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[发明专利]一种日勾维多细菌源菌检验用培养基及其制备方法和应用-CN202310633523.9在审
发明人：刘丰;周志;罗俊;王晓冲;王平;王冰;王晓炜;应国红 -专利权人：深圳市药品检验研究院（深圳市医疗器械检测中心）
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： C12Q1/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种日勾维多细菌源菌检验用培养基及其制备方法和应用，所述检验用培养基包括双倍葡萄糖胆盐培养基和卵磷脂吐温80‑七叶苷培养基。日勾维多细菌源菌检验方法分为2步：第一步利用双倍葡萄糖胆盐培养基选择性培养日勾维多细菌源菌，第二步利用日勾维多细菌源菌代谢七叶苷产生的化合物与柠檬酸铁结合产生特异性的颜色反应，从而鉴别日勾维多细菌源菌与其它污染菌本发明所述日勾维多细菌源菌检验用培养基的检验方法简便，准确性高。
一种日勾维多细菌检验培养基及其制备方法应用

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置-CN202310625066.9在审
发明人：王总辉;梁康明;虞楚尔;马哲;陈禹坤 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置，包括以下步骤：基于多尺度特征融合构建溯源模型，包括多尺度特征提取模块和特征融合模块以及分类器；利用训练图像集对溯源模型进行监督学习，提取监督学习后的多尺度特征提取模块和特征融合模块组成特征提取器；利用特征提取器提取测试图像集中每个测试图像的高维向量，并以高维向量为测试图像对应源相机类别的指纹索引，构建相机指纹库；利用特征提取器提取待测图像的高维向量，基于高维向量与相机指纹库中的指纹索引进行匹配检索，基于匹配检索的指纹索引得到待测图像的源相机类别。该方法和装置能够在保证溯源精度的情况下实现高效源相机识别。
一种基于尺度特征融合相机识别方法装置

[发明专利]一种基于多源信息融合的高端数控装备状态识别方法-CN201711421534.1有效
发明人：王红军;谷玉海;赵川;王茂 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多源信息融合的高端数控装备状态识别方法，其步骤：利用现有现场采集传感器采集高端数控装备运行状态的多源传感器信息，并进行信息融合；对融合信号的时域、频域、小波域进行特征获取，并对提取的时域特征、频域特征和小波域特征进行特征融合；重构初始特征的多源多域高维相空间，采用局部线性嵌入结构进行降维，优化本征维数，构建能够反映低维流形的局部线性特性的邻域，获得运行状态高维空间中的低维流形变化；采用距离判据获得低维敏感特征，构建低维流形特征的增殖相似度实现对不同状态的识别。
一种基于信息融合高端数控装备状态识别方法

[发明专利]具有自对准的源漏掺杂的二维多桥沟道晶体管及制备方法-CN202310097037.X在审
发明人：姜建峰;邱晨光;彭练矛 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H01L29/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种具有自对准的源漏掺杂的二维多桥沟道晶体管及其制备方法，所述二维多桥沟道晶体管包括基底和设置在所述基底上的多个沟道结构，所述多个沟道结构中的每一个沟道结构包括设置在所述基底上栅金属层，环绕所述第一栅金属层而设置的第一高k栅介质层，环绕所述第一高k栅介质层的侧面而设置的低k栅介质层，设置在所述高k栅介质层和所述低k栅介质层上的二维半导体材料层，其中部分所述二维半导体材料被固态源掺杂源诱导相变成二维半金属/金属材料层。根据本发明的二维多桥沟道晶体管及其制备方法，降低了源漏接触电阻，实现了兼容于二维半导体集成电路的低k侧墙工艺，降低了寄生，提高了晶体管的速度。
具有对准掺杂二维沟道晶体管制备方法

[发明专利]基于神经网络的多源高维多尺度实时数据流的分拣方法-CN201810785098.4有效
发明人：王合闯;白娟 -专利权人：华北水利水电大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络的多源高维多尺度实时数据流的分拣方法，涉及计算机高维数据分类技术领域，设计一个管道式的信息处理模型，该模型使用抽象工厂方式忽略了设备间数据格式的差异，然后使用消息泵机制将不同信道采集的多通道异构数据泵入数据处理管道，采用协处理器中间件方式完成异构消息的协同处理，在协处理器内部采用神经网络结构对多源高维数据进行分类处理，从而有效地解决了多通道信号分类融合处理问题。本发明通过研究现有分类器的优缺点，提出了一种改进的分拣方法，该方案融入人工智能的神经网络算法，通过对分类器的优化设计，满足了高维多尺度高速实时数据流的分拣。
基于神经网络多源高维多尺度实时数据流分拣方法

