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        山東師范大學(xué)專利技術(shù)

        山東師范大學(xué)共有3991項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明提出了基于Wi?Fi信號(hào)的無線設(shè)備部署位置優(yōu)化方法與系統(tǒng),涉及無線通信設(shè)備部署及智能無線感知技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)的問題是:現(xiàn)有技術(shù)只考慮室內(nèi)通信質(zhì)量和通信安全,未考慮無線感知層,也未結(jié)合所處周圍環(huán)境來優(yōu)化無線設(shè)備位置。該方法提取測(cè)量數(shù)據(jù)...
        • 本發(fā)明公開了一種體育器材沖擊實(shí)驗(yàn)連續(xù)測(cè)試裝置,涉及體育器材測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)方案包括測(cè)試臺(tái),測(cè)試臺(tái)上部設(shè)置有傳動(dòng)機(jī)構(gòu),傳動(dòng)機(jī)構(gòu)前端固定連接有五個(gè)沖擊槽,沖擊槽上部對(duì)稱設(shè)置有兩個(gè)限位機(jī)構(gòu),限位機(jī)構(gòu)包括固定連接在沖擊槽上部的限位殼體,限位...
        • 本發(fā)明涉及光催化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于不對(duì)稱苯并噻二唑配體的D?A型共價(jià)有機(jī)框架及其制備方法與應(yīng)用。本發(fā)明提供的D?A型共價(jià)有機(jī)框架以不對(duì)稱苯并噻二唑配體以及1,3,6,8?四(4?氨基苯基)芘為主體結(jié)構(gòu),以雙π橋?yàn)檫B接,構(gòu)建D?π...
        • 本發(fā)明公開了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的癌癥驅(qū)動(dòng)基因預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取M種蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù);對(duì)每一種蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù),將蛋白質(zhì)之間的關(guān)系編碼為基因與基因相互作用關(guān)系,最后得到M個(gè)基因與基因相互作用網(wǎng)絡(luò);對(duì)M個(gè)基因與基因相互作用...
        • 本發(fā)明公開了一種基于上下文校準(zhǔn)與增強(qiáng)的實(shí)時(shí)語義分割方法及系統(tǒng),屬于圖像實(shí)時(shí)語義分割技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取待處理圖像;通過訓(xùn)練好的實(shí)時(shí)語義分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行處理,利用上下文校準(zhǔn)模塊對(duì)輸入特征的上下文特征信息進(jìn)行標(biāo)定,在像素點(diǎn)和上下...
        • 本發(fā)明公開了一種基于三分支結(jié)構(gòu)的多尺度實(shí)時(shí)語義分割方法及系統(tǒng),屬于圖像實(shí)時(shí)語義分割技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取待分割圖像并進(jìn)行特征提取,生成全面特征表示;將全面特征表示輸入并行設(shè)置的語義分支、細(xì)節(jié)分支和邊界分支進(jìn)行處理,并將處理結(jié)果融合以獲取實(shí)...
        • 本發(fā)明提出了一種隱私保護(hù)的外包數(shù)據(jù)top?k查詢方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)的問題是:現(xiàn)有技術(shù)查詢過程暴露信息,存在數(shù)據(jù)安全和隱私問題,不能直接用于外包場(chǎng)景,效率低等。包括:數(shù)據(jù)擁有者調(diào)用秘密分享算法將數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)秘密份額,...
        • 本發(fā)明涉及生化分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種針對(duì)氨基/疊氮/羧基化合物的穩(wěn)定同位素標(biāo)記試劑及其制備方法與應(yīng)用。本發(fā)明提供的穩(wěn)定同位素標(biāo)記試劑的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)是一端為羧基、炔基和酰肼基團(tuán),與目標(biāo)物的可反應(yīng)基團(tuán)連接,另一端為二甲基取代的叔胺基,以產(chǎn)生...
        • 本發(fā)明涉及電催化材料技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種深度自重構(gòu)的高熵硫化物電催化劑及其制備方法與應(yīng)用。本發(fā)明提供的深度自重構(gòu)的高熵硫化物電催化劑在電位達(dá)到1.8V?vs.RHE時(shí),電流密度接近600mA?cm<supgt;?2</su...
