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]一种微孔锌/镉-锡硒化物离子交换剂及其制备方法和应用-CN202310601513.7在审
  • 王凯耀;李梦羽 - 天津理工大学
  • 2023-05-26 - 2023-08-18 - B01J39/17
  • 本发明为一种微孔锌/镉‑锡硒化物离子交换剂及其制备方法和应用。该离子交换剂的分子式为:K4‑x(CH3NH3)0.75x(NH4)0.25xM2Sn3Se10·(4‑x)H2O,其中M=Zn或Cd,x=0.3‑1;结构由三维微孔阴离子[M2Sn3Se10]n4n‑框架和分布于孔道中的水合K+离子、甲胺离子、铵根离子组成,孔道尺寸较大,其中水合K+离子与框架结合较弱,能够与Cs+、Ba2+、Co2+、Ni2+进行交换。本发明将有机胺盐酸盐和N,N’‑二甲基脲组成的共融物作为反应介质,促进反应物溶解,反应迅速,耗时短。所得材料组成中不含贵金属,成本较低。利用K+取代前驱物中的有机胺、铵根阳离子,使所得材料交换速率快、移除率高,适用于较大规模含放射性离子水体的应急处理。
  • 一种微孔锡硒化物离子交换及其制备方法应用
  • [发明专利]一种钴普鲁士蓝/氮化碳球复合光催化剂的制备方法及其应用-CN202310512106.9在审
  • 张志明;尹华卿;俞泽栋 - 天津理工大学
  • 2023-05-09 - 2023-08-18 - B01J27/26
  • 本发明提供一种钴普鲁士蓝/氮化碳球复合光催化剂的制备方法,其步骤为:(1)将三聚氰胺和氰尿酸分别溶于二甲基亚砜溶液中,将两溶液混合均匀搅拌后离心得到白色固体,离心分离、煅烧、干燥后得到氮化碳纳米球;(2)将步骤(1)中所述的氮化碳纳米球分散在水和甲醇的混合溶液中,超声充分分散,得到混合液A;(3)向步骤(2)的分散后的混合液中加入六氰钴酸钾,并搅拌,得到混合液B;(4)将乙酸钴溶解在水和甲醇的混合溶液中,逐滴加入到步骤(3)的混合溶液中,继续搅拌1h,得到混合液C;(5)将步骤(4)的混合液C静置12h,离心分离,超纯水洗涤后,在真空烘箱里干燥,得到钴普鲁士蓝/氮化碳球复合光催化剂。
  • 一种普鲁士氮化复合光催化剂制备方法及其应用
  • [发明专利]基于ORBSLAM2及BundleTrack的鲁棒语义SLAM方法-CN202310498279.X在审
  • 张剑华;于洁;朱云瑞;陈凯祺;陈胜勇 - 天津理工大学
  • 2023-05-06 - 2023-08-18 - G06T7/73
  • 一种基于ORBSLAM2及BundleTrack的鲁棒语义SLAM方法,该方法的过程包括:S1:使用STM32硬件触发知微传感Dkam130型深度相机,然后标定相机获取相机参数,使用该深度相机采集小型静态场景数据;S2:处理数据并制作数据集;S3:Ubuntu18系统下配置环境,融合ORBSLAM2、BundleTrack代码,实现实时获取物体6D位姿,调整参数使融合后的ORBSLAM2、BundleTrack系统能够适应不同的场景和数据集,使用不同数据集验证系统的鲁棒性;S4:将采集的物体6D位姿应用于增强现实,对真实世界进行拍摄,将ArUco标识贴在物体表面,根据6D位姿信息得到摄像机和真实物体的准确位置和旋转参数,然后将虚拟信息(3D模型、图像)渲染到真实环境中,最后显示融合后画面。
  • 基于orbslam2bundletrack语义slam方法
  • [发明专利]用于宽频去耦超级电容器的复合碳基薄膜电极的制备方法-CN202210167043.3有效
  • 张晨光;赵青松 - 天津理工大学
  • 2022-02-23 - 2023-08-18 - H01G11/86
  • 本发明为一种用于宽频去耦超级电容器的复合碳基薄膜电极的制备方法,首先制得铁镍油酸盐前驱体,利用铁镍油酸盐前驱体制得铁酸镍纳米粒子溶液;然后,向铁酸镍纳米粒子溶液中加入正己烷,得到铁酸镍纳米粒子分散液,铁酸镍纳米粒子分散液自组装形成铁酸镍纳米粒子薄膜,并将铁酸镍纳米粒子薄膜沉积到镍片表面;最后,将制得活性炭的正己烷分散液并滴加到铁酸镍纳米粒子薄膜上,镍片表面形成混合薄膜,将包覆有混合薄膜的镍片进行催化还原和化学气相沉积生长,在镍片表面形成复合碳基薄膜,即复合碳基薄膜电极。复合碳基薄膜为碳纳米洋葱、活性炭纳米颗粒和石墨烯薄膜三者形成的互联结构,基于复合碳基薄膜电极的超级电容器具有良好的去耦性能。