[发明专利]一种基于多源异构特征的数据集概况测评方法-CN202010727742.X在审
发明人：王晓冰;张朱佩田;王黛薇;刘佳玮 -专利权人：深圳慕智科技有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种基于多源异构特征的数据集概况测评方法，包含多源异构数据集自动化特征处理模块和数据集概况测评报告生成模块。在多源异构数据集自动化特征处理模块，针对各种类型数据采用数据特征处理技术，自动化提取特征，最终生成统一化的结构化数据。在数据集概况测评报告生成模块，对前序数据处理后的数据概况通过多个指标展示，并以降维形式展示多维特征的数据拓扑图。采用拓扑分析方法将高维数据信息映射到低维空间上，方便用户直观定义高维数据。
一种基于多源异构特征数据概况测评方法

[发明专利]一种基于集成光学的可编程高维量子计算芯片结构-CN202111143350.X在审
发明人：强晓刚;王超 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06N10/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于集成光学的可编程高维量子计算芯片，通过调控纠缠多光子源制备的多光子路径纠缠态和通用线性光学网络实现的光学幺正变换，以对幺正变换进行不同线性组合实现可编程高维量子比特计算。芯片包括：可配置纠缠多光子源，用于产生多光子，得到线性项系数，并将多个光子根据波长分别输出；初态配置线性光学网络(O)，用于对可配置纠缠多光子源输出的光子制备量子初态；幺正算符配置线性光学网络(U)，用于实现光学幺正变换本发明的技术方案可以实现可编程控制的通用高维量子计算芯片。
一种基于集成光学可编程量子计算芯片结构

[发明专利]一种基于大数据平台的高维天气预报数据降维方法-CN201910398824.1在审
发明人：汪步惟;车建峰;王勃;范高锋;冯双磊;王伟胜;刘纯;王钊;张菲;王铮;姜文玲;赵艳青;靳双龙 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：一种基于大数据平台的高维天气预报数据降维方法，构建大数据平台，获取多源气象数据；通过所述大数据平台进行所述多源气象数据的融合，形成数值天气预报数据；对所述数值天气预报数据进行数据预处理；进行所述数值天气预报数据的维度筛选；对所述高维天气预报数据进行降维。
一种基于数据平台天气预报方法

[发明专利]一种基于圆概率误差加权的多雷达分组协同定位处理方法-CN201510367716.X有效
发明人：陆翔;涂刚毅;裴江 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七二四研究所
申请日： 2015-06-29 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G01S11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于圆概率误差加权的多雷达分组协同定位处理方法。针对多雷达无源协同定位时观测矩阵会出现欠定情况，以及多雷达无源协同定位时高维观测矩阵求逆难度大的缺点，通过将多雷达分组为多个双雷达组，结合双雷达交叉定位结果与圆概率误差，提出了一种基于圆概率误差加权的多雷达分组协同定位处理方法该算法可以杜绝出现欠定情况，并保证观测矩阵维数始终为二维。具体步骤包括多雷达分组为多对双雷达组；估算目标观测位置；估算圆概率误差；判断是否遍历所有双雷达组；估算融合后目标位置等过程。本发明可有效提升高精度双雷达组无源定位结果对多雷达无源协同定位的结果的影响程度，有效提高了多雷达无源协同定位的精度。
一种基于概率误差加权雷达分组协同定位处理方法

[发明专利]一种非同源图像数据信息融合处理方法及系统-CN201910364733.6在审
发明人：刘祥;邢琰;段文杰;滕宝毅;王勇;毛晓艳;贾永;丁泳鑫 -专利权人：北京控制工程研究所
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：一种非同源图像数据信息融合处理方法及系统，包括：基于图像的三维恢复、三维点云数据滤波和多帧点云数据匹配及融合。本发明通过对不同图像源的立体图像对进行匹配、滤波等处理，将多源信息转化为多个同类型的高精度三维点云数据，进一步通过准确、高效的多元数据融合，实现大范围高精度的三维地形恢复，适用于巡视探测器的高可靠三维场景重建
三维点云数据图像数据信息融合处理滤波同源匹配点云数据多元数据多源信息立体图像三维场景三维地形融合高可靠图像源探测器多帧三维恢复巡视图像重建转化

