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]一种宽带异面传输线-CN202310904557.7在审
  • 傅显惠;刘德喜;祝大龙 - 北京遥测技术研究所
  • 2023-07-21 - 2023-10-27 - H01P3/06
  • 本发明提供一种宽带异面传输线包括依次连接的射频同轴、第一共面波导、第一信号孔、微带线、第二信号孔和第二共面波导,设置在第一共面波导两侧的第一共面波导接地孔,设置在第一信号孔周围的第一信号接地孔,设置在第二信号孔周围的第二信号接地孔和设置在第二共面波导两侧的第二共面波导接地孔。本发明工作频率为DC~30GHz,通过阻抗匹配及优化电路设计,最终得到回波损耗优于15dB,插入损耗优于0.28dB,信号在DC~30GHz射频传输性能良好;本发明使用异面传输线设计,包括采用射频同轴‑共面波导‑类同轴‑微带线‑类同轴‑共面波导传输结构,通过水平过渡以及垂直过渡,实现了异面传输线设计,高效利用空间,满足了小型化的需求。
  • 一种宽带传输线
  • [发明专利]一种基于SCX频段的小型变频组件及其互连方法-CN202310922509.0在审
  • 王驰;刘德喜;祝大龙 - 北京遥测技术研究所
  • 2023-07-25 - 2023-10-24 - H03D7/16
  • 本发明提供一种基于SCX频段的小型变频组件及其互连方法,包括BGA射频模块、频综模块,将BGA射频模块、频综模块互连的接插件模块和盒体。本发明中,信号在双层结构中的传输,从一个结构体通过微带线、SMP与另一个结构体中的BGA器件互连,可以实现多种不同功能的表贴器件之间传输信号;本发明采用模块化、通用化设计,避免信号之间的串扰,可以将集成不同功能的新型BGA封装器件用植球的形式焊装在印制板上;由于BGA器件采用气密封装的形式,整体结构采用非气密设计,使用了标准SMP接口用于与外部的射频前端组件连接;本发明结构紧凑、小巧,可靠性强,采用这种设计可以降低变频组件的研制时间,为大规模、大批量、高可靠性的系统产品交付提供有力保障。
  • 一种基于scx频段小型变频组件及其互连方法
  • [发明专利]一种基于LSTM的点胶图形智能生成方法-CN202011268584.2有效
  • 杜仲辉;刘德喜;井津域;史磊;康楠;刘洋;景翠 - 北京遥测技术研究所;航天长征火箭技术有限公司
  • 2020-11-13 - 2023-10-17 - G06F30/27
  • 本发明提供一种基于LSTM的点胶图形智能生成方法,包括:收集自动贴装数据的输入特征和输出特征形成数据集,对输入特征进行预处理得到输入特征属性向量,对输出特征进行预处理得到输出特征属性向量,设计LSTM结构及超参数建立LSTM模型,设计LSTM模型的损失函数和优化算法,分别使用输入特征属性向量和输出特征属性向量进行LSTM模型训练,修正超参数,直至训练结束得到最终LSTM模型,调用最终LSTM模型,生成点胶图形。本发明提供一种电子封装领域点胶图形的智能生成方法,该方法将人工智能领域的循环神经网络RNN中的长短时记忆单元LSTM与点胶图形生成过程相结合,为带有时间序列的参数生成提供了可行方案,从而克服了单纯依靠工艺试验进行点胶图形选取和使用前馈神经网络生成图形所带来的时间信息丢失问题。
  • 一种基于lstm图形智能生成方法
  • [发明专利]基于逐步集成多层注意力的事件表示学习方法及系统-CN202310917751.9有效
  • 万齐智;万常选;刘德喜;刘喜平;胡蓉 - 江西财经大学
  • 2023-07-25 - 2023-10-10 - G06F40/211
  • 本发明提出一种基于逐步集成多层注意力的事件表示学习方法及系统,该方法包括:获取文本中词语的结点嵌入表示,利用文本生成词语依存树及词语短语树,并构建词语‑短语依存树以及短语‑结构依存树,以词语的结点嵌入表示作为初始输入,采用上一层的输出转化为下一层输入的方式依次对词语依存树、词语‑短语依存树和短语‑结构依存树的结点嵌入表示进行更新,得到事件嵌入表示;每层转化包含转化注意力系数和语义重要性注意力系数,揭示转化过程中结点的不同重要程度。本发明不依赖于事先给定的各种关系,通过词语‑短语‑结构‑对象的转化策略,有指导地逐步编码事件及其上下文中蕴含的语义信息,利用包含事件的文本片段实现事件嵌入表示学习。
  • 基于逐步集成多层注意力事件表示学习方法系统
  • [发明专利]基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统-CN202310337487.1有效
  • 万齐智;万常选;胡蓉;刘德喜;刘喜平 - 江西财经大学
  • 2023-03-31 - 2023-10-10 - G06F16/31
