李森;李芳 - 大连海事大学
  • 2023-04-28 - 2023-07-28 - G06T7/00
  • 本发明公开的一种新颖的联合低秩稀疏感知的高光谱解混方法,包括如下步骤:利用高光谱图像提取初始端元和丰;利用压缩感知技术提取观测数据背景信息,构建针对端元的低秩背景感知模型;对原始高光谱图像进行超像素分割,将高光谱图像划分为多个近似同质空间;利用超像素设计针对的相关感知约束;根据针对端元的低秩背景感知和针对的相关感知模型迭代优化和端元;该方法通过压缩感知技术随机采集观测数据的低秩信息,将端元向量向低秩背景矩阵的正交子空间投影以约束端元光谱的随意扩张然后基于超像素构建相关感知模型诱导同质区域内的平滑和结构稀疏属性。
  • 一种联合稀疏感知光谱方法

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