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]一种免布线的古建筑火灾报警器-CN202021214981.7有效
  • 戴宁;吕瑞;张锡成;张莫若;黄建源;丁彦方 - 西安建筑科技大学
  • 2020-06-28 - 2020-12-22 - G08B17/06
  • 本实用新型公开了一种免布线的古建筑火灾报警器,包括由微处理器分别连接的温湿度传感器、gprs模块、烟雾传感器和火焰传感器,电源管理系统分别连接温湿度传感器、微处理器、gprs模块、烟雾传感器和火焰传感器;电源管理系统包括依次连接的太阳能板、转换型继电器、锂电池充电芯片和稳压芯片,稳压芯片分别连接锂电池和负载;锂电池充电芯片分别连接锂电池和Led灯珠。该装置免于布线、通信稳定,太阳能储能供电,绿色环保,不会产生污染,减缓锂电池寿命损耗。不会对古建筑造成人为破坏,保证古建筑稳定性。
  • 一种布线古建筑火灾报警器
  • [实用新型]一种新型血浆冷沉淀制备仪-CN201921855309.3有效
  • 王福芳;邓永立;杜雨的;王伟杰;黄海;亢庆铮;张亮;桑渊唯;丁彦方;张华 - 王福芳
  • 2019-10-31 - 2020-07-03 - B01D21/26
  • 本实用新型公开了一种新型血浆冷沉淀制备仪,包括柜体和设置在柜体内部的离心系统,所述柜体分为控制箱部和工作部,离心系统包括由转动机构带动的转轴和设置在转轴上的离心架,所述工作部具有至少一个腔体,且所述冷沉淀制备仪还包括制冷系统和制热系统,其中制冷系统和制热系统均与离心架所处腔体连通。本实用新型所述的新型血浆冷沉淀制备仪将整个血浆冷沉淀的制备的过程中冷冻、低温融化、冷沉淀与血浆的分离等三个关键过程集合在同一个设备中,不仅可以在有限的空间内完成冷沉淀提取的全部操作,而且可以大大缩短冷沉淀的制备时间也血浆冷沉淀的快速制备和有效成分活性更好保持提供了物质基础。
  • 一种新型血浆沉淀制备
  • [实用新型]一种模拟人体消化系统的生物反应器-CN201920843766.4有效
  • 桑喜成;吴承钢;王福芳;殷洪波;桑喜霞;桑渊伟;丁彦方;亢庆铮;张亮;黄海 - 桑喜成
  • 2019-06-05 - 2020-06-16 - G09B23/28
  • 本实用新型公开了一种模拟人体消化系统的生物反应器,包括自上而下依次设置的食物粉碎室、胃蛋白酶消化室、胰酶酶解室和超滤组件,其中上述反应室之间通过输送管道顺连接,过滤室与胰酶酶解室之间另外设有管道以对过滤室内截流物进行回流;所述食物粉碎室上设有投料口,超滤组件上开设有出料口。本实用新型所述的生物反应器可完整模拟人体内消化系统和其内部的消化液对食物进行仿人体消化,最终可得到仿人体消化生产的肽、氨基酸、脂肪酸等,本装置的操作、反应简单,模拟完整,并经灭菌、消毒可直接供中老年等消化功能不足人群食用;而且生产产物可直接被人体小肠吸收,降低人体胃、肠的消化压力。
  • 一种模拟人体消化系统生物反应器
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络模型的旋转汉字识别方法-CN201610813866.3在审
  • 宋旭晨;杨雯;高学;丁彦方;王志鑫 - 华南理工大学
  • 2016-09-09 - 2017-02-15 - G06K9/68
  • 本发明提出了一种基于卷积神经网络的手写汉字旋转无关识别方法。其包括在图形处理器上搭建基于包含多种卷积神经网络模型的Caffe深度学习框架的平台;准备训练数据集和带有标签的测试数据集,并利用上述数据集在图形处理器上训练上述卷积神经网络模型进行一级手写汉字的识别;将HCL2000数据库的手写汉字原始图像和随机旋转各个方向后的图像输入卷积神经网络模型,对网络进行训练。最后输入未知旋转汉字进行测试,得到对汉字图像的识别结果。本发明方法具有智能性强,方法简单,分类准确,检测速度快。对于低量级数据库识别性能良好等优点,对任意角度旋转的手写汉字均有很强的识别性能。
  • 一种基于卷积神经网络模型旋转汉字识别方法
  • [发明专利]一种基于形变方法进行数据扩展的脱机手写汉字识别方法-CN201610827207.5在审
  • 宋旭晨;杨雯;高学;王志鑫;丁彦方 - 华南理工大学
  • 2016-09-14 - 2017-02-15 - G06K9/68
  • 本发明提出了一种基于形变方法进行数据扩展的脱机手写汉字识别方法。其包括在图形处理器上搭建基于包含多种卷积神经网络模型的Caffe深度学习框架的平台;通过弹性形变,错切,小角度范围旋转来扩展训练数据集,并准备带有标签的测试数据集,利用上述数据集在图形处理器上训练上述卷积神经网络模型;一级手写汉字的类别;将HCL2000数据库的手写汉字原始图像和分别进行弹性形变,错切,小角度范围旋转处理的图像输入卷积神经网络模型,对网络进行训练。最后输入未知汉字进行测试,得到对汉字图像的识别结果。本发明方法具有智能性强,分类识别准确,检测速度快,对于低量级数据库识别性能良好等优点,对手写汉字均有出色的识别能力。
  • 一种基于形变方法进行数据扩展脱机手写汉字识别

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