        • 本發(fā)明公開了一種氮摻雜碳包覆的多金屬納米片陣列的合成方法及其電解水應(yīng)用,本發(fā)明通過泡沫鎳預(yù)處理、經(jīng)一步水熱法合成前驅(qū)體納米片陣列,接著轉(zhuǎn)化為前驅(qū)體ZIF,最后熱解,得到最終產(chǎn)物,所述前驅(qū)體納米片陣列包括七元Fe?Cr?Al?Ce?Co?...
        • 本發(fā)明提供了一種基于可變形卷積和Vision?transformer的腦疾病分類系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明包括:數(shù)據(jù)處理模塊:該模塊包括圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理,特征提取和特征融合。網(wǎng)絡(luò)模塊:該模塊包括可變形卷積和Vision?tra...
        • 本發(fā)明屬于電解水技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種高熵鉬基氧化物及其制備方法與應(yīng)用,所述高熵鉬基氧化物的化學(xué)通式為MFeMoO<subgt;x</subgt;,其中,2≤x≤4,M為V、Cr、Mn、Co、Ni和Cu中的任意三種及以上元素...
        • 本發(fā)明提出了一種基于穩(wěn)定擴(kuò)散模型的邊框生成方法及系統(tǒng),涉及圖像邊框設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)的問題是:現(xiàn)有模型對(duì)于中國(guó)風(fēng)元素?cái)?shù)據(jù)資源欠缺,難以滿足生成中國(guó)風(fēng)邊框的需求。該方法獲取含有目標(biāo)特征的圖片,接收用戶的文本提示;對(duì)圖片進(jìn)行處理,得到處理后...
        • 本發(fā)明公開了一種武術(shù)動(dòng)作教學(xué)訓(xùn)練輔助裝置及使用方法,屬于體育訓(xùn)練器材技術(shù)領(lǐng)域,包括:設(shè)置在地面上的裝置架體,裝置架體的頂部設(shè)有頂板;助跑彈跳結(jié)構(gòu),包括設(shè)置在裝置架體底部對(duì)應(yīng)地面上的地毯和設(shè)置在裝置架體上的多根水平彈性繩;輔助擺腿結(jié)構(gòu),包...
        • 本發(fā)明提出了一種基于多尺度特征融合和校正的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取待分割的醫(yī)學(xué)圖像并進(jìn)行預(yù)處理;利用PVT網(wǎng)絡(luò)中,獲取第一醫(yī)學(xué)圖像特征圖并輸入到雙向交互融合模塊和邊界監(jiān)督模塊中,獲取第二醫(yī)學(xué)圖像特...
        • 本發(fā)明公開了基于隱式神經(jīng)渲染的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為,獲取醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù),并對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)輸入至輕量級(jí)CNN?Transformer網(wǎng)絡(luò),得到初始分割結(jié)果;將所述初始分割結(jié)...
        • 本發(fā)明公開了一種遙感測(cè)繪定位裝置,涉及定位裝置領(lǐng)域,包括驅(qū)動(dòng)底盤,所述驅(qū)動(dòng)底盤的頂部固定連接有推手,所述驅(qū)動(dòng)底盤的頂部固定連接有敞口狀的保護(hù)框,且保護(hù)框的內(nèi)壁固定連接有底板,并且底板的頂部上方設(shè)有放置底座,所述放置底座頂部固定連接有測(cè)繪...
        • 本發(fā)明提出了一種基于Wi?Fi信號(hào)的移動(dòng)目標(biāo)速度測(cè)量方法與系統(tǒng),涉及無線感知技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)的問題是:現(xiàn)有技術(shù)不能克服復(fù)雜環(huán)境下的噪聲干擾和信號(hào)衰減問題,不適用于多場(chǎng)景速度測(cè)量,速度估計(jì)方法精度低。該方法獲取移動(dòng)目標(biāo)引起的Wi?Fi動(dòng)態(tài)信...
        • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于輕量化的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像分割方法。步驟如下:收集醫(yī)學(xué)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,對(duì)數(shù)據(jù)集中圖像進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;構(gòu)建輕量化醫(yī)學(xué)圖像分割模型,模型包括圖像編碼器、提示編碼...
        • 本發(fā)明公開了基于相干多普勒激光測(cè)風(fēng)雷達(dá)的三維風(fēng)向量估算方法及系統(tǒng),包括采集包含多普勒頻移的雷達(dá)回波信號(hào),并將雷達(dá)回波信號(hào)的一維功率譜拼接成二維功率譜;提取雷達(dá)回波信號(hào)的二維功率譜峰值特征;利用列向量與二維功率譜進(jìn)行卷積得到沿頻率軸的一維...
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