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]一种具有等离子炬的TBM刀盘及其输送装置-CN202310904977.5在审
  • 高魁东;王鑫宇;姜文博;张治华;尉洪新;王树雪;董观展;张文和;宗文超 - 山东科技大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-13 - E21D9/11
  • 本发明涉及隧道挖掘装备领域,尤其是一种具有等离子炬的TBM刀盘及其输送装置,其包括刀盘及旋转输送装置,所述刀盘上设置有等离子炬及液氮喷口,所述等离子炬设置在滚刀行进方向的前侧,液氮喷口设置在等离子炬与滚刀之间;旋转输送装置包括相对转动的旋转部总成及固定部总成,所述旋转部总成随刀盘转动,旋转输送装置内在距轴心不同距离处分别设置用以向刀盘输送离子气、液氮、电流及冷却水的通道。本发明将等离子射流的高能量密度、高温特性应用于岩石弱化方向,将等离子炬与TBM刀盘结合,实现岩石滚压前预处理弱化;利用岩石受热受冷冲击易产生损伤的特性,将液氮喷口设置在等离子炬后方,以便再次弱化岩石。
  • 一种具有等离子tbm及其输送装置
  • [发明专利]一种动物诊疗用内窥镜-CN202310521316.4在审
  • 周启扉;莫胜军;姜文博;宫莉莹;刘虹;加春生;葛兰云;王龙 - 黑龙江农业工程职业学院
  • 2023-05-10 - 2023-08-29 - A61B1/00
  • 本发明公开了一种动物诊疗用内窥镜,涉及内窥镜技术领域,包括显示屏幕、操纵杆和插入管,显示屏幕的底部固定有连接块,插入管的一端与操纵杆的底部固定连接,连接块的底部滑动插接在操纵杆的顶部;维护机构,用于将连接块与操纵杆进行快速对接安装的维护机构安装在操纵杆的顶部,本发明通过设计的环形板、梯形块、梯形卡槽、螺纹杆、螺纹筒、传动组件和转动件的相互配合,可以将显示屏幕和操纵杆进行可靠的可拆卸连接而且只需一次操作便可将连接块和操纵杆进行卡接固定,比起现有的卡接方式更加快捷方便,极大地方便医护人员将显示屏幕与操纵杆分离以便对内窥镜装置进行清洗消毒护,同时又兼具易安装的特点从而方便对显示屏幕进行维护。
  • 一种动物诊疗内窥镜
  • [实用新型]电催化超声一体水处理机-CN202222971230.5有效
  • 王利刚;姜文博 - 苏州汇天河环境技术有限公司
  • 2022-11-09 - 2023-06-13 - C02F1/461
  • 本实用新型涉及电催化处理废水技术领域,具体为电催化超声一体水处理机,处理机包括内置催化反应组件的水槽箱和超声波清理组件,所述超声波清理组件包括超声发生器和多组超声波振子,矩阵分布的多组所述超声波振子安装在水槽箱的下端面,有益效果为:通过在现有的电催化装置下端设置有超声波发生装置,实现一体化结构,进而实现对催化后的极板进行超声清洗,使得废料及时的清理,避免造成粘附,提高了电子的利用效率和催化的效率,大大降低了耗能。
  • 电催化超声一体水处理
  • [发明专利]壳体焊缝辅助检测系统及方法-CN202310229617.X在审
  • 姜文博;陈念;郭东杰;郑延召;李文豪;谷帆江;杨建华;沈萌恩;刘添 - 河南平高电气股份有限公司;中国矿业大学
  • 2023-03-10 - 2023-06-06 - G01N29/04
  • 本发明公开了一种壳体焊缝辅助检测系统及方法,其中壳体焊缝辅助检测系统包括:转移单元、壳体承送单元、壳体运输单元、焊缝找正单元、焊缝内检测单元和焊缝外检测单元,转移单元包括第一转移单元和第二转移单元;两个壳体承送单元设置于第一转移单元的两侧;两个壳体运输单元分别与两个壳体承送单元相对应;第二转移单元位于壳体承送单元与壳体运输单元之间;焊缝找正单元位于两个壳体承送单元的中间;焊缝内检测单元位于两个壳体运输单元的中间;焊缝外检测单元设置于焊缝内检测单元第二转移单元之间。本发明实施例的壳体焊缝辅助检测系统适用于不同直径的壳体,可以对不同高度的壳体外表面进行检测,可以对焊缝进行多信号采集,采集信息全面。
  • 壳体焊缝辅助检测系统方法
  • [发明专利]自适性保护隐私的联邦深度学习的方法-CN201910563455.7有效
  • 李洪伟;刘小源;徐国文;刘森;龚丽;姜文博;成艺;任彦之;李双 - 电子科技大学
  • 2019-06-26 - 2023-03-28 - G06F21/62
  • 本发明提出一种自适性保护隐私的联邦深度学习的方法,以保护联邦深度学习中用户的原始数据不被好奇的服务器获知,同时保护学习模型的参数不泄露用户原始数据的信息。各个参与者预先与云服务器协商一个网络框架,然后云服务器得到一个初始化的模型,云服务器将该模型参数广播给各个参与者;参与者下载初始化的模型参数并更新自己的本地模型,然后结合本地数据集进行训练,并基于数据属性对模型输出的不同贡献度,对不同数据特征实施有差异的隐私保护操作,参与者将各自训练得到的本地梯度发送给云服务器;最终,云服务器收集各参与者的梯度信息后更新自己的模型来进行后续的训练。本发明在满足隐私保护的前提下,极大提高学习模型的精确度。
  • 保护隐私联邦深度学习方法

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