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]推动杆偏置的集束触发式信号机构-CN202310726828.4在审
  • 黄鹏飞;王奇峰;苟体平;贾耀 - 贵州航天电器股份有限公司
  • 2023-06-19 - 2023-08-29 - H01H3/16
  • 本发明公开了一种推动杆偏置的集束触发式信号机构,包括外壳组合、静接触系统、动接触系统、接线板组合,所述信号机构采用动接触系统的旋转轴、衬套1、基板C口尺寸差异化设计,动接触系统组装进静接触系统基板后,实现拍合式可拆卸动态直连,组装后的静接触系统通过定位螺钉组装进有动作特性匹配设计的外壳组合内,外壳组合由D型密封盖+限位销轴向和圆周定位,压杆和推动杆由可调式螺纹啮合连接,实现行程参数动态可调。发明保证了信号机构输出信号可靠,动作特性参数可调,耐力学环境能力强,适应单一触发多路输出环境的使用需求。
  • 推动偏置集束触发信号机构
  • [发明专利]一种云平台上基于RNN的恶意软件检测方法-CN202011315600.9有效
  • 姚烨;贾耀;钱亮 - 西北工业大学
  • 2020-11-21 - 2023-04-07 - G06F21/56
  • 本发明涉及一种云平台上基于RNN的恶意软件检测方法,属于信息安全领域。依次包括以下步骤:基于时序的API调用序列的提取、API序列数据预处理、构建基于RNN的恶意软件检测模型、基于RNN的检测模型的训练。本发明选择的特征向量为软件的API调用序列,考虑到了API语义上的属性,对软件的API调用序列的语义识别更加准确,将这样的特征输入到双向LSTM神经网络模型中,不但有效提升检测效率,检测准确率也得到大幅提升,并且本发明设计的网络模型深度适当,模型中需要训练的参数适中,因此检测模型的泛化能力有了一定的提高。
  • 一种平台基于rnn恶意软件检测方法
  • [实用新型]一种1,4-二羟基蒽醌生产用浓缩萃取装置-CN202221393305.X有效
  • 彭伟才;王世风;官斌;欧家繁;贾耀;郭昊;李蔚;唐兆丰;彭秧锡;郭军 - 湖南人文科技学院
  • 2022-06-07 - 2022-09-02 - B01D11/04
  • 本实用新型属于1,4‑二羟基蒽醌生产技术领域,具体为一种1,4‑二羟基蒽醌生产用浓缩萃取装置,其包括:反应釜和搅拌组件,反应釜顶部中央设置有开口;搅拌组件设置在所述反应釜上,所述搅拌组件包括密封盖、液压缸、活动板、电机、轴杆和搅拌块,所述密封盖设置在反应釜顶部开口处,所述密封盖顶部设置均匀分布的液压缸,所述液压缸顶部设置活动板,所述活动板顶部设置电机,电机通过轴杆带动搅拌块转动对反应釜内部的物料进行搅拌,在搅拌过程中,通过液压缸带动电机上下移动,轴杆和搅拌块跟随电机一同上下移动,使得搅拌块能够来回升降,对不同高度的物料进行搅拌,提高混合效果。
  • 一种羟基生产浓缩萃取装置
  • [实用新型]一种啤酒生产用方便清理的发酵装置-CN202122657994.2有效
  • 贾耀 - 内蒙古怀峰科技股份有限公司
  • 2021-11-02 - 2022-07-05 - C12C13/00
  • 本实用新型公开了一种啤酒生产用方便清理的发酵装置,包括罐体、电机、转轴、搅拌杆、水泵和输水管,所述电机设于罐体上,所述转轴贯穿罐体上壁设于电机输出端,所述搅拌杆设于转轴上,所述搅拌杆设有若干组,若干组所述搅拌杆均匀排列设于转轴上,所述转轴和若干组搅拌杆上均设有高压喷嘴,所述水泵设于罐体外侧壁,所述输水管的一端贯穿罐体底壁设于水泵输送端,所述输水管的另一端贯穿转轴底部,所述输水管与转轴转动连接,本实用新型属于发酵装置技术领域,具体是指一种啤酒生产用方便清理的发酵装置。
  • 一种啤酒生产方便清理发酵装置
  • [发明专利]一种基于混合特征组合分类的Android系统恶意软件检测方法-CN202011315597.0在审
  • 姚烨;钱亮;贾耀 - 西北工业大学
  • 2020-11-21 - 2021-03-09 - G06F21/56
  • 本发明涉及一种基于混合特征组合分类的Android系统恶意软件检测方法,通过CHI统计方法、层次聚类和K‑Means聚类混合算法建立高危权限和敏感API库。在此基础上,分别对APK文件进行解析分析得到静态特征和对APP进行动态Hook得到动态特征,组合形成混合特征。通过对混合特征进行归一化和权重赋值处理,构建基于随机森林和Adaboost算法的混合特征组合分类器。本发明所提的基于混合特征组合分类器的Android恶意软件检测方法兼顾静态和动态特征,利用低维特征数据尽可能多的描述恶意软件的综合恶意特征,在混合特征分类检测模型下对Android恶意软件的检测具有良好效果。实验表明,本发明所提方法能显著提高恶意软件检测的准确率。
  • 一种基于混合特征组合分类android系统恶意软件检测方法

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