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]一种沙棘叶的清炒加工方法-CN202310918052.6在审
  • 周鸿立;刘杨;季杨;李雪;刘玥 - 吉林化工学院
  • 2023-07-25 - 2023-09-29 - A61K36/185
  • 本发明涉及一种具有抗氧化作用的沙棘叶的加工方法。以沙棘叶总黄酮含量为指标,对炒制时间、炒制温度、炒制量进行考察,筛选沙棘叶清炒工艺。最终得到最佳清炒工艺为:炒制时间3±0.5min,炒制温度140±5℃,炒制量为炒药机容积的1/3‑1/4。经过本发明方法加工的沙棘叶总黄酮含量显著提升,其体外抗氧化活性、体外抗凝血活性明显增强。建立了10批次清炒前后(共20个样品)沙棘叶纯化黄酮HPLC指纹图谱,建立炒沙棘叶纯化黄酮指纹图谱中的共有峰与抗氧化药效的谱效关系。
  • 一种沙棘清炒加工方法
  • [发明专利]一种机电设备保护装置-CN202211585094.4有效
  • 马世光 - 吉林化工学院
  • 2022-12-09 - 2023-09-15 - B65D25/10
  • 本发明公开一种机电设备保护装置,包括:支撑机构,支撑机构包括箱体,箱体内腔底部滑动连有放置平台,放置平台顶面开设有放置槽,放置平台底部与箱体内底面之间设置有第一减震组件,放置平台侧壁与箱体内侧壁之间设有第二减震组件;第一固定机构,第一固定机构包括设置在放置平台顶面的两第一传动组件,第一传动组件上传动连接有两夹持组件,夹持组件的夹持端朝向放置槽;第二固定机构,第二固定机构包括对称设置在放置平台顶面的两第二传动组件,第二传动组件上传动连接有两束缚组件,位于放置槽两侧且相对称的两束缚组件之间设有束缚绳,本发明能够根据不同机电设备的夹持受力点进行对应调整,提高对机电设备的全面多方位保护效果。
  • 一种机电设备保护装置
  • [发明专利]一种羧酸类化合物及其制备方法-CN202210054587.9有效
  • 汪锐;解凯钧;付强;潘高峰;梁福顺 - 吉林化工学院
  • 2022-01-18 - 2023-09-15 - C07B41/08
  • 本发明公开了一种羧酸类化合物及其制备方法,将硫代酸类原料投入反应瓶中,加入过量的有机溶剂二甲基亚砜DMSO;向上述溶液中加入添加剂,抽真空,然后向反应瓶充入保护气体,于室温、光照条件下搅拌20‑34小时,TLC监测直到反应完全;将反应产物倒入水中,用二氯甲烷/乙酸乙酯萃取三次,收集有机相,然后干燥、减压蒸馏除去有机溶剂,得粗品;将粗品用硅胶柱层析的方法,分离纯化,得到目标产物羧酸类化合物。与现有技术相比,本发明的制备方法通过光促进,无需氧化剂或金属催化剂,反应条件温和,原料廉价易得,底物范围宽、反应效率较高;反应路线安全,条件简单,操作简便,副产品具有附加值。
  • 一种羧酸化合物及其制备方法
  • [发明专利]融合多特征神经网络的道路交通速度预测方法-CN202310629136.8在审
  • 邢雪;穆天傲 - 吉林化工学院
  • 2023-05-31 - 2023-09-12 - G08G1/01
  • 本发明涉及一种融合多特征神经网络的道路交通速度预测方法,包括:特征数据预处理和利用数据集训练多特征输入的MF‑Informer交通速度预测模型,通过特征数据预处理,对多源交通速度预测模型的输入规范化;利用数据集训练多特征输入的MF‑Informer交通速度预测模型实现预测;所述MF‑Informer交通速度预测模型,包括:位置信息嵌入模块、编码器模块和解码器模块。经全连接层输出预测结果与真实值计算误差反向梯度传播不断对模型进行优化,最后使用训练好的模型对预测时段进行交通速度预测,输出预测结果进行反归一化后得到输出数据,完成交通速度预测模型评估。本发明通过浮动车数据与气象数据、空气污染数据相结合实现多维度特征融合,有效提高了交通速度预测的准确性。
  • 融合特征神经网络道路交通速度预测方法
  • [发明专利]一种基于改进的MobileNet_V2网络模型的车刀磨损分类方法-CN202310763255.2在审
  • 孔繁星;陈娜;何腾飞;李胜男 - 吉林化工学院
  • 2023-06-27 - 2023-09-05 - G06V10/764
  • 发明名称一种基于改进的MobileNet_V2网络模型的车刀磨损分类方法摘要本发明提供了一种基于改进的MobileNet_V2网络模型的车刀磨损分类方法,具体包括:1、多工况车削操作条件下,采集车刀表面磨损图像,建立车刀磨损数据集,将磨损等级分为正常磨损和急剧磨损两类,对初始数据集进行预处理,形成输入图像;2、搭建改进的MobileNet_V2网络,包括:引入轻量型注意力机制ECA_Net到MobileNet_V2模型的倒残差模块中;修改分类器的参数;修改除瓶颈层外其他网络层的激活函数,Relu6更换为LeakyRelu;加入迁移学习,冻结特征提取部分所有权重,对后部网络参数进行学习;优化训练过程中涉及的参数;3、输入图像到改进的MobileNet_V2模型中,识别出输入图像中的磨损程度是正常磨损还是急剧磨损,完成车刀磨损程度的识别分类,判别车刀是否可以继续使用。本发明的方法可用于低成本识别车削加工过程中的刀具磨损状态,计算速度快、磨损程度分类精度高、具有较强的模型泛化能力。
  • 一种基于改进mobilenet_v2网络模型车刀磨损分类方法

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