基于多模态融合的尿酸数据采集与异常检测方法、装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510735900.9

申请日：

2025-06-04

公开(公告)号：

CN120656715B

公开(公告)日：

2025-11-25

发明(设计)人：

张爱军

申请人：

青花鱼（北京）网络科技有限公司

申请人地址：

100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科谷一街10号院11号楼6层602

IPC主分类号：

G16H50/30

IPC分类号：

G06T7/00 G06F18/25 G06F16/2455 G16H30/40

代理机构：

北京中普鸿儒知识产权代理有限公司 11822

代理人：

赵鹏

法律状态：

公开

国省代码：

安徽省宣城市

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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
2025-09-16	公开	公开
2025-11-25	授权	授权
2025-10-03	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G16H 50/30申请日:20250604

共 50 条

[1]

基于多模态融合的尿酸数据采集与异常检测方法、装置 [P].

张爱军 .

中国专利 :CN120656715A ,2025-09-16

[2]

基于振动与视觉数据多模态融合的岩体异常检测方法 [P].

杨勇 ;

陈立川 ;

包琴 ;

张衡 ;

廖云平 ;

康燕飞 ;

陈斌 ;

李辉 ;

徐洪 ;

张俊杰 ;

闫奇 .

中国专利 :CN120234731A ,2025-07-01

[3]

基于多模态动态融合与双路协同检测的表面异常检测方法 [P].

耿磊 ;

热阿宛·吾肯 ;

肖志涛 ;

张芳 ;

刘彦北 ;

吴骏 ;

王雯 .

中国专利 :CN120726054A ,2025-09-30

[4]

基于多模态数据的异常检测方法及装置 [P].

吴练练 ;

董泽华 .

中国专利 :CN118197605A ,2024-06-14

[5]

基于半监督与多模态融合的中央空调设备异常检测方法 [P].

杨宇坤 ;

李启凯 ;

杨斌斌 ;

李亮 .

中国专利 :CN118839279A ,2024-10-25

[6]

基于多模态时序融合的数据库异常检测方法及装置 [P].

朱卫艳 .

中国专利 :CN120892317A ,2025-11-04

[7]

一种基于多模态时序数据的多模型异常检测方法 [P].

徐洪晨 ;

田楷 ;

代文静 ;

陈立名 ;

胡江洪 ;

曹彬 .

中国专利 :CN121093238A ,2025-12-09

[8]

工业环境中多模态数据的动态特征融合与异常检测方法 [P].

卜玉真 ;

章东平 ;

马道滨 ;

黄圣淇 ;

徐建宇 ;

闫天旭 ;

陈梁宇 .

中国专利 :CN119323562A ,2025-01-17

[9]

基于多模态融合与深度强化学习的污水排放异常检测方法 [P].

许诺影 ;

孙琴 ;

彭今 ;

姜仁杰 ;

雷洪 .

中国专利 :CN120217256A ,2025-06-27

[10]

基于多模态数据融合的异常网络流量检测方法 [P].

曲武 .

中国专利 :CN119128770A ,2024-12-13

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