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公开(公告)号：CN111190219B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010035827.1
申请日：2020-01-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 用于地震预报的监测数据处理方法，涉及灾害预警领域，通过在地震监测区域布设地震监测点，对地震监测点的多种物理量和化学量进行监测，实时获取第一预设时间段的多分量监测数据，并依据第一预设时间段的多分量监测数据预测出未来第二预设时间段的多分量预测数据，再将第二预设时间段的多分量预测数据与地震监测点历史上已发生地震过程中监测的第三预设时间段的多分量监测数据进行比较，以依据比较结果对地震监测区域进行地震预报和预警。
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公开(公告)号：CN114488273A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111592172.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/00
Abstract: 本发明提供一种地震预测方法和装置，包括：获取待监测区域中监测点对于不同时间段的监测原始数据；对所述监测原始数据进行预处理；对经过预处理后的数据使用异常检测算法进行PCA异常值提取；使用神经网络对所述异常值进行拟合训练，得到一个训练数据与地震日的神经网络模型；使用所述神经网络模型进行地震预测。本发明不需要对被测点附近地表和建筑产生任何损害，且能通过固定监测台站对待监测地区进行长期监测，具有较好的执行可行性。
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公开(公告)号：CN114114383A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111504788.6
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征的地震活动预测方法及系统，涉及地震活动预测技术领域，包括：获取当前阶段目标区域的原始地震前兆信号数据；所述原始地震前兆信号数据包括地下电磁扰动信号数据或地声信号数据；对所述原始地震前兆信号数据分别进行时域特征提取、频域特征提取和变换域特征提取，得到当前阶段目标区域的特征集合；所述特征集合包括时域特征、频域特征和变换域特征；基于一段时间内的特征集合，预测目标区域的地震活动；所述一段时间至少包括当前阶段。本发明能够通过三个域（时域、频域、变换域）分别对原始地震前兆信号进行处理，以获取与地震活动相关的多种特征，进而提高预测地震活动的准确度。
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公开(公告)号：CN113945985A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110914925.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V3/12
Abstract: 本发明提供一种集成的电磁扰动流动监测系统和方法，包括：感应磁棒、信号调制电路、控制单元和电源电路，其中，所述感应磁棒，用于将电磁扰动信号转换为电信号；所述信号调制电路，用于将所述电信号滤波、放大、模数转换后输入到所述控制单元；所述控制单元，用于对所述模数转换后的数字信号进行数字滤波、打包处理后，通过无线模块传输到服务器；所述电源电路，用于为所述系统供电。能够满足该本领域对观测方式和系统所需的流动性、集成性、高效性等要求，而且能够在无人值守环境下稳定工作。
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公开(公告)号：CN110264304B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201910417675.9
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及先进制造技术领域，公开了一种鞋子的大规模定制方法及系统。所述方法包括：对人群的足部特征数据进行聚类分析；根据聚类分析的聚类中心进行鞋内垫材质、鞋中底材质和鞋楦的定制类别方案；分析用户的足部特征数据和鞋垫表面形状特征数据；将用户的足部特征数据与聚类中心进行匹配；根据匹配的聚类中心匹配鞋内垫材质、鞋中底材质和鞋楦的定制类别方案；以及根据分析的用户足部的鞋垫表面形状特征数据、匹配的鞋内垫材质、鞋中底材质和鞋楦的定制类别方案进行用户鞋子的定制。通过定制与半定制结合的定制方案高效快捷地实现了用户鞋子的大规模定制，同时解决了用户个体足部差异化和舒适性的问题，提高了鞋子的制造效率并降低了人工成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108764467B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810300523.6
申请日：2018-04-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06N3/063
Abstract: 一种用于卷积神经网络卷积运算和全连接运算电路，由时域计算电路中的鉴相器、数字时间转换器、时间放大器和时间寄存器构成。所提出的基于模拟时域的计算电路，能在时域上完成卷积神经网络卷积运算所需的的乘累加等运算，具有很高的时间计算精度，且能节省额外存储面积和降低相应功耗，完全兼容CMOS工艺。
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公开(公告)号：CN109276258B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810911834.6
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/145
Abstract: 本发明涉及医疗数据分析技术领域，公开了一种基于DTW的血糖趋势预测方法、系统及医疗设备。所述基于DTW的血糖趋势预测方法，包括：采集血糖真实值的时间序列P；通过PRRx预测方法获取血糖预测值的时间序列Q；计算时间序列P和时间序列Q的相似性度量；根据计算的相似性度量计算预测时间序列H的单位校准值；根据计算的预测时间序列H的单位校准值计算预测时间序列H预测血糖峰值；以及根据计算的预测时间序列H预测血糖峰值获取血糖趋势预测数据。通过实际距离到相似性度量的转化、相似性度量到新的预测距离的转化而获取到准确的血糖趋势预测数据，减轻了患者检测治疗的痛苦，提升了血糖趋势预测的准确性和治疗效果。
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公开(公告)号：CN106845534B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201710007829.8
申请日：2017-01-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种基于数据压缩表示的支持向量机快速实现方法和装置，适用于所有需要节省支持向量存储空间的逻辑IC或ASIC芯片电路设计，包括但不局限于图像识别等应用领域，属于逻辑IC或ASIC芯片的电路设计技术领域。该方法在对训练样本进行训练得到的模数数据进行保存时，将模型数据中的每个支持向量分量以24比特大小保存在内存中。与现有技术相比，在满足支持向量机所需要的精度要求下，每个支持向量分量节省了8比特的内存空间，支持向量只需要用原来的四分之三的存储区域就能存放。由于通常支持向量的个数较多，而且支持向量的维度又较大，因此，采用本申请提供的基于数据压缩表示的支持向量机快速实现方法可以节约的存储空间十分可观。
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公开(公告)号：CN112741449A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201911048735.0
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及智能调节床技术领域，具体提供一种传感器及自动调节床垫。该传感器包括传感结构，该传感结构包括传感层，该传感层自上而下依次包括：柔性上层信号传导层、压力传感层和柔性下层信号传导层，所述压力传感层包括压力薄膜传感器器，且所述传感结构上面一侧和/或下面一侧设置有凸凹状结构或者硬质材料。本申请的床垫灵敏度高，使用方面，真正实现了智能化调节。
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公开(公告)号：CN107438287B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201610362799.8
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04W72/04
Abstract: 一种城域物联网节点的无线信道选择方法、装置及系统，包括：通过第一信道接收基站广播信息，基站广播信息用于表征基站中各个收发模组的状态；根据基站广播信息对各个收发模组进行推荐评估得到推荐评估结果；根据评估结果选择各个收发模组中的至少一个收发模组，以建立第二信道。从而，使得城域物联网节点根据该推荐评估结果可以选择出合适的基站的收发模组并建立第二信道。并且利用多个节点模块在选择第二信道的时候避免冲突，实现基站收发模块信道的优化分配和高效复用。
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