  • 用于宽频超级电容器复合薄膜电极制备方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的图像目标检测方法-CN202310595748.X在审
  • 杨璐;张凯;刘佳琦;王冰倩;温玥 - 天津理工大学
  • 2023-05-25 - 2023-08-15 - G06V20/56
  • 本发明公开了一种基于深度学习的图像目标检测方法,其步骤为:S1、构建图像数据集,S2、构建目标检测网络,其主干网络采用CSPDarknet53结构,颈部网络采用SPP结构,头部网络采取的三种不同尺度特征图方式;S3、确定目标检测网络的损失函数LLIoU,S4、采用由步骤S3确定的LLIoU对目标检测网络进行训练,直至损失函数LLIoU表现为收敛,目标检测网络优化完成;该方法优化网络损失函数梯度与网络收敛速度,构建得到具有高梯度、高精度的目标检测网络,达成提高不同场景下的行人、动物和交通工具感知精度的目的,为后续在无人驾驶领域中具有很好的应用和推广前景。
  • 一种基于深度学习图像目标检测方法
  • [发明专利]一种基于CNN模型的多相机融合方法-CN202310446925.8在审
  • 张剑华;王东辰;徐祥龙;王军文;夏爱灵;吴子同 - 天津理工大学
  • 2023-04-24 - 2023-08-15 - G06T7/73
  • 一种基于CNN模型的多相机融合方法,该方法的过程包括:S1:使用unity3D构建室内3D模型,确定所需要的相机数量、规格、部署位置以及角度,来达到大型室内空间的全覆盖。然后提取各个相机视角下的图像,完成3D和2D数据集的构造;S2:对图片进行预处理后,使用线段提取器提取图像中符合曼哈顿世界的正交线段,然后使用CNN模型提取语义信息对线段分类;S3:建立全局统一世界坐标系,利用得到的正交线段求出水平方向和竖直方向的旋转,并估计平移参数;S4:根据各个相机的空间位姿,将相机两两配对进行空间融合,根据基本矩阵画极线匹配两相机的检测结果,得到目标的空间位置。
  • 一种基于cnn模型多相融合方法
  • [发明专利]一种扑翼机器人的尾翼自适应抗扰控制方法-CN202111657221.2有效
  • 刘祺;张春晓;张智涛 - 天津理工大学
  • 2021-12-30 - 2023-08-15 - G05B13/04
  • 本发明公开了扑翼机器人的尾翼自适应抗扰控制方法,属于机器人技术和自动化技术领域,通过对作用于尾翼电机的扰动力矩进行采集与分析,调用抗扰修正算法实现根据扰动力矩修正模糊PID控制器的参数调整值,包括以下步骤,(1)实现扑翼机器人尾翼电机转角的闭环控制;(2)模糊PID控制器调节参数;(3)添加修正算法,根据扰动力矩实时调整模糊控制器输出的PID参数调整值。本发明将模糊算法与修正模糊控制器隶属度函数的修正算法相结合,有效提高扑翼机器人在飞行过程中的稳定性。
  • 一种机器人尾翼自适应控制方法
  • [实用新型]一种电子仪器检测机构-CN202320344118.0有效
  • 孟淑茜;徐晓宁 - 天津理工大学
  • 2023-02-22 - 2023-08-15 - B07C7/04
  • 本实用新型公开了一种电子仪器检测机构,包括传送组件,所述传送组件包括传送框架、传送带与L型板,且两个所述L型板平行设置,两个所述L型板之间转动连接有转动辊,一个所述转动辊的端部固定连接有电机,且所述电机与L型板的外壁固定连接,另一个所述转动辊的两端均转动连接有第一挡板,所述第一挡板的底部固定连接有滑板,包括分拣组件,所述分拣组件位于靠近滑板端部的正下方,还包括:固定块,所述固定块位于靠近滑板端部的正下方,所述固定块的顶部固定连接有支撑板;通过设置的踏板、皮带、滚筒,方便工作用脚踩动踏板,且踏板与滚筒相互对应,并带动滚筒进行翻转,将电子天平的品质进行区分。
  • 一种电子仪器检测机构

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