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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果67个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [实用新型]衣架-CN201520547491.1有效
  • 曹文飞 - 曹文飞
  • 2015-07-24 - 2015-12-23 - A47G25/40
  • 本实用新型公开了一种衣架,包括圆环挂钩,可折叠衣架本体,所述圆环挂钩包括圆心角为180-270°的外圆环和圆心角为180-90°的内圆环,所述衣架本体包括横杆、支撑杆,主杆,固定件,套在主杆上的管状推柄,主杆上的固定凸起以及管状推柄上的开关;所述固定件两端分别与一横杆一端活动连接,所述支撑杆一端与横杆中部连接,支撑杆另一端连接在管状推柄上,主杆一端连接固定件中心,所述管状推柄可以在主杆上滑动,所述开关内侧设有一凹槽,所述固定凸起下设有一弹簧,通过弹簧固定在主杆上。该衣架可折叠,占用空间少,方便携带且环形挂钩设计避免使用过程中挂钩掉落。
  • 衣架
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的图像非均匀运动模糊去除方法-CN201510091585.7有效
  • 孙剑;曹文飞;徐宗本 - 西安交通大学
  • 2015-02-28 - 2015-06-03 - G06T5/00
  • 一种基于深度神经网络的图像非均匀运动模糊去除方法,包括深度神经网络参数训练、深度网络应用于图像实现运动模糊估计和去除两大步骤。深度网络结构由卷积网络层和前向网络层构成,该网络模型训练过程为:用自然图像生成模糊图像块和模糊核对,用上述数据训练深度神经网络模型参数。给定一幅运动模糊图像,将图像分解为带重叠区域的图像块集,将每个图像块输入深度神经网络输出图像块对应的运动模糊核概率分布,进一步通过优化马尔可夫随机场模型获得图像逐点不同的运动模糊核。最后,基于上述估计的运动模糊核,通过解卷积算法获得去模糊图像。由于深度神经网络的强学习能力,本发明可以精确的估计图像非均匀运动模糊,进一步获得清晰图像。
  • 一种基于深度神经网络图像均匀运动模糊去除方法
  • [发明专利]PM2.5监测与控制系统及PM2.5的控制方法-CN201410281464.4有效
  • 刘加勇;曹文飞;王建 - 中环清新人工环境工程技术(北京)有限责任公司
  • 2014-06-23 - 2014-09-03 - F24F11/00
  • 本发明涉及PM2.5监测与控制系统及PM2.5的控制方法,所述PM2.5监测与控制系统包括主控设备、粉尘检测仪、空气净化设备和显示设备,所述主控设备分别与粉尘检测仪和空气净化设备连接,所述粉尘检测仪还与显示设备连接。本发明的有益效果为:通过粉尘检测仪检测空气中PM2.5的浓度,为主控设备控制空气净化设备的启闭提供参数依据;主控设备根据粉尘检测仪检测的空气中PM2.5的浓度,自动控制空气净化设备的启闭,既能够实现控制室内空气中PM2.5的浓度,提高室内空气的质量,又能节能环保。显示设备能够显示粉尘检测仪检测的空气中PM2.5的浓度,使人们能够更直观的了解到空气中PM2.5的浓度。
  • pm2监测控制系统控制方法
  • [实用新型]手机展示体验装置-CN200920246130.8无效
  • 李金龙;曹文飞;孙成杰;邵远;杨帆 - 北京兆维自助服务设备技术有限公司
  • 2009-09-23 - 2010-07-21 - A47F7/00
  • 本实用新型涉及一种手机展示体验装置,该装置包括:手机展示座,与上位PC机相连的展示控制单元,均与所述展示控制单元相连的声光告警单元及多个摘机采集单元,每个摘机采集单元均包括:摘机采集器,与所述展示控制单元相连;红外线传感器,设置于所述手机展示座,与所述摘机采集器相连;充电子单元,与所述摘机采集器相连,通过充电接口与手机连接。该手机展示体验装置结合业务体验及真手机功能体验为一体,实现手机摘机体验、多品牌多型号手机真机充电、防盗报警等功能。
  • 手机展示体验装置

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top