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BP神经网络的汽车内饰面板注塑成型工艺-CN201610372557.7在审
  • 李炜;黄力;李瑞娟;罗永有 - 广西科技大学
  • 2016-05-30 - 2016-10-26 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种基于BP神经网络的汽车内饰面板注塑成型工艺,包括以下步骤:建立塑件模流CAE分析模型;对塑件的注塑成型工艺参数进行仿真,确定可设置工艺参数;初步寻优各工艺参数基于翘曲改善的优值域。将所得试验结果应用BP神经网络进行预测模型训练,获得预测模型;在所得优值域基础上设计二次立体正交优化值域寻优方案,并运用神经网络模型进行预测,直接寻优最佳参数域值。本发明针对其注塑时CAE分析时出现的翘曲变形比较大的问题,寻优塑件的最小翘曲最佳注塑工艺参数,降低实际注塑试模次数及试模成本,降低工作量,提高工作效率。
  • 一种基于bp神经网络汽车面板注塑成型工艺
  • [发明专利]一种基于Gibbs抽样的图像隐写方法-CN201610200934.9在审
  • 罗永有;黄超;姜思佳;黄力;宋伟奇 - 柳州城市职业学院
  • 2016-03-31 - 2016-08-24 - G06T1/00
  • 本发明公开了一种基于Gibbs抽样的图像隐写方法。首先,基于领域聚类的思想对隐写图像进行阵列分割,并对分割子阵列进行Gibbs抽样和STC编码;其次,充分利用子阵图像的方向信息(包括水平、垂直以及对角),采用加权求和的方式给出了隐写失真函数,维持了图像高阶统计特征。并利用Gibbs抽样理论实现信息的嵌入,从而在最小化嵌入失真的同时维持了隐写图像的特征模型。在Fisher准则的框架内优化函数参量,有效避免了图像特征集合过渡优化问题。实验显示,本文方法在降低图像模型畸变的同时,有效提升了隐写图像的分类误差,增强了隐写的安全性。
  • 一种基于gibbs抽样图像方法

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