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81. 发明专利

KR20210024530A KR20210024530A - Complex mixed-linker structure 审中-公开
公开(公告)号：KR20210024530A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：KR1020217000406A
申请日：2019-06-11
申请人： 킹 압둘라 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀로지
发明人： 하오 지앙 , 모하메드 에다우디
IPC分类号： G16C20/10 , C07F5/00 , G16C20/50 , G16C60/00
CPC分类号： G16C20/10 , C07F5/003 , G16C60/00 , G16C20/50
摘要： 본 개시내용의 실시형태는 결합되어 병합-망을 가진 복잡한 혼합-링커 구조를 형성하는 금속 성분, 제1 폴리토픽 리간드, 및 제2 폴리토픽 리간드를 포함하는 물질을 기술한다. 본 개시내용의 실시형태는 또한 다음을 포함하는 복잡한 혼합-링커 구조를 합성하는 방법을 기술한다: 병합된 망으로 복잡한 혼합-링커 구조를 형성하기에 충분한 반응 조건 하에서 금속 전구체, 제1 리간드 전구체, 및 제2 리간드 전구체를 접촉하는 단계.

82. 发明专利

JP6837804B2 架橋ゴムの分子モデルにおけるモデル間の再現性を向上させる分子モデル作成方法、及び同方法を実行する装置有权
公开(公告)号：JP6837804B2
公开(公告)日：2021-03-03
申请号：JP2016208948
申请日：2016-10-25
申请人： TOYO TIRE株式会社
发明人：日野理
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/10 , C08J3/24

83. 发明专利

JP2020194488A 材料特性予測装置、材料特性予測方法、及び材料特性予測プログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020194488A
公开(公告)日：2020-12-03
申请号：JP2019101217
申请日：2019-05-30
申请人：富士通株式会社
发明人：實宝秀幸
IPC分类号： G06F30/10 , G06F30/27 , G06N99/00 , G16C60/00
摘要：【課題】対象材料の特性の特性値を、当該特性に応じて高精度に予測できる材料特性予測装置などの提供。【解決手段】対象材料の特性の特性値を予測する材料特性予測装置であって、前記対象材料と前記特性の前記特性値が第1の値である第1材料との、前記特性に係る類似度を求めることにより前記対象材料の前記特性値を予測する特性予測部を備える材料特性予測装置である。【選択図】図26

84. 发明专利

JP2020161044A データ管理システム、データ管理方法、およびデータ管理プログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020161044A
公开(公告)日：2020-10-01
申请号：JP2019062539
申请日：2019-03-28
申请人：日立化成株式会社
发明人：新井亮祐 , 関口和秀
IPC分类号： G06Q50/04 , G06F16/2453 , G16C60/00
摘要：【課題】組成物に関するデータを自動的に且つ適切に選別すること。【解決手段】一実施形態に係るデータ管理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、M個の候補原材料のうちの少なくとも一つの原材料によって構成されるN個の組成物を示す第1組成物データを取得し、M個の候補原材料のうちの少なくとも一つの原材料によって構成される基準組成物を示す基準組成物データを取得し、第1組成物データに対応するN×M行列の各行と、基準組成物データに対応するM次元ベクトルとの類似度を算出し、M次元ベクトルとの類似度が所与の基準を満たす行を選択し、選択された行に対応するデータレコードによって構成される第2組成物データを生成し、第2組成物データを出力する。【選択図】図1

85. 发明专利

IL298361A Method for computing a flow of at least one first gas emitted by a source into the atmosphere using a second tracer gas, and associated process, system and kit 未知
公开(公告)号：IL298361A
公开(公告)日：2023-01-01
申请号：IL29836122
申请日：2022-11-17
申请人： TOTALENERGIES ONETECH , CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENT , UNIV DE REIMS CHAMPAGNE ARDENNE
IPC分类号： B64C39/02 , B64D47/00 , G01N33/00 , G16C20/30 , G16C60/00
摘要： The method comprises the following steps: - obtaining first data representative of a first gas content, and second data representative of contents of a second tracer gas emitted by the source (14) together with the first gas, - calculating at least one coefficient of correlation between the first gas contents and the second gas contents from the first representative data and the second representative data; - obtaining a measured or calculated flow of second gas emitted by the source (14); - calculating a flow of first gas emitted by the source (14), on the basis of the measured or calculated flow of second gas emitted by the source (14) and the correlation coefficient.

86. 发明专利

GB2593848B Machine learning framework for finding materials with desired properties 未知
公开(公告)号：GB2593848B
公开(公告)日：2022-04-13
申请号：GB202110471
申请日：2019-12-16
申请人： IBM
发明人： TAKAYUKI KATSUKI
IPC分类号： G06F16/00 , G06N7/00 , G06N20/10 , G16C20/70 , G16C60/00
摘要： A computer-implemented method is presented for discovering new material candidates from a chemical database. The method includes extracting a feature vector from a chemical formula, learning a prediction model for predicting property values from the feature vector with a sparse kernel model employing the chemical database, selecting an existing material from a list of existing materials sorted in descending order based on the predicted property values by the prediction model learned in the learning step, selecting a basis material from a list of basis materials sorted in descending order of absolute reaction magnitudes to the selected existing material, and generating the new material candidates as variants of the selected existing material with consideration of the selected basis material.

