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    用于测量和分析车道或道路照明数据的技术
    2.
    发明公开
    用于测量和分析车道或道路照明数据的技术 审中-实审

    公开(公告)号：CN117322138A

    公开(公告)日：2023-12-29

    申请号：CN202280028437.9

    申请日：2022-04-12

    Applicant: UL有限责任公司

    Inventor： 亚当·利林

    IPC: H05B47/115

    Abstract: 公开了用于检测车道和/或道路照明条件的系统和方法。根据某些方面，各个装置或传感器可以分别在车道和/或道路沿线的一组位置处收集一组照明测量值，并捕获指示位于所述车道和/或道路沿线的一组周围环境的扫描数据。此外，电子装置可以分析所述扫描数据，以对所述车道和/或道路沿线的一组灯杆进行分类，并将所述一组照明测量值与所述一组位置相关联。此外，所述电子装置可以生成电子文件，所述电子文件指示与所述一组位置相关联的所述一组照明测量值及在所述一组位置的部分处分类的所述一组灯杆。

    用于储存样品本体的装置和方法
    3.
    发明公开
    用于储存样品本体的装置和方法 无效

    公开(公告)号：CN105190285A

    公开(公告)日：2015-12-23

    申请号：CN201380073305.9

    申请日：2013-12-13

    Applicant: UL有限责任公司

    Inventor： 巴赫曼·萨拉比 ,  马丁·梅耶

    IPC: G01N3/60

    CPC classification number: G01N3/60 ,  G01N2203/0226 ,  G01N2203/0268

    Abstract: 描述了一种用于储存样品本体(200)的储存装置(100)，其中储存装置(100)具有开口，其中开口包括上部区域(101)和下部区域(103)，其中设计开口以容纳样品本体(200)，其中待容纳的样品本体(200)包括上部(201)和沿其对称轴(202)与上部相邻的中心部(203)，其中设计开口壁使得当容纳样品本体(200)时，待容纳的样品本体(200)的中心部(203)垂直于对称轴(202)位于与开口壁一定距离处，其中为了使样品本体(200)的上部(201)能够沿样品本体(200)的对称轴(202)移动，上部区域(101)的壁形成用于样品本体(200)的上部(201)的侧引导件(105)，其中侧引导件(105)由与待容纳的样品本体(200)的上部(201)支承抵靠的上部区域(101)的壁确定。

    收集和虚拟模拟与物理空间相关的昼夜照明数据的技术
    4.
    发明公开
    收集和虚拟模拟与物理空间相关的昼夜照明数据的技术 审中-实审

    公开(公告)号：CN115280119A

    公开(公告)日：2022-11-01

    申请号：CN202180020782.3

    申请日：2021-03-12

    Applicant: UL有限责任公司

    Inventor： 亚当·利林

    IPC: G01J3/28 ,  G01J3/02 ,  G01M11/02 ,  H04N5/225

    Abstract: 用于收集和分析与物理空间相关的照明条件以实现昼夜节律有效设计的系统和方法。根据某些方面，数据捕获机器可以包括各种传感器和组件，例如捕获一组灯具的数字图像的至少一个图像传感器、检测物理空间中的物理对象以及数据捕获机器的位置的至少一个激光器、收集一组光谱功率分布(SPD)测量值的检测器以及在物理空间的一组位置收集图像的视频捕获设备。数据捕获机器可以聚合捕获的信息并生成计算设备可以用来呈现物理空间的照明条件的视觉表示的电子文件。然后，这种表示可以使照明设计者能够评估照明的非视觉影响，并提供改进设计的工具。

    使用机器学习确定产品认证资格的技术
    5.
    发明公开
    使用机器学习确定产品认证资格的技术 审中-实审

    公开(公告)号：CN113168545A

    公开(公告)日：2021-07-23

    申请号：CN202080003787.0

    申请日：2020-11-03

    Applicant: UL有限责任公司

    Inventor： 斯科特·韦伯斯特 ,  马哈茂德·塔巴多 ,  约翰·C·琼斯 ,  马里奥·塞尔里

    IPC: G06K9/62 ,  G06N20/00

    Abstract: 本公开涉及使用机器学习来评估产品认证资格的系统和方法。根据某些方面，服务器计算机可以使用训练数据集合来训练机器学习模型集合，其中该机器学习模型集合可以特定于产品和产品认证。服务器计算机可以访问与待查认证的产品集合相关联的产品规格，并可以使用适当的机器学习模型来分析这些产品规格，该机器学习模型的输出可以指示该产品集合有认证资格、该产品集合无认证资格还是这些产品规格需要进一步审查。

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