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公开(公告)号：CN114973656B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210507919.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 清华大学 , 阿波罗智联(北京)科技有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本公开提供了一种交通交互性能的评估方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为智能交通和自动驾驶技术领域。具体实现方案包括：根据与目标测试场景对应的初始交通状态，基于针对目标测试场景中的交通参与对象的交互参考信息，确定与N个时刻对应的测试交通状态，N为大于1的整数；根据初始交通状态和测试交通状态，确定与N个时刻对应的基于预设性能指标的指标量化评估值；以及根据与N个时刻对应的指标量化评估值，确定针对目标测试场景的性能评估值，交通状态包括目标测试场景中的交通参与对象的交通状态值和状态值分布概率。
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公开(公告)号：CN1058003C
公开(公告)日：2000-11-01
申请号：CN96120612.8
申请日：1996-11-08
Applicant: 清华大学
IPC: C07D233/58
Abstract: 本发明涉及一种4-甲基咪唑的合成工艺，该合成工艺以丙酮醛、甲醛和硫酸铵为原料，首先分别将甲醛和丙酮醛制成混合液，将硫酸铵制成水溶液，然后将混合醛溶液滴加到硫酸铵溶液中，滴加反应完毕后，用氢氧化钠溶液或氨水调pH值，最后用异丁醇或丁醇萃取，常压下蒸除萃取剂，得到产物4-甲基咪唑。利用本发明工艺合成4-甲基咪唑，最后得到产物近定量，用气相色谱分析，含量大于99.5%。
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公开(公告)号：CN101783028A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201010115248.4
申请日：2010-02-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于显卡并行计算的三维医学图像的快速分割方法，属于医学图像处分割领域，该方法首先根据原始三维医学图像构造出由节点、端点及有权边组成的网络流图的基本架构；再构造网络流图的逻辑结构：构造网络流图的存储结构从而获得完成实际存储的网络流图：对实际存储的网络流图进行基于CUDA实现的两阶段并行relabel操作和push操作：当活跃节点的超额流量值被更新为0，则该活跃节点就变为普通节点，则网络流图中将得到从S到T的最大流，最大流对应的最小割切中容量值等于流量值的边即构成了分割目标器官与背景的边界，即得到了分割的结果。本发明方法能够在保持高处理精度的前提下大幅提高分割方法的运行速度。
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公开(公告)号：CN112967243A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110219336.7
申请日：2021-02-26
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 一种基于YOLO的深度学习芯片封装裂纹缺陷检测方法，包括如下步骤：第一步，采集得到芯片单元图像；第二步，对采集的图像进行缺陷类别信息以及缺陷目标坐标的标注；第三步，进行数据增强，制作用于训练的数据集；第四步，基于YOLOv4网络构建缺陷检测所用的深度学习网络模型；第五步，使用预训练的参数作为初始权重，训练深度学习网络；第六步，使用训练好的网络进行预测，其中将待检测图片标准化处理后输入网络，得到网络head的输出，将head输出解码，采用优化非极大值抑制NMS过滤解码后的结果，得到网络预测结果；第七步，采用置信度阈值和裂纹边界阈值对所述第六步的网络预测结果进一步过滤，得到最终结果。本发明对芯片裂纹类缺陷有良好的检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119123130A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411299409.8
申请日：2024-09-18
Applicant: 深圳能源集团股份有限公司 , 深圳清华大学研究院
IPC: F16K17/196 , C25B1/04
Abstract: 本发明公开一种用于电解水制氢装置的压力平衡阀门及其控制方法和包含其的电解水制氢装置，所述压力平衡阀门包括氢侧压力平衡阀门组件和氧侧压力平衡阀门组件和阀芯(3)。本发明采用一种可以根据压力变化，自动进行调节的压力平衡阀门，耦合氢气压力储罐、氧气压力储罐、氧气液分离器、氢气液分离器，快速平衡气液分离器液位，避免了气液分离器液位不平衡对电解系统造成的影响。具体的，压力平衡阀门包括氢侧压力平衡阀门组件和氧侧压力平衡阀门组件和阀芯(3)，在压力差的作用下，压力平衡阀门调节氢气压力储罐和氧气压力储罐，通过管路向着氢气液分离器和氧气液分离器中释放氢气和氧气，以快速平衡压力。
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公开(公告)号：CN112967243B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110219336.7
申请日：2021-02-26
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院(CN)
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于YOLO的深度学习芯片封装裂纹缺陷检测方法，包括如下步骤：第一步，采集得到芯片单元图像；第二步，对采集的图像进行缺陷类别信息以及缺陷目标坐标的标注；第三步，进行数据增强，制作用于训练的数据集；第四步，基于YOLOv4网络构建缺陷检测所用的深度学习网络模型；第五步，使用预训练的参数作为初始权重，训练深度学习网络；第六步，使用训练好的网络进行预测，其中将待检测图片标准化处理后输入网络，得到网络head的输出，将head输出解码，采用优化非极大值抑制NMS过滤解码后的结果，得到网络预测结果；第七步，采用置信度阈值和裂纹边界阈值对所述第六步的网络预测结果进一步过滤，得到最终结果。本发明对芯片裂纹类缺陷有良好的检测效果。
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公开(公告)号：CN114973656A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210507919.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 清华大学 , 阿波罗智联(北京)科技有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本公开提供了一种交通交互性能的评估方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为智能交通和自动驾驶技术领域。具体实现方案包括：根据与目标测试场景对应的初始交通状态，基于针对目标测试场景中的交通参与对象的交互参考信息，确定与N个时刻对应的测试交通状态，N为大于1的整数；根据初始交通状态和测试交通状态，确定与N个时刻对应的基于预设性能指标的指标量化评估值；以及根据与N个时刻对应的指标量化评估值，确定针对目标测试场景的性能评估值，交通状态包括目标测试场景中的交通参与对象的交通状态值和状态值分布概率。
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公开(公告)号：CN114282776A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111483878.1
申请日：2021-12-07
Applicant: 清华大学 , 阿波罗智联(北京)科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种评估自动驾驶安全性的方法、装置、电子设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。实现方案为：将描述交通场景的数据输入场景分布模型，以得到交通场景的状态分布和状态分布的产生概率；将状态分布输入自动驾驶车辆交互模型，以得到自动驾驶车辆执行关键动作的动作时间和动作时间的产生概率；将动作时间输入自动驾驶安全评价模型以得到安全量化指标；以及基于状态分布的产生概率、动作时间的产生概率和安全量化指标，确定交通场景的平均安全理论指标。
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公开(公告)号：CN1182081A
公开(公告)日：1998-05-20
申请号：CN96120612.8
申请日：1996-11-08
Applicant: 清华大学
IPC: C07D233/58
Abstract: 本发明涉及一种4－甲基咪唑的合成工艺,该合成工艺以丙酮醛、甲醛和硫酸铵为原料,首先分别将甲醛和丙酮醛制成混合液,将硫酸铵制成水溶液,然后将混合醛溶液滴加到硫酸铵溶液中,滴加反应完毕后,用氢氧化钠溶液或氨水调pH值,最后用异丁醇或丁醇萃取,常压下蒸除萃取剂,得到产物4－甲基咪唑。利用本发明工艺合成4－甲基咪唑,最后得到产物近定量,用气相色谱分析,含量大于99.5%。
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