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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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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[实用新型]一种能降低吸收塔氯离子的装置-CN202223501016.X有效
发明人：张文彬;程燕云;吴振旭;马文玲;宋娟 -专利权人：新疆中泰国信节能环保有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B01D53/80 文献下载
摘要：本实用新型涉及降低氯离子装置技术领域，具体为一种能降低吸收塔氯离子的装置，包括气液分离器以及固定在气液分离器侧壁的出口，所述出口远离气液分离器的一侧设置有连接管，且连接管的底部架设在回流水箱的表面，所述回流水箱侧壁设置有三联箱，还包括：所述连接机构包括第一对接管，所述第一对接管固定在连接管的侧壁，所述第一对接管远离连接管的一侧设置有阀管，且阀管远离第一对接管的一侧设置有第二对接管，所述阀管的顶部架设有阀门。本实用新型在气液分离器和回流水箱管线基础上加装一根第一对接管到三联箱的分支，使气液分离器产生的浆液进入三联箱内，经过废水处理合格后，从而进一步降低吸收塔氯离子含量。
一种降低吸收塔氯离子装置

[实用新型]一种加装有弹簧装置的真空皮带机-CN202223501019.3有效
发明人：侯凯远;金旸旸;李运峰;吴振旭;程燕云 -专利权人：新疆中泰国信节能环保有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： B01D33/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及真空皮带机技术领域，具体为一种加装有弹簧装置的真空皮带机，包括机床，所述机床的右侧内部固定连接驱动辊，所述驱动辊的外壁啮合连接有传送带，所述传送带的内壁左侧啮合连接有转向辊，所述传送带的内壁左侧啮合连接有上承压辊，所述上承压辊的外壁上方两侧固定连接有控制器，调节机构，所述调节机构包括固定杆，所述固定杆固定连接在机床的内部左侧，纠偏机构，所述纠偏机构包括活动筒，所述活动筒的侧壁固定连接在机床的内壁位于气囊的上方。本实用新型实现对气囊的快速调节和传送带的稳定纠偏，提升了装置纠偏的高效性和稳定性。
一种装有弹簧装置真空皮带机

[实用新型]一种加装过滤器的废水旋流给料泵-CN202222734007.9有效
发明人： 吴振旭;马文玲;陶清德;程燕云;苏文俊 -专利权人：新疆中泰国信节能环保有限公司
申请日： 2022-10-16 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： F04D1/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及旋流给料泵技术领域，具体为一种加装过滤器的废水旋流给料泵，包括：底座、机体、电机、进料座和出料座，底座，所述底座上端固定连接有机体，所述机体内部设置有电机，所述机体上端固定连接有出料座，所述机体右端固定连接有进料座，清理结构，所述清理结构包括无纺布层，所述无纺布层左侧固定连接有活性炭层，所述活性炭层左侧固定连接有胶原纤维层，所述无纺布层、活性炭层和胶原纤维层下端插设在底座内部。本实用新型实现浆液的过滤，使其杂质被阻挡，再将无纺布层、活性炭层和胶原纤维层进行便捷拆卸，可以便捷的清理阻挡的杂质，且该装置设置有降噪结构，有效降低噪音，提高了装置的实用性和便捷性。
一种过滤器废水

[发明专利]一种易推理贝叶斯网络的学习方法-CN202110157200.8在审
发明人： 吴振旭;余展鹏;侯方丞杨;孙晴晴;朱允刚 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明属于机器学习技术领域，具体为一种易推理贝叶斯网络的学习方法，包括步骤1：为预训练，即初始化贝叶斯网络，利用训练数据判断两个节点之间的互信息值，通过互信息初始化贝叶斯网络；步骤2：为搜索，即在初始化的贝叶斯网络附近搜索与训练数据拟合程度更好的贝叶斯网络；步骤3：为寻找易推理的贝叶斯网络，即寻找一个推理效率高的贝叶斯网，其结构合理，通过对学习贝叶斯网络时的推理效率进行打分，变量序、变量消元和团树传播推理等进行分析与处理，构建新的评分函数，进而通过爬山法学习贝叶斯网络，从而构建出能在保证一定拟合程度的情况下的易推理的贝叶斯网络。为贝叶斯网络走向应用的过程中，满足实际需求。
一种推理贝叶斯网络学习方法

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