[发明专利]基于多非协作式辐射源的动态三维空间目标探测定位方法-CN202310946616.7有效
发明人：王雪梅;董青海;张华;吕晓德;汪丙南 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多非协作式辐射源的动态三维空间目标探测定位方法，涉及电子雷达领域。本发明针对传统平台中目标探测信噪比提升不足，多辐射源无法有效利用等问题，通过建立三维空间动态多源接收信号模型，设计多参数域投影及多源叠加算法流程，获得高信噪比的目标探测定位方法，解决动态多源环境下的目标搜索定位问题本发明可以根据使用需求，建立动态环境下单接收多辐射源目标探测模型，该模型可以推广应用在多接收多辐射源情况中。
基于协作辐射源动态三维空间目标探测定位方法

[发明专利]一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法-CN202010641464.6在审
发明人：谢显龙;胡光全;文舟;何寿海;李忠玉;崔宇;李国栋;龚建伟;曹文;米才标;黄俊峰;周磊;原菊星;周莉;郭梅 -专利权人：中铁二局第一工程有限公司
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明提供一种多源数据融合构建多层次三维地形模型方法，依次通过像控点测设、无人机航飞及数据处理、三维激光扫描数据采集及处理、设计地形及卫星地形处理、多源影像数据融合、多源点云数据融合、多源DEM融合，最终构建三维地形模型，建立单源DOM+单源DEM、多DOM+单源DEM、多DOM+多DEM融合方式，构建多层级、多精度的三维真实地形模型。以解决现有三维地形模型精度低、获取方式单一、表达效果差、对施工指导性不强等问题。属于建筑工程领域。
一种数据融合构建多层次三维地形模型方法

[发明专利]基于多源异构数据分析的开关柜局部放电智能检测方法-CN202010607236.7在审
发明人：彭红霞;李涛;牛硕丰;贾斌;李永生;王智杰;赵俊杰;颜晓婷;闫静静;王飒;成洪卫;李建福 -专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源异构数据分析的开关柜局部放电智能检测方法，获取多台已经投入运行的高压开关柜的历史运行数据，作为开关柜局部放电相关的多源异构数据；对历史运行数据提取特征向量并进行归一化处理，获得对应的高维数据集；利用深度学习对总特征向量进行降维处理，将原高维数据集降为低维数据集；利用低维数据集训练局部放电识别网络模型，对开关柜局部放电识别检测。本发明提供的基于多源异构数据分析的开关柜局部放电智能检测方法，通过分析开关柜的历史运行数据、电流、电压、温湿度、超声波、暂态对地电压数据，利用深度学习算法实现局部放电的智能识别，以及时发现开关柜故障隐患
基于多源异构数据分析开关柜局部放电智能检测方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理方法-CN201810003466.5有效
发明人：彭剑坤;何洪文;谭华春;李岳骋;李梦林 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-01-02 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理方法，其对多源高维行驶工况信息进行了表征提取，并处理为低维表征向量；利用冗余信息剔除算法，对所得低维表征向量、车辆自身状态信息、坡度等工况状态表征进行降维、融合处理，得到低维连续工况信息；构建基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理框架，输入低维连续工况信息，完成离线训练；利用训练好的策略控制能量分配，为综合考虑了多源高维行驶工况信息对插电式混合动力车辆能量管理效果的影响提供了途径
一种基于深度强化学习插电式混合动力车辆能量管理方法

[发明专利]一种面向生产要素数据流的低维子空间共享表示方法-CN202210811119.1在审
发明人：曹科研;王明龙;王秋实;祝慧洁;陶杭波;郑闯;汪明锐 -专利权人：沈阳建筑大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于工业互联网领域领域，具体说是一种面向生产要素数据流的低维子空间共享表示方法。包括以下步骤：多源异构生产要素的高维冗余特征同构子空间表示：将多个表示生产要素的异构数据映射到同一个高维冗余特征同构空间；低维语义共享子空间表示：基于多源异构生产要素相关性的特征学习方法，将高维冗余特征同构空间中的冗余特征映射到低维语义共享子空间解决多模态数据的子空间共享表示问题，利用增量学习结合TPA‑LSTM，将注意力机制添加到时间序列上，完成针对数据流的加速处理。
一种面向生产要素数据流低维子空间共享表示方法

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