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]一种基于连杆配置的可重构无人机的控制方法-CN202311161017.0在审
  • 徐雪松;孙博毅;彭春华 - 华东交通大学
  • 2023-09-11 - 2023-10-20 - G05B19/042
  • 本发明公开了一种基于连杆配置的可重构无人机的控制方法,可重构无人机包括重构控制器、设置在姿态环的BSTSMC控制器以及与BSTSMC控制器连接的扩张状态观测器;控制方法包括:重构控制器根据接收的重构信号对可重构无人机进行重构;扩张状态观测器获取重构后的可重构无人机的姿态变化信息,并根据姿态变化信息对可重构无人机的姿态进行实时补偿;BSTSMC控制器获取实时补偿后的姿态控制信号,根据姿态控制信号对可重构无人机的姿态进行实时调节。在可重构无人机物理属性时变,存在模型不确定性以及外部扰动的情况下可以对扰动进行实时估计并补偿,以实现在飞行时同步变形可以保持可靠的飞行性能。
  • 一种基于连杆配置可重构无人机控制方法
  • [发明专利]基于小样本的桥梁裂缝识别模型训练方法及装置-CN202310945478.0在审
  • 艾彦迪;徐雪松;许冠英;杨俊丰;彭晗 - 湘江实验室
  • 2023-07-28 - 2023-09-19 - G06V10/774
  • 本申请公开了一种基于小样本的桥梁裂缝识别模型训练方法及装置,涉及桥梁裂缝智能识别技术领域,通过获取桥梁裂缝查询集和桥梁裂缝支持集,并将桥梁裂缝查询集和桥梁裂缝支持集进行数据增强和数据扩充,得到桥梁裂缝扩充查询集和桥梁裂缝扩充支持集,提取桥梁裂缝扩充查询集的全局特征,并将全局特征通过路径聚合网络进行双向融合,得到融合特征,提取桥梁裂缝扩充支持集感兴趣区域的全局变量,将融合特征和感兴趣区域的全局变量输入到预测模块进行训练,得到桥梁裂缝识别模型。本申请提供的方法能够在少量样本的情况下训练桥梁裂缝识别模型,且训练得到的桥梁裂缝识别模型识别精度高,识别效率快。
  • 基于样本桥梁裂缝识别模型训练方法装置
  • [实用新型]一种食品安全检测装置-CN202320463516.4有效
  • 殷承程;蓝永平;刘成安;刘之阳;汪喆妃;徐雪松;徐智宇;宁应财;尹强;万群雄 - 杭州傲敏生物科技有限公司
  • 2023-03-13 - 2023-09-12 - G01N33/02
  • 本实用新型公开了一种食品安全检测装置,包括食品检测装置本体,所述食品检测装置本体的一侧铰接有箱盖,通过手按三挡开关实现对驱动电机的控制,将三挡开关按到一侧,将驱动电机与电源的正负极接通,使驱动电机的输出轴往一个方向转动并带动涡杆转动,并带动涡轮往一个方向转动,实现带动控制屏转动与食品检测装置本体上表面形成角度并面向操作者;通过设置的转动盖板将检测槽的上表面盖起来,实现了防尘的效果,在将检测剂放入到检测槽内部进行检测的时候,先将转动盖板相对食品检测装置本体转动掀起,再将检测剂放入到检测槽的内部,在检测的时候也可以将转动盖板转动对检测槽进行盖起,有效的实现了防尘的效果。
  • 一种食品安全检测装置
  • [发明专利]一种高比例可再生能源消纳优化方法-CN202310643050.0有效
  • 徐雪松;徐凯;曾子洋;唐加乐 - 湖南工商大学
  • 2023-06-01 - 2023-08-18 - H02J3/46
  • 本申请涉及一种高比例可再生能源消纳优化方法,该方法包括:S1:建立区块链微电网可再生能源消纳系统网络模型;其运行分为日前阶段和日中阶段;日前阶段,S2:采集设备历史信息,基于所述设备历史信息生成目标函数;并对所述目标函数进行求解,得到预决策信息;日中阶段,S3:采集设备实时信息;基于所述设备实时信息更新当前时刻的所述预决策信息;求解出下一时刻的补偿决策信息;S4:基于更新后的预决策信息以及所述补偿决策信息实时计算出下一时刻的实时决策信息;S5:基于所述下一时刻的实时决策信息,对下一时刻的设备进行消纳决策引导。本发明提供的这种高比例可再生能源消纳优化方法能够实现可再生能源的高效消纳。
  • 一种比例可再生能源优化方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的踩踏风险评估方法-CN202310453844.0有效
  • 徐雪松;田志平;方小蝶;罗政;霍杨杰 - 湖南工商大学
  • 2023-04-25 - 2023-08-18 - G06Q10/0635
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于深度学习的踩踏风险评估方法,本发明通过构建目标检测模型和目标跟踪模型,实现了区域内的人流量的准确检测,仅通过安装或利用现有的监控器即可完成实际场景的搭建,不需要耗费大量人力物力,并且不受场地的限制;通过神经网络模型预测未来时刻的人流量,有效增加了踩踏风险的预警时间;通过采用层级分析法综合分析多种外部影响因素,提高了踩踏风险预测的参考价值;本发明通过复杂人流的预测获得了有效的踩踏风险程度分级预警,并且结合局部的人流密度以及人均移速分析风险的变化趋势,完成踩踏风险评估,从而能够结合全市人员聚集情况及时调配社会资源,减少应对公共突发事件的资源浪费。
  • 一种基于深度学习踩踏风险评估方法
  • [发明专利]一种数字孪生模型的确定方法、装置、终端设备及介质-CN202310566397.X有效
  • 陈晓红;许冠英;徐雪松;艾彦迪;刘星宝;杨俊丰;马涛 - 中南大学
  • 2023-05-19 - 2023-08-08 - G06F30/27
  • 本申请适用于联邦学习和数字孪生技术领域,提供了一种数字孪生模型的确定方法、装置、终端设备及介质,通过构建初始数字孪生模型,并初始化模型参数,得到初始数字孪生模型参数;针对每个工业设备,根据初始数字孪生模型参数,构建初始本地模型,并对初始本地模型进行训练,得到最终本地模型;根据最终本地模型的模型参数,得到每个工业设备的全局得分,并根据全局得分,确定联邦工业设备;对所有联邦工业设备的最终本地模型的模型参数进行聚合,得到初始全局模型;基于强化学习,对初始全局模型中的网络结构进行更新,得到最终全局模型;基于联邦学习,得到目标任务对应的最终数字孪生模型。本申请能提高数字孪生模型的准确性。
  • 一种数字孪生模型确定方法装置终端设备介质

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