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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  • [实用新型]一种密封性好的路灯外壳-CN202020029371.3有效
  • 陈馨;黄正兵;严洪琪;方昆 - 湖州睿聚照明科技有限公司
  • 2020-01-08 - 2020-08-07 - F21S8/00
  • 一种密封性好的路灯外壳,包括具有灯源腔的壳体、与所述灯源腔连通的出射口、沿所述出射口边缘设置的安装槽、多个与所述安装槽连通的固定槽、贯穿所述固定槽底部的螺纹孔、设在所述安装槽内的密封条、设在所述固定槽内且与所述密封条连接的延伸条、贯穿所述延伸条的通孔、通过密封固定结构与所述密封条贴合以密封所述出射口的盖板、对应所述通孔设在所述盖板上的过孔,所述延伸条与所述固定槽的贴合面为弧形面。本实用新型防水性能佳,有效防止水进入路灯内部,降低路灯故障率。
  • 一种密封性路灯外壳
  • [发明专利]一种透光率高的路灯-CN202010353731.X在审
  • 陈馨;黄正兵;严洪琪;方昆 - 湖州睿聚照明科技有限公司
  • 2020-04-29 - 2020-07-31 - F21S8/08
  • 一种透光率高的路灯,包括灯体、与所述灯体连接的灯杆,所述灯体对应所述灯杆两侧通过铰接方式连接有挡雨板,所述灯体顶部设有用于根据降雨量控制所述挡雨板转动角度的角度控制机构,所述角度控制机构包括收集盒、连接所述收集盒与所述挡雨板的驱动联杆、用于所述收集盒复位的复位部,所述驱动联杆一端固接在所述收集盒下表面,另一端通过滑动机构与所述挡雨板活动连接,所述挡雨板沿长度延伸方向开设有用于容纳所述滑动机构的滑槽。本发明可避免降雨量较大时掺杂灰尘的雨水落至透光镜表面后导致透光镜表面粘附灰尘,提高透光率。
  • 一种透光率路灯
  • [实用新型]一种散热性好的路灯外壳-CN202020029269.3有效
  • 陈馨;黄正兵;严洪琪;方昆 - 湖州睿聚照明科技有限公司
  • 2020-01-08 - 2020-06-26 - F21S8/00
  • 一种散热性好的路灯外壳,包括壳体,所述壳体内壁设有散热结构,所述散热结构由多个散热单元组成,所述散热单元包括多个由靠近所述壳体内壁向远离所述壳体内壁径向延伸的导热柱、连接相邻所述导热柱以围成散热槽的加强筋、设在所述散热槽内的中心柱、连接所述中心柱与所述导热柱的辅助散热筋,所述中心柱的水平高度低于所述导热柱的水平高度。本实用新型整体体积较小,占用空间少,并且使得路灯产生的热量能快速通过散热单元传递到壳体,提高了热传递的效率,散热效果更佳。
  • 一种散热路灯外壳
  • [发明专利]一种埋地管道地磁感应电流GIC的非接触式测量装置及方法-CN201710960436.9有效
  • 梁志珊;翟维枫;邓越;方昆 - 中国石油大学(北京)
  • 2017-10-16 - 2020-05-26 - G01R19/25
  • 本发明涉及一种埋地管道地磁感应电流GIC的非接触式测量装置及方法,埋地管道地磁感应电流GIC的非接触式测量装置包括复合磁通门探头、电源模块、信号调理模块、微处理器、存储模块、本地通讯模块和远程通讯模块;针对螺旋焊缝管道地磁感应电流GIC的特点,采用测量装置对螺旋焊缝管道中螺旋线电流产生的磁感应强度进行采集和电流的计算,以实现螺旋焊缝管道地磁感应电流GIC的精确测量。本发明针对已有技术所存在的缺点,给出了螺旋焊缝管道的电流模型及GIC测量方法,该方法根据螺旋焊缝管道的制作工艺,将管道中流动的电流以螺旋线的轨迹进行建模,提高了模型的精确性,使测量得出的GIC与实际电流值更接近,更加真实的反映管道内的GIC大小。
  • 一种管道地磁感应电流gic接触测量装置方法
  • [发明专利]一种基于Triple-GAN的分类方法-CN201810330974.4有效
  • 欧阳建权;方昆;唐欢容 - 湘潭大学
  • 2018-04-13 - 2020-04-03 - G06K9/62
  • 生成对抗网络(GAN)在图像生成和半监督学习中显示出极大的发展前景,已发展为三生对抗网络(Triple‑GAN)。但基于Triple‑GAN的分类方法仍存在两个需要解决的问题:基于KL散度分布构造容易产生梯度消失,出现训练不稳定情况;由于Triple‑GAN手动对样本进行标记标签,会造成手动标记工作量过大及标记不均匀等情况。本发明基于此,拟利用随机森林(RandomForests)对真实样本进行分类,将叶子节点自动标记标签,同时利用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)的思想构造损失函数,避免梯度消失。
  • 一种基于triplegan分类方法

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