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11. 发明专利

IN1998MU2013A A METHOD OF ULTRAFAST WIRELESS COMMUNICATION. 未知
公开(公告)号：IN1998MU2013A
公开(公告)日：2015-05-29
申请号：IN1998MU2013
申请日：2013-06-12
申请人： AMIT KUMAR JAIN
发明人： AMIT KUMAR JAIN
IPC分类号： H04J13/18 , H04B1/69
摘要： The present invention is a method to facilitate connections for data transmission at much greater speeds than what is presently available to the consumer, quintessentially speeds greater than lGbps at a constant rate, reducing the time required for downloading and uploading of huge data like 4k or 8k content. The present invention also facilitates providing a variety of cloud based services apart from providing an internet connection to enterprises and end consumers. The present invention is a method of wireless communication to facilitate uplink and downlink communication and services between a user and a service provider. The present invention is a method that utilizes a hybrid connection infrastructure that uses free space communication optical laser links and wireless ultra fast data links using standards like IEEE 802.Had and IEEE 802.11ac. Combined together, these two media for data transmissions provide the fastest uplink and downlink data transmission that can be achieved using today's available technology and can be implemented on a large global scale.

13. 发明专利

AU2021104673A4 POLY HERBAL GREEN TEA SUPPLEMENT FOR IMPROVING IMPLANTATION & FERTILITY 未知
公开(公告)号：AU2021104673A4
公开(公告)日：2022-04-14
申请号：AU2021104673
申请日：2021-07-28
申请人： K C BHARATH RAJ , K S RAJESH , NAYAK AMIT KUMAR , SINGH DIVYA , TIWARI ANUPAM KUMAR , YADAV PRASHANT KUMAR
发明人： K C BHARATH RAJ , TIWARI ANUPAM KUMAR , YADAV PRASHANT KUMAR , K S RAJESH , NAYAK AMIT KUMAR , SINGH DIVYA
IPC分类号： A61K36/82 , A23F3/14 , A61K9/00 , A61K31/355 , A61K31/4415 , A61K31/519 , A61K31/714 , A61K33/06 , A61K33/26 , A61K33/30 , A61K36/185 , A61P15/08
摘要： Abstract: This invention provides combinations of bio effecting compounds for promoting fertility in men and women. The combinations include nutritional components that benefit fertility health. All the components have been studied separately, to determine their individual efficacy. The research carried out proves that there is aincrease in fertility and implantation rates in albino rats when PHS(poly herbal supplement) extract was administered continuously for a duration of fifteen days.

14. 发明专利

DE202021103650U1 Verkehrsüberwachungssystem 未知
公开(公告)号：DE202021103650U1
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：DE202021103650
申请日：2021-07-07
申请人： CHANDANAN AMIT KUMAR , CHANDE MANOJ KUMAR , CHOUDHARY MINU , JHARIA BHAVANA , KALLEPALLI ROHIT KUMAR , RAJA HIRAL , RAJA ROHIT , SHARMA PRAKASH CHANDRA , SHARMA SURAJ , SRIVASTAVA SHARAD CHANDRA , SRIVASTAVA SUMIT , THAKKAR PRIYANKA BIBAY
IPC分类号： G08G1/00
摘要： System (100) zur Objekterkennung und Objektverfolgung zur Verkehrsüberwachung, umfassend:eine Eingabeeinheit (102), die konfiguriert ist, um einen Videofeed zu empfangen, wobei der Videofeed einer Verkehrsumgebung entspricht;;einen Konverter (104), der konfiguriert ist, um den Videofeed von der Eingabeeinheit (102) zu empfangen, um den Videofeed in Frames umzuwandeln;eine Vorverarbeitungseinheit (106), die mit dem Konverter (104) verbunden ist, die konfiguriert ist, um die Frames zu empfangen, um unerwünschte Verzerrungen zu unterdrücken und Bildmerkmale der Frames zu verbessern, indem eine Rauschfilterung gefolgt von RGB (Rot Grün Blau) auf HSL (Farbton, Sättigung) angewendet wird und Helligkeit)-Umwandlung, wobei die Rauschfilterung auf Gaußsche Kantenstoppfunktion basierende anisotrope (GESFA) Filter verwendet, die Unschärfe begrenzen;eine Hintergrundentfernungseinheit (BGR) (108), die ein verbessertes Gaussian Mixtures Model (IGMM) zugunsten des BGR-Prozesses an den Frames verwendet, wobei das GMM eine Doppelplateaus-Histogramm-Entzerrung (DPHE) verwendet, um die Bildverbesserungsqualität zu verbessern;eine Bewegungsschätzeinheit (110), die konfiguriert ist, um eine genetische Kreuzsuche (GCS) zu implementieren, um zusätzlich zur genauen Bewegungsschätzung effektiv zu werden, wobei die Bewegungsschätzeinheit (110) eine Bewegung zwischen zwei Frames berechnet, die in unterschiedlichen Zeitintervallen aufgenommen werden, die für intended bestimmt sind jedes Pixel auf einem Frame, wobei ein Block des Frames zusätzlich zu den Bewegungsvektoren als die Eingaben des GCS genommen wird;eine Verfolgungseinheit (112), die konfiguriert ist, um eine Objektverfolgung (OT) durchzuführen, wobei die Verfolgungseinheit (112) Objekte auf den Rahmen verfolgt, die auf Kanten, Ecken sowie Regionen der Objekte zentriert sind, unter Verwendung von CFR (Canny Edge Detection, Feature) aus einem beschleunigten Segmenttest zusammen mit einer Region of Interest (ROI)-Erkennung).

