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    • 31. 发明专利
    • método de projeção de crescimento humano para análise de compatibilidade de tamanho de vestimentas e afins
    • BR102019023679A2
    • 2021-05-25
    • BR102019023679
    • 2019-11-11
    • ROGERIO BOCUZZI MACORIN
    • ROGERIO MACORIN
    • G06K9/00G06F16/583G06F16/9535
    • método de projeção de crescimento humano para análise de compatibilidade de tamanho de vestimentas e afins. a presente invenção descreve um método de projeção do crescimento humano baseado em curvas de crescimento que visam auxiliar a compatibilizar tamanhos de vestimentas com o tamanho do corpo de cada pessoa durante a fase de crescimento. dada a velocidade com que bebês e crianças perdem suas roupas por conta do acelerado crescimento, o presente modelo visa criar bases de projeção das principais medidas do corpo humano que implicam no caimento e conforto de vestimentas. com tais projeções é possível determinar, com certo grau de precisão a depender do modelo estatístico empregado, qual tamanho de vestimenta servirá para a criança ou bebê, quando servirá e até mesmo por quanto tempo, auxiliando na previsão das compras ou até confecção, não apenas no que diz respeito a quando será necessário comprar (por conta das vestimentas atuais deixarem de servir), como também ajustar os tamanhos com as estações do ano, ou seja, saber qual tamanho de casaco servirá no próximo inverno, e por quantos invernos servirá, balizando assim a utilidade da peça, o que influencia na decisão de quanto vale pagar por ela. o presente modelo é aplicável também para outros segmentos do mercado que não o de vestuário, tais como, mas não se limitando, a equipamentos ortopédicos, dispositivos de internet das coisas (iot), entre outros que possam necessitar a verificação da compatibilidade com o tamanho do corpo humano.
    • 33. 发明专利
    • identificação de vídeos com conteúdo inapropriado por processamento de registros de pesquisa
    • BR112019025409A2
    • 2020-06-16
    • BR112019025409
    • 2018-09-14
    • GOOGLE LLC
    • SCOTT PETERSON
    • G06F16/583
    • a presente invenção refere-se a um método para classificar o conteúdo da mídia. o método inclui identificação, por um dispositivo de processamento, uma pluralidade de resultados de pesquisa correspondentes a uma solicitação de pesquisa, a pluralidade de resultados de pesquisa correspondentes a uma pluralidade de itens de mídia; identificação, pelo dispositivo de processamento, de pelo menos um primeiro item de mídia e um segundo item de mídia da pluralidade de itens de mídia, o primeiro item de mídia sendo associado a um primeiro rótulo de conteúdo, o segundo item de mídia sendo associado a um segundo rótulo de conteúdo; determinar, com base, pelo menos em parte, na primeira interação do usuário com o primeiro item de mídia, se a solicitação de pesquisa representa uma demanda de conteúdo de mídia associado ao primeiro rótulo de conteúdo; e em resposta à determinação de que a solicitação de pesquisa representa a demanda de conteúdo de mídia associado ao primeiro rótulo de conteúdo, associando, pelo dispositivo de processamento, o segundo item de mídia ao primeiro rótulo de conteúdo.
    • 39. 发明专利
    • COMPREHENSIVE IDENTIFICATION AND TREATMENT METHOD FOR CROP DISEASES
    • NL2027933B1
    • 2022-10-20
    • NL2027933
    • 2021-04-07
    • UNIV ZHENGZHOU LIGHT IND
    • YONGQUAN XIAZUHE LIQIUWEN ZHANGERLIN TIANWEI HUANG
    • G06F16/583G06F16/953G06T17/00
    • The invention discloses a comprehensive identification and treatment method for crop diseases, which comprises the following steps: constructing an input sample set and a multi-source comparison library, integrating color texture description, 5 screening the input sample set, fusing model modelling, extracting color texture features, comprehensively analyzing and comparing color textures and determining specific diseases and insect pests and their locations, The method comprise that following step as follows: acquiring crop leaf image samples in the target range to form an input sample set, and numbering disease and insect pests color texture of 10 corresponding target crops by utilizing an external data source, Establishing a multi- source comparison library and establishing a visual model of an input sample set; The Path and Row numerical vectorization models corresponding to the images are constructed, the color texture features are extracted, and then compared with the multi-source comparison library. When the color textures coincide, the voice playing 15 module will play the specific description of diseases and insect pests for the color textures, thus accurately identifying crop diseases, which is more accurate than manual identification.