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]一种基于神经网络的智能合约漏洞检测方法-CN202310741124.4在审
  • 赵相福;何龙;王奕辰;崔振东;陈海悦;甄子贤 - 烟台大学
  • 2023-06-21 - 2023-09-05 - G06F21/57
  • 本发明涉及网络安全技术领域,具体为一种基于神经网络的智能合约漏洞检测方法;该检测方法通过简化和聚合处理控制流图,剔除和合并了一些非关键节点,突出关键节点和执行顺序,进而将控制流图转化为合约树图,在保留了合约信息的完整性基础上,理清合约执行路径,提高消息传递效率,节点特征提取最大程度保留了合约的语义信息,将得到的节点特征向量进行卷积、池化处理,能够最大化提取合约信息,最后经分类处理,得到漏洞存在结果,该方法在确保不丢失关键信息的基础上,提高检测效率和准确率;且该检测方法在检测重入漏洞、自毁漏洞、委托调用漏洞、交易顺序依赖漏洞、时间戳依赖漏洞和整数溢出漏洞方面,具有较高的准确率和精确度。
  • 一种基于神经网络智能合约漏洞检测方法
  • [发明专利]一种基于模型预测控制的水下电动机械臂控制方法-CN202310549860.X在审
  • 胡心成;季思慧;蔡心怡;傅瑾娜;王奕辰;陈正;梅德庆 - 浙江大学
  • 2023-05-16 - 2023-09-01 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种基于模型预测控制的水下电动机械臂控制方法。方法包括:建立水下电动机械臂的非线性动力学模型;使用模型预测控制法建立水下电动机械臂的预测模型;实时将水下电动机械臂的各关节的角位移和角速度输入预测模型中,实时输出水下电动机械臂的各关节驱动力矩,进而控制水下电动机械臂的连续运行,实现水下电动机械臂的实时控制。本发明方法利用模型预测控制方法提升了水下场景机械臂的控制精度,在处理时变干扰问题时能及时补偿模型失配,因而对于存在力矩、角速度和角加速度等实际约束下的非线性水下机械臂系统表现出良好的鲁棒性,即对水下瞬变干扰下,在规程层面得到相对平滑的控制输出,具有较好的抗扰动性能。
  • 一种基于模型预测控制水下电动机械方法

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