15. 发明专利

DE202021106121U1 Biomimetisch gestaltete intelligente Drohne zur Entfernung von Unkraut auf landwirtschaftlichen Nutzpflanzen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Deep Learning 未知
公开(公告)号：DE202021106121U1
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：DE202021106121
申请日：2021-11-09
申请人： AHMAD SAYED SAYEED , ARUMUGAM SURESH KUMAR , BHARDWAJ MANISH , CHANDRA NARESH , GOEL VIKAS , GOYAL AMIT KUMAR , KUMAR RAGHAVENDRA , KUMAR VIPIN , MISHRA LAVKUSH , NARANG SUDHA , RAY ABHRA PRATIP , SARASWAT BAL KRISHNA , SINGH AMAR , TRIPATHI ARUN KUMAR
IPC分类号： B64C39/02 , A01M21/04
摘要： Biomimetisch gestaltete intelligente Drohne zur Entfernung von Unkraut auf landwirtschaftlichen Nutzpflanzen unter Verwendung von künstlicher Intelligenz und Deep Learning, wobei die biomimetisch gestaltete intelligente Drohne dadurch gekennzeichnet ist, dass:ein Bildverarbeitungsroboter, der zur Identifizierung von Unkraut und betroffenen Pflanzen eingesetzt wird;ein Sprühgerät, das zum Versprühen des Pestizids verwendet wird;eine Verarbeitungseinheit, die einen Maschinenalgorithmus umfasst, um Unkraut unter Verwendung eines auf Bildverarbeitung basierenden Moduls zu identifizieren, wobei die Verarbeitungseinheit mindestens eine Kamera verwendet, um Unkraut unter Verwendung von Drohnensicht zu identifizieren und zu klassifizieren, wobei die Verarbeitungseinheit das Signal von der Robotersicht empfängt und ein entsprechendes Signal an die Sprüheinheit sendet, um das Pestizid auf einen ausgewählten Bereich des Unkrauts zusprühen.

16. 发明专利

AU2021106330A4 METHOD AND SYSTEM FOR IMPROVING WIRELESS SENSOR NETWORK USING FAULT MITIGATION TECHNOLOGY 未知
公开(公告)号：AU2021106330A4
公开(公告)日：2021-11-25
申请号：AU2021106330
申请日：2021-08-21
申请人： AWASTHI CHARU , AZAD CHANDRASHEKHAR , GUPTA PRAVEEN KUMAR , KAPIL ANIL KUMAR , KUMAR MOHIT , KUMAR RAJENDRA , KUMAR SUMIT , RASTOGI RITESH , SAXENA SHRANKHLA , SHARMA AMIT KUMAR
发明人： GUPTA PRAVEEN KUMAR , RASTOGI RITESH , KUMAR MOHIT , SHARMA AMIT KUMAR , KUMAR SUMIT , AZAD CHANDRASHEKHAR , AWASTHI CHARU , SAXENA SHRANKHLA , KAPIL ANIL KUMAR , KUMAR RAJENDRA
IPC分类号： G05B23/02 , H04W4/02 , H04W84/18
摘要： METHOD AND SYSTEM FOR IMPROVING WIRELESS SENSOR NETWORK USING FAULT MITIGATION TECHNOLOGY The present invention is related to method and system for improving wireless sensor network using fault mitigation technology. The objective of present invention is to solve the abnormalities presented in the prior art techniques related to fault detection in wireless sensor network. Sensor Sensor Fault mitigation Technology Wireless Network Fault detection circuit Sensor Sensor Computing Unit

