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]一种组合式冷弯薄壁钢结构构件-CN202210266741.9有效
  • 朱绩超;吴宇峰;王子岩 - 东阳圣华钢结构有限公司
  • 2022-03-18 - 2023-10-24 - E04B1/38
  • 本发明公开了一种组合式冷弯薄壁钢结构构件,包括固定座,所述固定座上开设有安装槽,所述固定座通过安装槽卡合有连接座,所述固定座上两端铰接有转动杆,所述固定座上固定连接有对称分布的圆杆。本发明中,固定座通过安装槽与连接座卡合,将连接座上开设的圆孔与圆杆的位置对应,使得圆杆能够伸入到圆孔内,直到固定座与安装座卡合时,移动杆在弹簧的推动下与与连接座的底部抵接,由于圆杆的侧壁上固定连接有侧块能够对移动杆的位置起到限制,使得移动杆在圆杆上竖直方向滑动时无法脱离圆杆,因此移动杆能够稳定的发挥效果,从而使得固定座与连接座的连接更为稳定,固定座与连接座之间被固定后不会出现晃动的现象。
  • 一种组合式薄壁钢结构构件
  • [发明专利]一种基于GridR-CNN的水培生菜幼苗状态检测方法-CN202110700377.8有效
  • 李振波;李晔;赵远洋;吴宇峰;李一鸣;杨泳波 - 中国农业大学
  • 2021-06-23 - 2023-10-17 - G06V20/60
  • 本发明公开了属于农作物育苗技术领域的一种基于GridR‑CNN水培生菜幼苗状态检测方法。该方法利用GridR‑CNN水培生菜幼苗状态检测网络,采用自动白平衡、光学对焦、垂直的方式获取幼苗图像,去除拍摄质量差的图像,并将问题幼苗的识别类别定义为孔洞内幼苗的死亡状态和双株状态;在RPN阶段采用Focal Loss作为分类损失,解决训练过程中正负样本分布不均衡问题;采用网格引导机制,结合FCN的位置敏感特性,改变传统基于回归的边框定位方式,以获取明确的空间信息;利用特征融合策略,整合相邻网格点的特征图,实现目标的精准定位。该方法为育苗自动分拣提供理论和技术支持,该方法嵌套至硬件设备后,节约人力资源。
  • 一种基于gridrcnn水培生菜幼苗状态检测方法
  • [发明专利]一种液压缸缸筒的气密性检测装置及检测方法-CN202310653127.2在审
  • 王泽强;李家宵;吴宇峰;赵卫东 - 济源市丰泽特钢实业有限公司
  • 2023-06-05 - 2023-10-13 - G01M3/06
  • 本发明属于液压缸技术领域,尤其是一种液压缸缸筒的气密性检测装置及检测方法,针对现有的检测方式不易对不同尺寸的缸筒进行限位固定检测的作业需求,同时不能全方位地对缸筒所产生气泡的位置进行观察,从而降低检测效率,现提出以下方案,包括检测支撑台和密封水箱,所述密封水箱的内部设置有限位固定组件,且限位固定组件包括支板、密封塞板、中空安装圆框、旋转轴、转轴和变速电机,所述密封水箱的两侧均开设有圆孔一,且两个圆孔一的内部均通过轴承连接有中空旋转管。本发明公开的一种液压缸缸筒的气密性检测装置,具有对不同尺寸的缸筒进行限位固定检测,同时快速检测缓慢渗漏的情况,提高液压缸密封性检测的准确性和检测效率。
  • 一种液压缸气密性检测装置方法
  • [发明专利]一种油缸外圆激光熔覆设备-CN202310529186.9在审
  • 王泽强;李家宵;吴宇峰;赵卫东 - 济源市丰泽特钢实业有限公司
  • 2023-05-11 - 2023-08-08 - C23C24/10
  • 本发明涉及一种油缸外圆激光熔覆设备,它包括基台和油缸本体,基台左侧设置有驱动装置,驱动装置右侧设置有旋转盘,旋转盘右侧设置有夹持机构,夹持机构右侧设置有油缸本体,油缸本体右侧设置有顶针板,顶针板下方设置有顶针座,顶针座下方设置有滑座,滑座底部上下两侧均设置有滑轨,滑座左侧设置有支撑机构,油缸本体上方设置有机械激光熔覆机构,机械激光熔覆机构底部设置有导座,导座下方设置有导轨;本发明具有结构简单、同步夹持,夹持稳定可靠、三维多角度调节的优点。
  • 一种油缸外圆激光设备
  • [发明专利]结合CNN-Transformer的多级网络深度学习鲁棒盲水印算法及系统-CN202310483156.9在审
  • 宋子威;王保卫;吴宇峰 - 南京信息工程大学
  • 2023-05-04 - 2023-07-25 - G06T1/00
  • 本发明提供结合CNN‑Transformer的多级网络深度学习鲁棒盲水印算法及系统,涉及信息安全领域。该多级网络深度学习鲁棒盲水印算法,包括:输入载体图像和秘密消息,通过编码器网络对载体图像和秘密消息训练并进行拼接得到含密图像;将载体图像和含密图像同时输入到辨别器网络中,通过辨别器网络对含密图片进行对抗训练;对经过对抗训练的含密图片添加噪声的噪声层;从含密图像中获取所嵌入的水印信息,最小化秘密消息与和水印信息的差异,并通过感知损失函数提高含密图像的视觉质量,得到水印图像。解决了目前已有的基于深度学习的图像水印方法存在鲁棒性和不可感知性不足的缺点,取证效果不佳,保密效果不强,需要进行更多的探索和研究的问题。
  • 结合cnntransformer多级网络深度学习鲁棒盲水印算法系统

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