87. 发明专利

AR120162A1 MÉTODO PARA PREDECIR UN VALOR DE PROPIEDAD DE INTERÉS DE UN MATERIAL 未知
公开(公告)号：AR120162A1
公开(公告)日：2022-02-02
申请号：ARP200102762
申请日：2020-10-05
申请人： EVONIK OPERATIONS GMBH
发明人： DR REIMANN INGOLF , DR REISING JOACHIM
IPC分类号： G01N21/27 , G01N21/35 , G01N21/359 , G16C20/00 , G16C20/30 , G16C60/00
摘要： La presente se refiere a un método implementado por computadora para predecir un valor de propiedad de interés en un material, que comprende los pasos de a) proporcionar una población de espectros infrarrojos de muestras, en el que dichos espectros forman una matriz X de datos de entrada m ´ n, siendo m el número de muestras en filas y siendo n los puntos de datos en columnas, b) eliminar los valores atípicos espectrales de la población de espectros del paso a), que comprende los pasos de b1) obtener los componentes principales sometiendo la matriz X a un análisis de componentes principales, b2) producir una matriz diagonal S, que contiene valores singulares sₘ de la matriz X, y una matriz de cargas V, de la matriz de datos de entrada X, b3) calcular una puntuación xₘ para cada espectro multiplicando cada punto de datos de la matriz de datos de entrada con las cargas para cada componente del paso b2), formar la media de cada columna de la matriz X para proporcionar valores B₀,ₘ y calcular un índice de puntuación si mediante la fórmula (1), b4) determinar el número de componentes NC cuyos valores propios conducen a una convergencia en la regresión de X en las puntuaciones de al menos el 99%, y calcular un valor de umbral de medida de distancia para cada espectro del paso a), mediante la fórmula (2), b5) calcular la media para todas las puntuaciones de cada componente principal de cada espectro del paso a) y calcular la medida de distancia entre dicha media y cada una de las puntuaciones de cada componente principal, b6) considerar el espectro de una muestra como un valor atípico espectral cuando el valor de la medida de distancia para una puntuación de un componente principal obtenido en el paso b4) es mayor que el valor de umbral de la medida de distancia del paso b4), b7) eliminar el valor atípico espectral del paso b6) de la población de espectros del paso a) para dar una población de espectros limpiados, c) generar una función de predicción en la población de espectros limpiados del paso b7), d) proporcionar un espectro infrarrojo de una muestra de origen y/o composición desconocidos o del mismo origen y/o composición como una muestra en el paso a), y e) predecir un valor de propiedad de interés del espectro del paso d) mediante la función de predicción del paso c).

88. 发明专利

DE102021108070A1 Verfahren zur Durchführung von Messungen an dendritischen Strukturen für alle Vergrößerungen und Kameraauflösungen von Mikroskopen 未知
公开(公告)号：DE102021108070A1
公开(公告)日：2022-01-20
申请号：DE102021108070
申请日：2021-03-30
申请人： GM GLOBAL TECH OPERATIONS LLC
发明人： RABE ADAM P
IPC分类号： G06V30/19 , G16C60/00
摘要： Ein System umfasst einen Prozessor und einen Speicher, der Anweisungen speichert, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor so konfigurieren, dass er ein Bild einer metallografischen Probe eines Produkts von einem Mikroskop empfängt, wobei das Bild dendritische Strukturen in der metallografischen Probe umfasst, einen Teil des Bildes auswählt und morphologische Operationen an dem ausgewählten Teil des Bildes durchführt, um das Bild zu transformieren. Die Anweisungen legen den Prozessor so aus, dass er das transformierte Bild mit einer Vielzahl von konzentrischen Kreisen überlagert, die Umfänge der Kreise misst und die Anzahl der Schnittpunkte der Kreise und der Grenzen der dendritischen Strukturen in dem transformierten Bild zählt. Die Anweisungen legen den Prozessor so aus, dass er Parameter der dendritischen Strukturen auf Grundlage der gemessenen Umfänge und der Anzahl der Schnittpunkte bestimmt. Die Anweisungen legen den Prozessor so aus, dass er strukturelle Eigenschaften des Produkts auf Grundlage der Parameter der dendritischen Strukturen bestimmt.

89. 发明专利

CA3062555C POROUS MEDIUM PERMEABILITY PREDICTION METHOD BASED ON MACHINE IMAGE INTELLIGENT LEARNING 未知
公开(公告)号：CA3062555C
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CA3062555
申请日：2018-09-07
申请人： UNIV CHINA MINING , XUZHOU USURE MINING TECH CO LTD
发明人： LIU JIANGFENG , CAO XULOU , CHEN SHIJIE , HUANG BINGXIANG , CHEN ZHERUI , SONG SHUAIBING , NI HONGYANG
IPC分类号： G01N15/08 , G16C20/70 , G16C60/00
摘要： A porous medium permeability prediction method based on machine image intelligent learning is disclosed. The method comprises: selecting multiple groups of a same porous medium material with different dry densities, and determining an actual permeability of each group; performing SEM scanning on each group to obtain an SEM image thereof, and calculating gray average, gray variance, image energy, image entropy and fractal dimension of each SEM image; performing training and learning on the five image feature parameters of each SEM image and the corresponding actual permeability thereof by adopting a neural network model of an extreme learning machine, and determining the change relationship between the five image feature parameters and the actual permeability; and during prediction, inputting the parameters of the SEM image with unknown permeability, and predicting the permeability of the porous medium material by the neural network model of the extreme learning machine.

90. 发明专利

IL280175D0 Method for predicting a molecular weight distribution of a biopolymer blend 未知
公开(公告)号：IL280175D0
公开(公告)日：2021-03-01
申请号：IL28017521
申请日：2021-01-14
申请人： ARC MEDICAL DEVICES INC
IPC分类号： G16C20/30 , G16C60/00
摘要： Methods, systems etc., for predicting and/or consistently obtaining uniform biopolymer compositions by blending a plurality of input biopolymer compositions with different molecular weight distributions, the blending based on concentration data as a function of molecular weight for the plurality of input biopolymer compositions.

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