  • 本发明提供了一种基于双向事件完全图的文档级事件联合抽取方法及系统,该方法包括:根据各样本事件类型与论元角色之间的关系,构建三元组关联关系;根据标注语料中各事件记录信息中的词语和三元组关联关系,构建样本双向事件完全图;分别构建各样本文档的邻接矩阵,根据样本双向事件完全图对各邻接矩阵进行标识填充,得到样本邻接矩阵;根据各样本邻接矩阵和各样本文档,对事件联合抽取模型进行训练;将待抽取文档输入收敛后的事件联合抽取模型进行事件抽取,得到事件信息。本发明基于各样本邻接矩阵和各样本文档对事件联合抽取模型进行训练,使得收敛后的事件联合抽取模型能有效地抽取到待抽取文档中的事件信息,提高了事件抽取的准确性。
  • 基于双向事件完全文档联合抽取方法系统
  • [发明专利]方面情感四元组预测方法与系统-CN202310838807.1有效
  • 彭文忠;夏家莉;刘德喜;张守胜 - 江西财经大学
  • 2023-07-10 - 2023-09-12 - G06F40/30
  • 本发明提供了一种方面情感四元组预测方法与系统,该方法包括:获取样本语句,并将各样本语句输入判别式完形填空模型进行编码,得到嵌入表示;根据判别式完形填空模型对各嵌入表示进行方面预测,得到样本方面类别和样本情感极性,并根据样本方面类别和样本情感极性构建第一完形填空模板;根据第一完形填空模板进行填空预测,得到样本方面词和样本观点词,并根据样本方面类别、样本情感极性、样本方面词和样本观点词对判别式完形填空模型进行模型训练;将待预测语句输入训练后的判别式完形填空模型进行四元组预测,得到方面情感四元组预测结果。本发明可有效利用各情感元素之间的语义相关性,提高方面情感四元组预测效率。
  • 方面情感四元组预测方法系统
  • [发明专利]基于依存关系结构增强的事件检测方法及系统-CN202311012322.3在审
  • 万齐智;万常选;刘德喜;刘喜平;胡蓉 - 江西财经大学
  • 2023-08-11 - 2023-09-08 - G06F16/901
  • 本发明公开了一种基于依存关系结构增强的事件检测方法及系统,该方法包括:构建词语依存图,并基于词语依存图将其中的依存边视为新的依存关系结点,共享同一个词语结点的依存关系结点之间建立关联,获取词语结点嵌入表示和依存结点嵌入表示,构建依存关系图;借助依存关系类型,提高核心论元及其对应依存结点的层级,强化它们在图中的地位;利用二元图注意力网络,使词语依存图和依存关系图中结点嵌入表示进行迭代交互对词语结点嵌入表示和依存关系结点嵌入表示进行更新,能够更好地利用2个图中边的有向性语义,最后将所得结果用于事件检测,进而提高后续事件检测的准确性。
  • 基于依存关系结构增强事件检测方法系统
  • [实用新型]榫卯木梁节点加固结构-CN202320513790.8有效
  • 刘梦梦;于洋;周杨;王黎明;沈涛;刘大伟;刘德喜;刘俊强;王凯 - 中建八局装饰工程有限公司
  • 2023-03-16 - 2023-08-29 - E04G23/02
  • 本实用新型涉及了一种榫卯木梁节点加固结构,木梁的榫卯节点包括相交的主梁和次梁,该加固结构包括用于粘贴于该主梁和该次梁上的拉结布、以及用于共同穿入该主梁和该次梁的木销,该主梁和该次梁上分别开设有供该木销穿入的开孔,该主梁和该次梁的相交面涂覆有结构胶黏剂。本实用新型通过木销固定作用和碳纤维布的拉结作用,解决了现有技术中木结构建筑榫卯节点的加固结构易锈蚀且易造成安全隐患的技术问题。本实用新型的木销采用木质材料,避免了锈蚀的问题,且本实用新型的碳纤维布能够承受拉应力,前传递弯矩,使榫卯节点的整体加固进一步增强。
  • 木梁节点加固结构
  • [发明专利]基于集成联合学习的文档级事件抽取方法和系统-CN202310858934.8在审
  • 万齐智;万常选;刘喜平;刘德喜;胡蓉 - 江西财经大学
  • 2023-07-13 - 2023-08-11 - G06F40/289
  • 本发明提供了一种基于集成联合学习的文档级事件抽取方法和系统,该方法包括:分别对样本文档中的各样本语句进行句法解析得到句法解析结果;根据样本文档中的样本事件和样本词语构建词语事件对,分别对各词语事件对进行论元角色标记;根据句法解析结果对论元角色标记后的各词语事件对进行特征拼接得到拼接特征,根据拼接特征对论元预测模型进行模型训练;将待抽取文档输入训练后的论元预测模型进行论元角色预测得到预测论元,根据预测论元进行事件抽取得到文档级事件抽取结果。本发明基于待抽取文档的预测论元能有效地进行事件抽取得到文档级事件抽取结果,提高了事件抽取效率。
  • 基于集成联合学习文档事件抽取方法系统

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