17. 发明专利

AU2021100784A4 Covid19 Intelligent Detection System 未知
公开(公告)号：AU2021100784A4
公开(公告)日：2021-07-01
申请号：AU2021100784
申请日：2021-02-09
申请人： DEEP GAGAN , BHATIA GAGANDEEP SINGH , VERMA BASANT KUMAR , PRASAD DEVENDRA , BINDAL AMIT KUMAR , GHOSH PINAKI , LOKULWAR PRASAD , GUPTA KAMALI , SHARMA ASHISH , GARG ATUL
发明人： DEEP GAGAN , BHATIA GAGANDEEP SINGH , VERMA BASANT KUMAR , PRASAD DEVENDRA , BINDAL AMIT KUMAR , GHOSH PINAKI , LOKULWAR PRASAD , GUPTA KAMALI , SHARMA ASHISH , GARG ATUL
IPC分类号： A61B6/03 , A61B5/00 , A61B6/00 , G06N3/04 , G06N20/00 , G06T7/00 , G06T7/10
摘要： Covid19 Intelligent Detection System Originally called SARS-CoV-2 abbreviated as COVID-19, Corona virus disease 2019 (COVID-19) is a respiratory illness that is spreading from person to person. The virus that causes COVID-19 is a novel corona virus that was first identified during an investigation into an outbreak in Wuhan, China. Common signs of infection include respiratory symptoms, fever, and cough, shortness of breath and breathing difficulties, pneumonia, severe acute respiratory syndrome, kidney failure and even death. In order to fight against this epidemic, we designed an Image Classification with Localization model that will help the doctors all over the world to detect the early symptoms in the affected humans. COVID-19 model predicted ground-glass opacities, consolidations, and crazy paving (fluid) patterns in the Chest CT (Computed Tomography) of the affected patients, which is the first aid even before the Reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) test. This automatic prediction based method will help the medical department to work accordingly by reducing cost and time simultaneously. This Al based Covid-19 algorithm achieved an accuracy of 97.4%. CheckingofCTM-ssnimage? pImage Reality and Type CNN Model YES SegmentationdIntontpanatysi ImagesSegmentation Model For Supervised By the modelI ExtractingoniytheT-scanareaC sif t O imagesextractedfm Anddeieting thereining po Nt databaFrgtken frm Android of the mae Message will appear as UNRECOGNISED IMAGE Database Process Flowchart Ground GlassOpacity9B.4% Softmax CVD1 34 Layer conslidati-Opacity 1% CVI-99A [ ] Crazy Pav ing Opacity0.6% nptiags rprocesin emettin clsification foreach region Ovaln-t Probability Figure 1: Stage 1

18. 发明专利

AU2021101744A4 THE WASTE SEGREGATION METHOD USING MACHINE LEARNING TECHNIQUE 未知
公开(公告)号：AU2021101744A4
公开(公告)日：2021-06-03
申请号：AU2021101744
申请日：2021-04-06
申请人： BOLUKONDA DEEPTHI , CHAURASIA PAWAN KUMAR , ILYAS MD , JAIN JAY KUMAR , JAISWAL SUSHMA , RAGHUVANSHI RAJEEV , REDDY KAMASANI CHANDRASEKHAR , SHARMA AMIT KUMAR , SHRIVASTAVA ANURAG DR , SINGH ASHUTOSH KUMAR , VERMA ASHWIN
发明人： SHRIVASTAVA ANURAG , SINGH ASHUTOSH KUMAR , JAISWAL SUSHMA , JAIN JAY KUMAR , SHARMA AMIT KUMAR , BOLUKONDA DEEPTHI , REDDY KAMASANI CHANDRASEKHAR , CHAURASIA PAWAN KUMAR , ILYAS MD , RAGHUVANSHI RAJEEV , VERMA ASHWIN
IPC分类号： B65F1/00 , B07B13/18 , B07C5/342 , G01F23/00 , G01N27/22 , G06N20/00
摘要： The waste segregation method using machine learning technique comprising an automatic waste management method based on machine learning where the waste is segregated into organic waste and inorganic waste once collected by the trash bin. Conventionally human are involved in segregation of waste which leads to several diseases also such method is not efficient. Incineration of improperly segregated waste generates gases such as carbon monoxide affecting the ozone layer. The proposed trash bin is equipped with sensor system which is able to segregate the waste in an intelligent way along with report generation of waste collected. Machine learning technique along with image recognition classified the thrash based on the input from sensors. Also the present invention comprising sensors, camera, online server dashboard, loT based connected camera, motors, Raspberry Pi camera module, Raspberry Pi Board and others supported members of the components and attachment as per the architecture of the present invention. APPLICANTS NAME:- Dr. Anurag Shrivastava ; Ashutosh kumar singh ; Dr. Sushma Jaiswal ; Dr. Jay KumarJain; Amit kumarSharma; Deepthi Bolukonda; Dr. Kamasani Chandrasekhar Reddy; Dr Pawan Kumar Chaurasia ; Md Ilyas; Dr. Rajeev Raghuvanshi Ashwin Verma ;Tulala Rajasanthosh Kumar Sheet lof 1 Waste Flap / iUd Lid opens when waste is detected -- Camera Module 1 oFlap Control Motor Biodegradable ->3- bCamera Module 2 Waste Collector Non -Biodegradable Waste Collector 10Partition Landfill Recyclable waste waste Figure 1 Dated 0 5 th April 2021.

