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]一种用于全息眼镜智能识别配准的定位咬合板-CN202310672965.4在审
  • 罗恩;黄立维;张冬海;朱照琨;邰岳;刘瑶;刘航航 - 四川大学
  • 2023-06-07 - 2023-10-24 - A61C11/00
  • 本发明公开了一种用于全息眼镜智能识别配准的定位咬合板,定位咬合板包括咬合板模体、连接体和识别片;连接体设在咬合板模体对应切牙部分的前端中央,识别片通过连接体与咬合板模体连接,识别片上刻有凹版二维码,凹版二维码存储有当前咬合板模体对应的虚拟投影模型数据,虚拟投影通过全息眼镜扫描获取呈现给使用者,虚拟投影模型、咬合板模体、连接体以及识别片在同一坐标系下统一设计,虚拟投影模型与当前咬合板模体对应的实体结构和位置吻合。本发明通过设置连接体将识别片和咬合板模体定位连接,基于连接孔可进行钉孔定位设计,实现投影与实体的位置精确匹配,解决了虚拟投影不精确的问题,实现了虚拟投影模型与实体的随动效果。
  • 一种用于全息眼镜智能识别定位咬合
  • [发明专利]一种提高渗碳后稀土M50NiL钢力学性能的热处理方法-CN202210366960.4在审
  • 傅排先;郭乾威;刘宏伟;刘航航;孙宸;李殿中 - 中国科学院金属研究所
  • 2022-04-08 - 2023-10-24 - C22C38/02
  • 本发明涉及航空发动机用M50NiL轴承钢热处理技术领域,具体为一种提高渗碳后稀土M50NiL钢力学性能的热处理方法。稀土M50NiL钢的化学成分及所占质量百分比为:C 0.11~0.15wt.%、Si 0.10~0.25wt.%、Cr 4.00~4.25wt.%、Mo 4.00~4.50wt.%、V 1.13~1.33wt.%、Ni 3.20~3.60wt.%、Mn 0.15~0.35wt.%、Ce和La的总量≤0.02wt.%、P≤0.01wt.%、S≤0.01wt.%,余量为Fe。首先将满足成分要求的铸态钢锭加热保温后进行三向锻造、正火、球化退火及机加工处理后进行表面渗碳处理,然后依次进行高温回火、淬火、深冷处理、三次回火热处理。本发明针对航空发动机用稀土M50NiL钢渗碳后的热处理工艺,通过不同温度深冷对其从表面到心部的组织进行改善,显著提高了渗碳后稀土M50NiL钢的力学性能,满足了M50NiL钢在航空发动机用轴承上的使用要求。
  • 一种提高渗碳稀土m50nil力学性能热处理方法
  • [发明专利]一种高碳中高合金钢及其制备方法-CN202210698979.9有效
  • 李殿中;刘宏伟;曹艳飞;刘航航;孙明月;王培;夏立军;徐斌;赵志坡;类承帅;李依依 - 中国科学院金属研究所
  • 2022-06-20 - 2023-08-18 - C22C33/04
  • 本发明关于一种高碳中高合金钢及其制备方法,其中,所述制备方法包括如下步骤:步骤1)采用真空感应熔炼工艺、真空自耗熔炼工艺制备出自耗锭;在自耗锭中:液析碳化物的最大等效直径小于100μm、全氧含量小于10ppm、夹杂物尺寸≤10μm、N含量小于40ppm;步骤2)以自耗锭作为坯料,先进行保温处理,再进行至少一次高温扩散及热变形处理,得到高碳中高合金钢;其中,每一次高温扩散及热变形处理的步骤包括:以设定升温速率将坯料的温度升温至高温扩散处理温度,进行高温扩散处理;再以设定降温速率将坯料的温度降温至热变形处理温度,进行热变形处理。本发明提供一种替代粉末冶金技术的低成本工艺,能有效减小甚至消除高碳中高合金钢中的粗大析出相。
  • 一种中高合金钢及其制备方法
  • [发明专利]一种基于深度学习网络的智齿识别和分类方法-CN202210402737.0有效
  • 罗恩;黄立维;朱照琨;邰岳;刘瑶;刘航航 - 四川大学
  • 2022-04-18 - 2023-04-18 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于深度学习网络的智齿识别和分类方法,涉及智齿图像处理技术领域,包括S1:获取全景X片图像构建图像数据集进行预处理,并对智齿进行标注,获得位置标签;S2:对处理标注后的数据集进行划分,构建训练Yolov5网络模型;S3:将图像输入到模型中,识别智齿区域并进行分割,获得局部智齿特征图;S4:根据局部智齿特征图,对智齿牙冠面进行标注,获取牙冠面的标注点集;S5:对标注点集进行线性回归,计算牙轴方向,并根据设定的阈值进行分类。本发明通过Yolov5和Resnet18网络模型实现智齿识别,提高了识别的效率和准确度,且在智齿识别的同时获取了牙体生长方向。
  • 一种基于深度学习网络智齿识别分类方法

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