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]高频模块-CN201380075590.8有效
  • 竹松佑二 - 株式会社村田制作所
  • 2013-12-05 - 2015-12-02 - H04B15/06
  • 本发明提供一种放大电路中产生谐波信号的情况得以抑制,且可防止输出含有不需要的谐波分量的高频信号的支持多频带的高频模块。通过将第1信号路径(SL1)和第2信号路径(SL2)设置为俯视时在多层基板(2)中至少交叉一次,能够防止从第1放大电路(31)和第2放大电路(32)输出的高输出的高频信号分别与多层基板(2)中所设置的其他要素相干涉,从而能够提供一种支持多频带的高频模块(1),能够对第1放大电路(31)和第2放大电路(32)中分别产生谐波信号的情况进行抑制,防止输出含有不需要的谐波分量的高频信号,并具有优异的RF特性。
  • 高频模块
  • [发明专利]节目播放提醒方法、装置及终端-CN201510992834.X在审
  • 高阳;丁晓亮;侯潇沐 - 小米科技有限责任公司
  • 2015-12-24 - 2017-07-04 - H04N21/438
  • 本公开是关于节目播放提醒方法、装置及终端,所述方法包括获取用户的节目偏好数据,所述节目偏好数据包括目标节目的节目标识;根据所述节目标识获取播放所述目标节目的电视频道和播放时间;输出括播放所述目标节目的电视频道和播放时间的提醒信息本公开可以根据用户的节目偏好数据,确定播放目标节目的电视频道,以及目标节目的播放时间,通过输出括播放所述目标节目的电视频道和播放时间的提醒信息,可以达到向用户进行节目提醒的目的,提高了终端的智能化水平
  • 节目播放提醒方法装置终端
  • [发明专利]一种销售单据的制单方法、系统及设备-CN200810068026.4无效
  • 王振惠 - 王振惠
  • 2008-06-25 - 2009-12-30 - G06Q10/00
  • 本发明适用于商业零售自动化技术领域,提供了一种销售单据的制单方法,所述方法包括以下步骤:接收输入的商品标识信息;获取所述商品标识信息对应的商品制单信息;打印输出含商品制单信息的销售单据;所述商品制单信息包括有商品的金额信息在本发明中,接收到商品标识信息时,获取该商品标识信息对应的商品制单信息,并打印输出含该商品制单信息的销售单据。这样,就避免了手写单据容易出现错误或无法识别,并且开单效率较低的问题。
  • 一种销售单据制单方法系统设备
  • [发明专利]基于紧框标的眼底图像的识别装置及识别方法-CN202210920208.X在审
  • 王娟;夏斌 - 深圳硅基智能科技有限公司
  • 2021-10-19 - 2023-01-06 - G06V10/764
  • 本公开描述了一种基于紧框标的眼底图像的识别装置及识别方法,该识别装置包括获取模块、网络模块和识别模块,获取模块配置为获取眼底图像;网络模块配置为接收眼底图像获取第一输出和第二输出,第一输出括眼底图像中的各个像素点属于视杯和/或视盘的类别的概率,第二输出括眼底图像中各个像素点的位置与每个类别的目标的紧框标的偏移,网络模块包括骨干网络、分割网络、以及基于边框回归的回归网络,骨干网络用于提取眼底图像的特征图,分割网络将特征图作为输入以获得第一输出,回归网络将特征图作为输入以获得第二输出;以及识别模块配置为基于第一输出和第二输出对目标进行识别以获取眼底图像中的视杯和/或视盘的紧框标。
  • 基于标的眼底图像识别装置方法
  • [发明专利]基于紧框标的深度学习的眼底图像的测量方法及测量装置-CN202111216625.8有效
  • 王娟;夏斌 - 深圳硅基智能科技有限公司
  • 2021-10-19 - 2022-07-22 - G06V10/764
  • 本公开描述了一种基于紧框标的深度学习的眼底图像的测量方法,包括获取眼底图像;将眼底图像输入基于目标的紧框标进行训练的网络模块以获取第一输出和第二输出,第一输出括眼底图像中的各个像素点属于视杯和/或视盘的类别的概率,第二输出括眼底图像中各个像素点的位置与每个类别的目标的紧框标的偏移,网络模块包括用于提取眼底图像的特征图的骨干网络、基于弱监督学习的分割网络、和基于边框回归的回归网络,分割网络和回归网络分别将特征图作为输入以获得第一输出和第二输出,特征图与眼底图像的分辨率一致;基于第一输出和第二输出对目标进行识别以获取眼底图像中的视杯和/或视盘的紧框标从而实现测量。
  • 基于标的深度学习眼底图像测量方法测量装置
  • [发明专利]基于紧框标的深度学习的测量方法及测量装置-CN202111216627.7有效
  • 王娟;夏斌 - 深圳硅基智能科技有限公司
  • 2021-10-19 - 2022-07-22 - G06T7/10
  • 本公开描述了一种基于紧框标的深度学习的测量方法,包括获取输入图像;将输入图像输入基于目标的紧框标进行训练的网络模块以获取第一输出和第二输出,第一输出括输入图像中的各个像素点属于各个类别的概率,第二输出括输入图像中各个像素点的位置与每个类别的目标的紧框标的偏移,网络模块包括用于提取输入图像的特征图的骨干网络、基于弱监督学习的分割网络、以及基于边框回归的回归网络,分割网络将特征图作为输入以获得第一输出,回归网络将特征图作为输入以获得第二输出,特征图与输入图像的分辨率一致;基于第一输出和第二输出对目标进行识别以获取各个类别的目标的紧框标。
  • 基于标的深度学习测量方法测量装置

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