19. 发明专利

IN3269MU2013A METHOD FOR PRINTING 3D PHYSICAL MODELS OF A CONTENT ITEM SHOWN IN VIDEO. 未知
公开(公告)号：IN3269MU2013A
公开(公告)日：2015-07-03
申请号：IN3269MU2013
申请日：2013-10-18
申请人： AMIT KUMAR JAIN
发明人： AMIT KUMAR JAIN
IPC分类号： G09B7/00 , G06T15/00
摘要： The present invention is a method for printing 3D physical models 104 of a content item 100 shown in a video 106. The method enables a viewer of the video 106 to select a content item 100 that is shown in the video 106 and print 3D physical models of the content item 100 selected. This method also involves acquiring any intellectual Property Rights related license/permission required to take a 3D print of the content item 100 from the authorized entity (if any) , so that the 3D print taken is not an infringement/violation of any applicable laws.

20. 发明专利

DE202022105143U1 Ein System zur Anwesenheitskontrolle mit mehreren Authentifizierungsebenen 未知
公开(公告)号：DE202022105143U1
公开(公告)日：2022-10-06
申请号：DE202022105143
申请日：2022-09-12
申请人： AHMAD TAUSEEF , DWIVEDI RADHE SHYAM , KUMAR SANJAY , KUMAR VIJAY , PANDEY AMIT KUMAR , PANDEY SHIVENDRA KUMAR , PATEL VIKAS , RAJPOOT PRINCE , SRIVASTAVA PRAMOD KUMAR , SRIVASTAVA VINEET , VERMA SHARAD , YADAV ASHOK KUMAR
IPC分类号： G07C9/38 , G06Q10/06
摘要： Ein System (100) zur Überwachung der Anwesenheit unter Verwendung von Mehrfach-Authentifizierungsebenen, wobei das System (100) Folgendes umfasst:ein Schülermodul (102);ein Lehrermodul (104);eine Vielzahl von Registrierungsmodulen, die jeweils dem Schülermodul (102) und dem Lehrermodul (104) zugeordnet sind, wobei ein erstes Registrierungsmodul (106a) zum Registrieren mindestens eines Schülers, um ein Schülerkonto zu erstellen, und ein zweites Registrierungsmodul (106b) zum Registrieren mindestens eines Lehrers unter Verwendung von Anmeldedaten, um ein Schülerkonto zu erstellen und auf Details der Schüleranwesenheit zuzugreifen;eine Vielzahl von Auswahlmodulen, die jeweils dem Schülermodul (102) und dem Lehrermodul (104) zugeordnet sind, wobei ein erstes Auswahlmodul (108a) ein Fach aus dem Schülermodul (102) und ein zweites Auswahlmodul (108b) eine Fachklasse aus dem Lehrermodul (104) auswählt;eine Vielzahl von Authentifizierungsmodulen, die jeweils dem Schülermodul (102) und dem Lehrermodul (104) zur Authentifizierung zugeordnet sind, wobei ein erstes Authentifizierungsmodul (110a) eine Schülerauthentifizierung durchführt, um eine stellvertretende Anwesenheit zu identifizieren, und ein zweites Authentifizierungsmodul (110b) eine Lehrerauthentifizierung durchführt, die die Anwesenheit der Schüler verifiziert; undeine Vielzahl von Anwesenheitsmodulen, die jeweils dem Schülermodul (102) und dem Lehrermodul (104) zugeordnet sind, wobei ein erstes Anwesenheitsmodul (112a) es dem Schüler ermöglicht, die Anwesenheit für jedes ausgewählte Fach nach erfolgreicher Authentifizierung zu markieren, und ein zweites Anwesenheitsmodul (112b) es dem Lehrer ermöglicht, die Anwesenheitsaufzeichnung für das ausgewählte Fach zu betrachten.

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