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- [发明专利]支撑结构、液氢立式储罐-CN202210970210.8有效
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孟凡磊
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北京天海低温设备有限公司
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2022-08-12
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2023-10-24
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F17C13/00
- 本申请属于液氢储罐技术领域,具体涉及一种支撑结构、液氢立式储罐,旨在解决目前支撑结构承载强度差、不稳固的问题;液氢立式储罐包括内筒体、外筒体和支撑装置;支撑装置包括第一支撑装置和第二支撑装置;第一支撑装置包括与内筒体外壁连接的第一外壁连接组件、第一扭筋组件、与外筒体内壁连接的第一内壁连接组件;第一扭筋组件的自由端具有向第二支撑装置移动的自由度;第二支撑装置包括第二外壁连接组件、第二扭筋组件、与外筒体内壁连接的第二内壁连接组件,第二扭筋组件的两端分别与第二外壁连接组件、第二内壁连接组件固连;本申请能够消除内部筒体冷收缩产生的变形位移对连接强度的影响,保证在内筒体、外筒体之间的承载稳固性。
- 支撑结构液氢立式
- [发明专利]一种基于注意力机制的工业图像修复及特征学习方法-CN202310228316.5在审
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许家豪;孟凡磊;张浡琰
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苏州知造爱思信息科技有限公司
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2023-03-10
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2023-08-15
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G06T5/00
- 本发明公开了一种基于注意力机制的工业图像修复及特征学习方法,具体涉及计算机视觉及工业图像修复技术领域。所述发明包括整体网络结构,且整体网络结构基于Swin‑Transformer框架,整体网络结构包括浅层特征提取模块、UNet特征提取模块、重构模块、Loss计算模块和特征学习模块。该基于注意力机制的工业图像修复及特征学习方法,通过使用Swin‑TransformerBlock作为基本模块,然后整体以UNet架构形式进行堆叠,即Swin‑TransformerUNet(STUnet),用于学习高效且鲁棒的高维图像特征,从而有效实现图像信息修复。得益于网络设计,所述STUNet及训练流程可以学习到高质量鲁棒特征,具有很强的泛用性。该特征可以直接用于后续下游质检任务,例如分类、测量、定位等常见的工业质检视觉任务。
- 一种基于注意力机制工业图像修复特征学习方法
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