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]一种神经内科腿部神经恢复训练辅助装置-CN202110394371.2有效
  • 张华佳 - 南京智慧阳光科技有限公司
  • 2021-04-13 - 2023-05-30 - A63B22/02
  • 本发明涉及一种辅助装置,尤其涉及一种神经内科腿部神经恢复训练辅助装置。本发明提供一种实现患者全身锻炼、提高患者在训练过程中的安全系数和有效恢复患者腿部神经的神经内科腿部神经恢复训练辅助装置。一种神经内科腿部神经恢复训练辅助装置,包括:底板,底板上设有安装架;连接杆,安装架上两侧均设有连接杆;训练机构,安装架上设有训练机构;手扶机构,安装架上设有手扶机构;锁住机构,底板上中部设有锁住机构。本发明通过传送带进行缓慢的转动后,体验者可在传送带上进行小幅度的跑步训练,帮助体验者的腿部神经进行恢复,实现传送带辅助体验者进行跑步训练效果。
  • 一种神经内科腿部神经恢复训练辅助装置
  • [发明专利]一种用于神经内科辅助检查床-CN202110453076.X有效
  • 张华佳 - 南京医工交叉创新研究院有限公司
  • 2021-04-26 - 2023-05-23 - A61G13/08
  • 本发明涉及一种辅助检查床,尤其涉及一种用于神经内科辅助检查床。本发明要解决的技术问题是:提供一种便于医务人员进行检查,具备对需要使用的医疗工具进行放置和收集的用于神经内科辅助检查床。一种用于神经内科辅助检查床,包括有:第一支撑架,底板上对称有第一支撑架;固定架,底板上设有固定架;翻转机构,第一支撑架之间设有翻转机构;敲打机构,固定架上部设有敲打机构。本发明通过设有拖起杆,调整拖起杆,可以使得拖起杆将人们的膝盖托起至一定的位置,便于医务人员检查膝跳反应;通过设有装料盒,可以将需要使用的医疗工具进行收集,便于下次使用。
  • 一种用于神经内科辅助检查
  • [实用新型]用于高平整度墙板构件的模具-CN202220184186.0有效
  • 潘恒达;姚豪奇;柯贤材;张华佳;冯智慧;何维枫;钟斌杰 - 浙江鸿翔远大建筑科技有限公司
  • 2022-01-21 - 2022-07-19 - B28B7/24
  • 本实用新型提供了一种用于高平整度墙板构件的模具,属于机械技术领域。它解决了现有技术存在着稳定性差的问题。本用于高平整度墙板构件的模具包括底座、脱模板、定位板一、定位板二和隔板,上述底座呈U形,上述定位板一和定位板二的两端分别固连在底座的U形两内侧处,上述定位板二位于定位板一与底座的U形底部之间且三者平行设置,上述隔板竖直设置且隔板下端穿设在定位板一和定位板二上,所述脱模板被紧压在隔板与底座底部之间,上述隔板的数量为若干个,若干隔板平行设置且所有隔板下端均抵靠在脱模板上。本用于高平整度墙板构件的模具稳定性高。
  • 用于平整度墙板构件模具
  • [实用新型]复杂构型预制用组合式模板-CN202220055824.9有效
  • 潘恒达;冯智慧;柯贤材;姚豪奇;张华佳;何维枫;钟斌杰 - 浙江鸿翔远大建筑科技有限公司
  • 2022-01-07 - 2022-07-15 - B28B7/02
  • 本实用新型提供了一种复杂构型预制用组合式模板,属于机械技术领域。它解决了现有浇筑不规则形状的预制件时,存在没有对应的模板来进行浇筑,并且现有的模板组装和拆卸不方便的问题。的问题。本复杂构型预制用组合式模板包括底模、侧模板一、侧模板二、端模板一、端模板二和异形成型板,所述底模呈长方体形,侧模板一与侧模板二平行连接在底模两侧,端模板一与端模板二平行设置,并且两端连接在侧模板一、侧模板二之间,上述底模、侧模板一、侧模板二、端模板一和端模板二形成内部为空腔且上部开口的成型腔,上述异形成型板连接在成型腔内壁处,异形成型板上板体的凹凸形用于浇筑不同形状的预制件。
  • 复杂构型预制组合式模板
  • [发明专利]基于改进YOLOv3和改进NMS的行人检测方法-CN202011124018.4在审
  • 何志伟;张华佳;董哲康;林辉品;高明煜 - 杭州电子科技大学
  • 2020-10-20 - 2021-01-29 - G06K9/00
  • 本发明公开了基于改进YOLOv3和改进NMS的行人检测方法。具体包括采集行人图像、图像预处理、构建训练集与测试集、利用YOLOv3网络提取训练集中的行人特征、通过K‑means聚类方法从已标注的数据中得到最有可能的检测目标形状、使用二元交叉熵函数、CIoU‑Loss分别作为类别预测损失函数和预测框损失函数,并引入GHM思想。最后加入置信度损失函数作为本算法的总损失函数;使用改进FPN网络对模型预测过程产生的多尺度信息进行融合;最后融合CIoU和Soft‑NMS的思想提出了CIoU‑Soft‑NMS算法去除多余的预测边界框,输出模型预测的类别、边界框与类别置信度。本发明的行人检测准确率高,采用的CIoU‑GHM‑R损失函数降低了正负样本不均衡带来的影响,而CIoU‑Soft‑NMS算法降低了模型在遮挡环境下的误检率。
  • 基于改进yolov3nms行人检测方法

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