专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种电线电缆加工废气组成变化检测方法-CN202310768021.7在审
  • 肖海麟;叶代启;付名利 - 华南理工大学
  • 2023-06-27 - 2023-10-24 - G06F18/27
  • 本申请提供一种电线电缆加工废气组成变化检测方法。该方法包括:收集各引线涂漆烘干工艺生产设备的工作参数数据以及引线涂漆烘干工艺加工废气数据;对各个引线涂漆烘干生产设备进行分类,并建立生产设备工作参数的数据库;将生产设备进行组合,确定设备组合产生的废气组成成分和含量;根据设备不同工作状态的工作参数,建立各生产设备工作参数数据模型;根据生产设备工作参数数据模型,预测在不同生产设备组合工作状态下工作参数;基于不同生产设备组合工作状态下工作参数和废气成分数据,建立引线涂漆烘干加工废气成分与工作参数的关系模型。
  • 一种电线电缆加工废气组成变化检测方法
  • [发明专利]一种基于位置敏感层次注意力网络的软件缺陷预测方法-CN202310778368.X在审
  • 易昕妍;陆璐;徐浩;冼允廷 - 华南理工大学
  • 2023-06-29 - 2023-10-24 - G06F11/36
  • 本发明涉及人工智能、源码语义特征抽取领域,为一种基于位置敏感层次注意力网络的软件缺陷预测方法,主要包括以下步骤:源代码预处理为嵌入向量;构建样本数据集;构建位置敏感层次注意力网络模型,通过加性注意力机制和自注意力机制抽取源码语义特征;利用反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度,采用Adam优化算法自适应地调整参数实现对模型的训练和调优;最后将待检测源码文件输入模型,输出源码是否存在缺陷。本发明通过利用层次分割和重构来从不同的层级捕捉源码语义信息的局部和全局特征,同时引入相对位置编码来解决位置信息问题和长距离路径依赖问题,能够更准确地预测软件缺陷,提高软件开发和测试的效率。
  • 一种基于位置敏感层次注意力网络软件缺陷预测方法
  • [发明专利]一种数据中心异常能效溯源方法、系统和介质-CN202310782327.8在审
  • 闫军威;高志明;周璇;伍维莉;黄晓斐;胡诗晨 - 华南理工大学
  • 2023-06-29 - 2023-10-24 - G06F11/07
  • 本发明公开了一种数据中心异常能效溯源方法、系统和介质,方法包括:采集数据中心各项能耗历史数据;对历史数据进行清洗及插补;将各项能耗历史逐时数据转化为各项能耗历史日逐时数据;采用前后两个时刻能耗的差值计算逐时能耗增量,得到各项能耗日逐时能耗增量;对各项能耗日逐时能耗增量分别取置信区间,得到初始逐时能耗增量置信区间;对初始逐时能耗增量置信区间进行修正,得到最终逐时能耗增量置信区间;数据中心能效异常时,计算各项能耗逐时能耗增量,对比实时能耗增量是否在逐时能耗增量置信区间内,判断能耗是否异常。本发明能够有效溯源引起能效异常的原因,也可对能效异常检测的结果进行反馈修正,减少虚警,提高异常检测准确度。
  • 一种数据中心异常能效溯源方法系统介质
  • [发明专利]一种基于特征融合和特征选择的软件缺陷预测方法-CN202310787796.9在审
  • 刘嘉欣;陆璐;徐浩;冼允廷 - 华南理工大学
  • 2023-06-29 - 2023-10-24 - G06F11/36
  • 本发明涉及软件工程中的软件可靠性保障领域,公开了一种基于多种类型特征融合和特征选择的软件缺陷预测方法,该方法包括:从源代码中提取语义表示、结构表示、软件度量元;将语义表示和结构表示分别用TextCNN和GIN进行特征提取,得到代码的语义特征和结构特征,并将其与软件度量元拼接组成特征集;其次,使用改进了特征重要性衡量方法的RFECV选择特征,得到精简的特征子集;最后,使用特征子集训练分类器,给出预测的缺陷类别。本发明能够综合代码的语义、结构和软件度量元三个角度的信息,同时避免特征集的冗余对预测性能的不良影响,有效提升软件缺陷预测模型的预测准确度和稳定性,解决了软件缺陷预测的特征不够全面、特征集中存在冗余特征的问题。
  • 一种基于特征融合选择软件缺陷预测方法
  • [发明专利]一种基于神经网络和激光雷达的移动机器人定位方法-CN202310663253.6在审
  • 张浪文;杨奕斌;谢巍;刘彦汝;彭雄峰 - 华南理工大学
  • 2023-06-06 - 2023-10-24 - G01C21/34
