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公开/公告号CN112085711A
专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-15
原文格式PDF
申请/专利权人 山东科技大学;
申请/专利号CN202010865743.0
发明设计人 郑为民;刘尚坤;柴清伟;潘正祥;朱淑娟;
申请日2020-08-25
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/13(20170101);
代理机构37327 青岛润集专利代理事务所(普通合伙);
代理人赵以芳
地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学
入库时间 2023-06-19 09:12:09
机译: 肌肉萎缩和疾病治疗,采用新的蛋白带和关节炎相结合。
机译: 针刺法和植物疗法相结合的方法,将红外线905 nm与肌肉音调振动相结合的工作方法
机译: 实时肌肉力量估计系统和使用关节角的方法,其中基于实时基准的关节角和电从测量信号中推断出肌肉强度
机译:对三角形子区域采用新颖八角形图案的珊瑚礁图像/视频分类和脉冲耦合卷积神经网络(PCCNN)
机译:采用小型化光谱仪收集的“大数据”葡萄园各种识别与支持向量机和卷积神经网络相结合
机译:ID车导航方位角误差的非线性建模,采用卡尔曼滤波增强的并行级联识别
机译:永磁同步电动机的无传感器控制,采用扩展卡尔曼滤波器与HF注入方法相结合
机译:采用水文和水文地质模型相结合的方法评估不同规模的地下水补给-北美驯鹿流域未开挖的案例
机译:采用双卡尔曼滤波的BOLD信号可靠高效方法
机译:基于微多普勒使用卡尔曼滤波器与卷积神经网络相结合的人工运动检测
机译:两个60°sWEpT三角翼上的机械手数为4.95的传热测量,带有羽状边缘和0°和45°的二角形角度