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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  • [实用新型]一种可以节省体力的龙头平衡支撑装置-CN202222815034.9有效
  • 赵子雯;王天予 - 赵子雯
  • 2022-10-25 - 2023-03-21 - A63J7/00
  • 本实用新型涉及表演器具技术领域,具体为一种可以节省体力的龙头平衡支撑装置,包括主杆,所述主杆的外端设置有第一螺纹套,所述第一螺纹套的左侧设置有防滑垫,所述第一螺纹套的上方设置有第一支撑杆,所述第一支撑杆的上方设置有第一螺纹杆,所述第一螺纹杆的左侧设置有里连接杆,所述连接杆的外端设置有辅助支撑结构,所述连接杆的上方设置有第二支撑杆,所述第二支撑杆的上方设置有平衡结构。本实用新型在操作人员长时间舞龙后,体力不支情况下,将第一固定块与第二固定块通过第二螺纹杆与第二螺纹套的螺纹连接固定在主杆上,限制杆插进限制槽内,通过挂件与人的肩膀接触,在挂件与人的肩膀之间设置有橡胶垫,可以防止人们的肩膀不舒服。
  • 一种可以节省体力龙头平衡支撑装置
  • [外观设计]vr眼镜一体机-CN202230724918.6有效
  • 赵子雯 - 赵子雯
  • 2022-11-01 - 2023-03-07 - 14-02
  • 1.本外观设计产品的名称:vr眼镜一体机。2.本外观设计产品的用途:用于头戴式虚拟现实眼镜,用于提升游戏和视频的视觉体验。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
  • vr眼镜一体机
  • [发明专利]一种带有便携式钻头的水资源水质取样检测设备-CN202111468284.3在审
  • 陈琛;邓清漪;邓君宇;邱小如;杨万婷;白盈盈;裴东亮;赵旭;赵子雯 - 陈琛
  • 2021-12-03 - 2022-01-18 - G01N1/10
  • 本发明公开了一种带有便携式钻头的水资源水质取样检测设备,包括收集筒、转动电机、电动伸缩筒和嵌合盘,所述收集筒的底壁安装有转动电机;所述收集筒的顶部安装有电动伸缩筒,所述电动伸缩筒的顶部安装有嵌合盘;所述收集筒的内壁安装有分隔板,所述收集筒的一侧内壁安装有堵塞,所述收集筒的两侧外壁均设置有通槽,所述通槽的内壁嵌合安装有过滤板,所述收集筒的顶部安装有电动推杆。本发明可通过双动力带动钻孔头钻孔取样,可有效避免钻孔至一定深度后,出现动力不足的状况,其中在钻孔之前,可调整钻孔机构与底板之间的位置关系,使得二者免接触,继而避免震动传递,在检测时,装载有样品的检测量杯需要夹持限位,有效避免其出现偏移现象。
  • 一种带有便携式钻头水资源水质取样检测设备
  • [实用新型]一种便携式可充电汽车继电器测试仪-CN202022371559.9有效
  • 钱晓峰;赵子雯;吕钱靖;徐佳程;严昕 - 江苏省吴江中等专业学校
  • 2020-10-22 - 2021-06-25 - G01R31/327
  • 本实用新型公开了一种便携式可充电汽车继电器测试仪,主要包括外框、按键板、显示屏、连接环、拓展板、主板、隔板、底壳和锂电池,所述底壳开口向前,所述底壳前侧壁设置有内嵌波纹式卡接槽,所述底壳位于波纹槽处嵌设安装有等距排列的锂电池,所述底壳内侧下部插接安装有拓展板,所述底壳前侧边缘处固定安装有连接环。本实用新型在结构上设计合理,无需借助汽车启动电池供电,测试场地不受限,设备轻便,便于携带;采用锂离子电池供电,可重复充电,符合可持续发展的理念;采用三个接口适用市面上常见的汽车继电器种类,用户可以自由选择管脚类型;采用合理的电路控制,检查更精确;锂电池充放电回路以及继电器测试回路都有过流保护、短路保护,保证使用的安全使用起来方便快捷,实用性很高。
  • 一种便携式充电汽车继电器测试仪
  • [发明专利]基于双向长短时神经网络的流程工业故障诊断方法-CN202010675680.2在审
  • 罗林;赵子雯;王乔;陈帅 - 辽宁石油化工大学
  • 2020-07-14 - 2020-10-30 - G06F30/27
  • 本发明公开了基于双向长短时神经网络的流程工业故障诊断方法,包括如下步骤:S1:数据集准备:TE模型从160组数据开始引入故障,数据集用来建立监控模型;S2:特征提取:特征提取采用的是基于梯度提升机提取数据特征,在梯度下降的方向上,寻找出针对多个分类器组成的可加性模型;S3:建立实验平台;S4:实验进行:采用Keras框架搭建双向长短时神经网络模型,研究对象为田纳西伊斯曼模型;S5:实验结果。本发明利用双向长短时神经网络泛化能力强,能够避免长序列发生梯度消失和梯度爆炸的缺点,解决了流程工业故障诊断中准确率低,时常出现漏报和误报现象并且泛化能力低的问题。
  • 基于双向长短神经网络流程工业故障诊断方法

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