  • 本发明公开了一种基于神经网络和激光雷达的移动机器人定位方法,采用激光雷达与底部视觉进行定位,在室内环境下,激光雷达能够实现移动机器人的地图构建以及定位功能,但考虑成本的低精度激光雷达需要配合里程计实现定位功能,这无可避免的造成了累计误差,这将导致激光雷达的定位精度降低。通过融合定位频率低的视觉算法以提高定位精度。算法采用双层神经网络对状态预测模型和测量模型过程进行补偿,实现定位精度的优化。算法通过不频繁但是更加精确的视觉定位信息实现状态预测过程,并通过频繁的激光雷达定位信息对移动机器人实现状态更新过程,并利用同时神经网络的权重及偏差随着算法的运行不断更新。
  • 一种基于神经网络激光雷达移动机器人定位方法
  • [发明专利]一种基于动态视频的渔船目标检测与跟踪方法-CN202310328937.0在审
  • 刘永桂;黎远梅 - 华南理工大学
  • 2023-03-30 - 2023-10-24 - G06V20/54
  • 本发明公开了一种基于动态视频的渔船目标检测与跟踪方法,涉及船舶目标检测与跟踪领域。S1、收集制作渔船图片数据集与渔船视频数据集。S2、利用渔船图片数据集训练YoloV5目标检测模型;S3、将渔船图片输入训练好的YoloV5目标检测模型获取多个渔船目标的区域坐标,根据区域坐标信息使用PIL库进行图片分割。S4、利用经过分帧处理的渔船视频数据集训练基于改进MobileNetV3网络与RPN子网络的目标跟踪模型。S5、测试目标跟踪模型:将渔船视频数据集任意视频帧序列的第一帧图片输入到训练好的YoloV5目标检测模型,得到每个渔船目标的区域位置信息及分割图片,将渔船目标的区域位置信息及分割图片与视频帧序列一起输入到训练好的目标跟踪模型中,得到渔船目标跟踪结果。
  • 一种基于动态视频渔船目标检测跟踪方法
  • [发明专利]一种低介电损耗的改性BaTi2-CN202310337170.8在审
  • 符小艺;马腾飞;卢振亚 - 华南理工大学
  • 2023-03-31 - 2023-10-24 - C08L27/16
  • 本发明公开了一种低介电损耗的改性BaTi2O5/PVDF复合薄膜材料及其制备方法。陶瓷/聚合物材料拥有较大的介电常数,但通常介电损耗较大,本发明目的是为了提高复合材料的介电常数,同时降低介电损耗。该方法选用高介电常数的BaTi2O5纳米线作为填充材料,先利用具有低介电损耗的SiO2对其表面包覆,再与PVDF基体复合得到改性BaTi2O5/PVDF复合薄膜。此改性法有效的降低了复合薄膜的介电损耗。在室温条件下,本方法制备得到的复合薄膜材料,1000Hz时测试的介电常数最大可达到42.22,介电损耗可低至0.09。
  • 一种低介电损耗改性batibasesub
  • [发明专利]基于注意力机制与目标点信息的周车轨迹预测方法及装置-CN202310648666.7在审
  • 李巍华;刘建铭 - 华南理工大学
  • 2023-06-01 - 2023-10-24 - B60W60/00
  • 本发明公开了基于注意力机制与目标点信息的周车轨迹预测方法及装置。所述方法包括步骤:获取车辆位置信息并进行预处理,得到车辆轨迹数据;根据历史轨迹数据及高精地图数据构建轨迹数据及车道线数据;搭建注意力机制神经网络,包括:轨迹数据编码模块、车道线数据编码模块、交互模块、目标点预测模块、轨迹预测模块;将历史轨迹数据及车道线数据输入到搭建的神经网络中,并构建损失函数进行网络最优训练,保存最优模型参数。载入最优模型参数,输入车辆历史轨迹及车道线数据,获取目标车辆的预测轨迹。本发明采用深度神经网络,通过注意力机制获取车辆、车道线的交互信息,并加入目标点预测模块以进一步增加轨迹预测的准确性。
  • 基于注意力机制目标信息轨迹预测方法装置
  • [发明专利]一种拉曼增强基底及其制备方法和应用-CN202310659556.0在审
  • 李志远;杨海遥;莫昊燃 - 华南理工大学
  • 2023-06-05 - 2023-10-24 - G01N21/65
  • 本发明公开了一种拉曼增强基底及其制备方法和应用,本发明中拉曼增强基底包括从下至上依次设置的基底层、贵金属层、隔离层、单层二维材料层,所述单层二维材料层表面负载有贵金属纳米颗粒。本发明中,负载于基底上的贵金属层与贵金属纳米颗粒形成纳米谐振腔,隔离层用以调控谐振腔的间距,检测时,单层二维材料层能吸附待测物分子,使得入射光线在谐振腔内与待测物分子相互作用,从而使待测物分子的拉曼散射同时得到谐振腔的电磁增强和二维材料的化学增强,实现单分子的拉曼成谱。
  • 一种增强基底及其制备方法应用

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