CnOpenData中国各省份绿色专利申请表-基于一级分类

CnOpenData中国省份绿色专利申请数据

时间区间

1985-2023年


字段展示

中国各省份绿色专利申请表-基于一级分类
省份代码
省份
申请年份
申请月份
绿色专利主分类
绿色专利一级子分类
发明专利申请数量
实用新型专利申请数量

样本数据

省份省份代码申请年份申请月份绿色专利主分类绿色专利一级子分类发明专利申请数量实用新型专利申请数量
福建省3520187ENERGY CONSERVATIONPower supply circuitry3750
福建省3520187ENERGY CONSERVATIONStorage of electrical energy3242
福建省3520187ENERGY CONSERVATIONStorage of thermal energy10
福建省3520187ENERGY CONSERVATIONThermal building insulation, in general1034
福建省3520187TRANSPORTATIONRail vehicles412
福建省3520187TRANSPORTATIONVehicles in general1877
福建省3520187TRANSPORTATIONVehicles other than rail vehicles47
福建省3520187WASTE MANAGEMENTConsuming waste by combustion610
福建省3520187WASTE MANAGEMENTPollution control133239
福建省3520187WASTE MANAGEMENTReuse of waste materials1510
福建省3520187WASTE MANAGEMENTTreatment of waste53
福建省3520187WASTE MANAGEMENTWaste disposal1830
福建省3520188ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTSCarbon/emissions trading, eg pollution credits899
福建省3520188ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTSCommuting, eg, HOV, teleworking, etc9710
福建省3520188ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTSStatic structure design65
福建省3520188AGRICULTURE/FORESTRYAlternative irrigation techniques316
福建省3520188AGRICULTURE/FORESTRYPesticide alternatives70
福建省3520188AGRICULTURE/FORESTRYSoil improvement1812
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONBio-fuels4117
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONFuel cells20
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONGeothermal energy36
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONHarnessing energy from manmade waste1340
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONHydro energy77
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONOther production or use of heat, not derived from combustion, eg natural heat10
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONPyrolysis or gasification of biomass30
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONSolar energy4781
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONUsing waste heat84
福建省3520188ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONWind energy1916
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONLow energy lighting2630
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONMeasurement of electricity consumption2845
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONPower supply circuitry3853
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONRecovering mechanical energy42
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONStorage of electrical energy3141
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONStorage of thermal energy45
福建省3520188ENERGY CONSERVATIONThermal building insulation, in general921
福建省3520188TRANSPORTATIONRail vehicles23
福建省3520188TRANSPORTATIONVehicles in general2847
福建省3520188TRANSPORTATIONVehicles other than rail vehicles39
福建省3520188WASTE MANAGEMENTConsuming waste by combustion28
福建省3520188WASTE MANAGEMENTPollution control119223
福建省3520188WASTE MANAGEMENTReuse of waste materials3714
福建省3520188WASTE MANAGEMENTTreatment of waste44
福建省3520188WASTE MANAGEMENTWaste disposal1040
福建省3520189ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTSCarbon/emissions trading, eg pollution credits867
福建省3520189ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTSCommuting, eg, HOV, teleworking, etc8919
福建省3520189AGRICULTURE/FORESTRYAlternative irrigation techniques515
福建省3520189AGRICULTURE/FORESTRYForestry techniques22
福建省3520189AGRICULTURE/FORESTRYPesticide alternatives80
福建省3520189AGRICULTURE/FORESTRYSoil improvement101
福建省3520189ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTIONBio-fuels6612

数据更新频率

年度更新

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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