基于深度学习的剪接位点分类

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201880043829.6

申请日：

2018-10-15

公开(公告)号：

CN110914910B

公开(公告)日：

2024-12-03

发明(设计)人：

K·贾加纳坦 K-H·法尔 S·卡拉佐普罗潘吉欧托普卢 J·F·麦克雷

申请人：

因美纳有限公司

申请人地址：

美国加利福尼亚州

IPC主分类号：

G16B20/00

IPC分类号：

G16B40/20

代理机构：

北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280

代理人：

王勇

法律状态：

授权

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-12-03	授权	授权
2025-02-25	专利权期限的补偿	专利权期限补偿IPC(主分类):G16B 20/00申请日:20181015授权公告日:20241203原专利权期满终止日:20381015现专利权期满终止日:20390921

共 50 条

[1]

基于深度学习的剪接位点分类 [P].

K·贾加纳坦 ;

K-H·法尔 ;

S·卡拉佐普罗潘吉欧托普卢 ;

J·F·麦克雷 .

中国专利 :CN110914910A ,2020-03-24

[2]

基于深度学习的剪接位点分类 [P].

K·贾加纳坦 ;

K-H·法尔 ;

S·卡拉佐普罗潘吉欧托普卢 ;

J·F·麦克雷 .

中国专利 :CN110945594A ,2020-03-31

[3]

基于深度学习的深度卷积神经网络训练方法 [P].

H·高 ;

K-H·法尔 ;

L·孙达拉姆 ;

J·F·麦克雷 .

中国专利 :CN110832596A ,2020-02-21

[4]

基于深度学习的点云数据分类方法 [P].

白静 ;

徐浩钧 .

中国专利 :CN110197223A ,2019-09-03

[5]

基于协同深度学习的医学图像分类方法 [P].

夏勇 ;

张建鹏 ;

谢雨彤 .

中国专利 :CN107169527B ,2017-09-15

[6]

基于深度学习的水面小目标检测与分类方法 [P].

蒋仲廉 ;

倪汉杰 ;

初秀民 ;

聂梓熠 .

中国专利 :CN113591617A ,2021-11-02

[7]

基于深度学习的板材分类方法 [P].

李磊 ;

王菲 ;

高珊珊 ;

崔超然 ;

林雪 .

中国专利 :CN120612548A ,2025-09-09

[8]

基于深度学习的长文分类方法 [P].

冯姣 ;

姜恬静 ;

何军 ;

李鹏 ;

刘文 ;

于正威 .

中国专利 :CN109582794A ,2019-04-05

[9]

基于深度学习的变体分类器 [P].

O·B·舒尔茨-特里格拉夫 ;

A·J·科克斯 ;

K-H·法尔 .

美国专利 :CN110832510B ,2024-10-22

[10]

一种基于深度学习的垃圾分类装置 [P].

陈晋音 ;

邹健飞 ;

李泽民 ;

俞山青 .

中国专利 :CN111259977A ,2020-06-09

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