-
公开(公告)号：CN113094365A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110362721.7
申请日：2021-04-02
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/27 , G06Q30/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种食品安全追溯系统、方法、设备及可读存储介质，通过数据接入模块，用于从生产环节、加工环节、物流环节和销售环节获取食品相关信息，并上传至数据核心模块；所述数据核心模块，用于建立食品区块链网络和食品数据库的映射存储体系，还用于根据智能合约进行查询和检索；应用交互模块，用于用户通过食品安全溯源网页和/或食品安全溯源APP进行查询和/或上传食品溯源信息。高效进行食品安全溯源，保证溯源数据的真实性，提高了监管透明度。
-
公开(公告)号：CN113075195A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110307684.X
申请日：2021-03-23
Applicant: 北京大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明涉及碳化硅内部损伤的无损检测，公开了一种基于拉曼残余应力检测的碳化硅内部微裂纹深度定位方法。该方法包括一种基于共聚焦拉曼光谱检测微裂纹边缘残余应力的方法和一种残余应力定位碳化硅内部微裂纹深度的方法。微裂纹边缘残余应力检测的方法包括：微裂纹边缘外拉曼信号的测量；对拉曼信号采集点按特定水平距离排列；双轴应力方式计算残余应力。残余应力定位微裂纹深度的方法包括以下步骤：建立采集点列方向上残余应力随深度分布曲线图；将不同分布曲线上残余应力最大值所在深度连线；延长连线6μm，连线尽头就是微裂纹所在深度。本发明所设计方法检测范围小，在无损检测碳化硅内部微裂纹深度的目标下，提高了检测的效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN112329922A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011333324.9
申请日：2020-11-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于质谱数据集的神经网络模型压缩方法及系统，对待压缩的神经网络模型进行训练，对训练好的神经网络模型进行剪枝，对剪枝后的神经网络模型进行量化，将量化后的神经网络模型的BN层和卷积层合并得到无BN层的神经网络模型，对获得的网络模型再次进行量化得到压缩模型。以大型网络作为输入模型，无关紧要的通道被自动识别和剪枝，卷积层和全连接层参数位数上的冗余被去除，并丢弃BN层，产生精度相当但薄而紧凑(高效)的模型。
-
公开(公告)号：CN109905624B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910156565.1
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本说明书实施例公开了一种视频帧插值方法、装置及设备。方案包括：获取视频帧训练集合，视频帧训练集合包括偶数张连续视频帧和第一关键帧，第一关键帧为偶数张连续视频帧的中间帧；构建金字塔深度学习模型，金字塔深度学习模型包括多个卷积神经网络层，各卷积神经网络层用于生成不同分辨率的中间帧；将偶数张连续视频帧输入至金字塔深度学习模型中，生成第二关键帧；根据第二关键帧和第一关键帧修正金字塔深度学习模型；然后根据修正后的金字塔深度学习模型进行视频帧插值。本发明充分地挖掘了多帧之间的时空域信息，而且采取金字塔精进策略，有效地对运动信息，遮挡区域进行估计，极大提高了中间帧的质量。
-
公开(公告)号：CN111754405A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010577359.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种图像降分辨率及复原方法、设备及可读存储介质，所述图像降分辨率及复原方法包括：获取待处理图像，并确定所述待处理图像对应的图像梯度信息，进而将所述待处理图像输入预设图像降分辨率模型，对所述待处理图像进行降分辨率，获得初始低分辨率图像，进而将所述图像梯度信息存储于所述初始低分辨率图像中，获得目标低分辨率图像，将所述目标低分辨率图像输入预设图像复原模型，以基于所述图像梯度信息，对所述目标低分辨率图像进行高分辨率复原，获得目标复原图像。本申请解决了图像降分辨率后复原精确度低的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110012310B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910240995.