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]基于视觉分析矿物材料机床铸件检测方法-CN202310512980.2有效
  • 陈希硕;张振;牛春锋;尚腾 - 山东克莱蒙特新材料科技有限公司
  • 2023-05-09 - 2023-07-21 - G06T7/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域,公开了基于视觉分析矿物材料机床铸件检测方法,包括:获得HIS图像中的疑似裂缝区域;利用疑似裂缝区域中每个像素点的色调值获取疑似裂缝区域中的所有实际边缘像素点,根据疑似裂缝区域中实际边缘像素点获得实际裂缝边缘;判断实际裂缝边缘是否为闭合边缘,当实际裂缝边缘为闭合边缘时,该实际裂缝边缘形成的裂缝区域为可修复裂缝;当实际裂缝边缘为非闭合边缘时,获得该非闭合边缘的虚拟边缘的不规则度;利用非闭合边缘的虚拟边缘的不规则度判断该非闭合边缘所在的裂缝区域是否为可修复裂缝;提高了铸件检测的准确性,同时能够准确的判断出检测出的裂缝是否为可修复的裂缝。
  • 基于视觉分析矿物材料机床铸件检测方法
  • [发明专利]一种基于神经网络训练的非程序制导方法-CN202211357268.1有效
  • 程晓明;禹春梅;尚腾;陈曦;靳蕊溪;李明华;郑卓;李瑶;胡凤荣 - 北京航天自动控制研究所
  • 2022-11-01 - 2023-02-03 - G05B13/04
  • 一种基于神经网络训练的非程序制导方法,属于飞行器制导与控制领域。首先生成包括最优制导指令和最优初始协态的样本;建立神经网络,以最优制导指令与最优初始协态作为神经网络输出,对神经网络进行训练;实际飞行过程中,以当前扰动状态量和拉偏状态量作为神经网络输入,实时产生初始协态和制导指令;基于初始协态,进行弹道规划求解,判断求解结果在1s内是否能够收敛,如果能收敛,则采用初始协态产生的最优制导指令进行制导;如果不能收敛,则采用制导指令进行制导。本发明解决现有弹道规划方法实时性不足、收敛性不足、无法应对复杂非凸在线弹道规划等问题,既能实现制导指令实时生成又能满足终端约束的高精度要求,保证终端精度。
  • 一种基于神经网络训练程序制导方法

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