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/235 , H04N21/435 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于自由视点的编解码方法及装置，属于视频编码技术领域。该方法包括：在服务端，基于多路单视点视频，生成平面拼接图及拼接信息；基于所述平面拼接图，生成平面拼接视频；基于多路单视点视频中存在的摄像机辅助信息，生成所述平面拼接视频的摄像机辅助信息；对所述平面拼接视频、所述拼接信息及所述平面拼接视频的摄像机辅助信息进行编码，生成平面拼接视频码流。在客户端，解码平面拼接视频码流，根据观看者的视点信息，得到虚拟视点。采用本说明书提供的方法，能够实现在客户端进行自由视点的合成，从而降低观看延迟，减轻服务端计算压力，改善观看体验。
-
公开(公告)号：CN111244049A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010065763.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 北京大学
IPC: H01L23/473 , H01L23/538 , H01L23/552 , H01L21/768
Abstract: 本发明实施例涉及半导体技术领域，具体涉及一种内嵌散热腔的低损耗射频垂直电连接结构和制作方法。一种内嵌散热腔的低损耗射频垂直电连接结构，包括：上下两层的垂直对称设置的第一部分和第二部分；第一部分包括：硅基板，其上有凹槽；设置在硅基板凹槽底部设置有硅通孔TSV；硅通孔TSV为圆柱体结构；包括：铜芯3、内硅柱4、铜屏蔽筒5和外硅柱6；内硅柱4包裹所述铜芯3；第一部分的凹槽和第二部分的凹槽形成密闭的冷却介质腔存储冷却介质；以及第一部分的硅通孔TSV和第二部分的硅通孔TSV一一对应连接。本发明通过硅基板内嵌散热腔使用冷却介质进行冷却，提高了散热功能。通过设置外层的铜屏蔽筒5，可以减小铜芯3的信号损失。
-
公开(公告)号：CN111132517A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911400434.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种内嵌微泵驱动式散热结构及散热方法，涉及散热装置技术领域，其技术方案要点包括：内嵌微泵驱动式散热结构包括散热壳体，在所述散热壳体内侧形成有散热腔室；在所述散热腔室内填充有散热工质；在所述散热壳体外侧设置有将所述散热腔室内的散热工质持续抽出和输入的内嵌微流道强制冷却模块；在所述散热腔室内侧设置有将所述散热壳体一侧热量搬运至另一侧的热电转换模块。散热方法包括以下散热步骤：S1、启动微泵，内部散热工质循环流动散热；S2、检测待散热装置表面温度，选择热量回收利用或者强制散热。以解决现有技术中使用普通散热器进行对流散热，芯片表面的温度依旧很高，散热效果不佳的问题。
-
公开(公告)号：CN106897714B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710177579.2
申请日：2017-03-23
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种视频动作检测方法，涉及计算机视觉识别技术领域。本发明视频动作检测方法基于卷积神经网络，通过在网络结构中增加时空金字塔池化层，消除网络对输入的限制，加快训练和检测的速度，提高视频动作分类和时间定位的性能；卷积神经网络包括卷积层、普通池化层、时空金字塔池化层和全连接层；卷积神经网络的输出包括类别分类输出层和时间定位计算结果输出层；本发明方法不需要通过下采样来获取不同时间长度的视频片段，而是直接一次输入整个视频，提高了效率；同时，由于网络训练的是同一频率的视频片段，并无增加类内的差异性，降低了网络的学习负担，模型收敛得更快，检测效果更好。
-
公开(公告)号：CN109959677A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910319270.1
申请日：2019-04-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于可视化平面热管的导热性测试平台及其测试方法，属于平面热管技术领域。包括分体设置的工作模块和测算模块，所述的工作模块包括铝制散热器、与铝制散热器相连通的冷却水塔、搭载于铝制散热器上的平面热管、设置在平面热管底部的肖特基二极管以及与肖特基二极管相电连接的恒流电压源，所述的测算模块包括数据采集模块、与数据采集模块电连接的数据转换模块和数据处理模块，所述的数据采集模块对应设于平面热管正上方。用以解决现有平面热管在不可视化条件下导热性测试的不准确问题；在制造热管前进行可视化测试能够了解热源的辐射范围以及工质进入核沸腾状态的热流密度，能够大大减少平面热管的设计测试成本。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
211
records
(took 0.044 seconds)
