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]一种药品低温配送柜-CN202320638145.9有效
  • 肖艳芳;胡蝶;杨成斌;曾德宇;黄斗彪;王昌斌;刘思川;刘文军;谭鸿波;郭晓英;王亮 - 四川科伦药业股份有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-07-18 - F25D11/00
  • 本实用新型公开了一种药品低温配送柜,涉及医药物流配送的技术领域,能够对药品进行低温配送。包括柜体,所述柜体的内腔中具有若干个分隔板,所述分隔板将所述内腔分隔为多个放置层,每个放置层的其中一侧内壁上设有制冷部,所述制冷部中设有制冷装置;所述柜体内还设有温度传感器以及控制器,所述温度传感器用于检测所述内腔的温度,所述控制器分别与所述温度传感器和制冷装置信号连接。本实用新型能够通过控制器、温度传感器以及制冷装置的配合,对配送柜各个的温度进行实时的调节,确保其温度处于合适的范围,确保药品在运输过程中始终处于合适的低温,进而确保药品的有效性和品质。
  • 一种药品低温配送
  • [发明专利]一种药品低温配送柜-CN202310312767.7在审
  • 肖艳芳;胡蝶;杨成斌;曾德宇;黄斗彪;王昌斌;刘思川;刘文军;谭鸿波;郭晓英;王亮 - 四川科伦药业股份有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-06-23 - F25D11/00
  • 本发明公开了一种药品低温配送柜,涉及医药物流配送的技术领域,能够对药品进行低温配送。包括柜体,所述柜体的内腔中具有若干个分隔板,所述分隔板将所述内腔分隔为多个放置层,每个放置层的其中一侧内壁上设有制冷部,所述制冷部中设有制冷装置;所述柜体内还设有温度传感器以及控制器,所述温度传感器用于检测所述内腔的温度,所述控制器分别与所述温度传感器和制冷装置信号连接。本发明能够通过控制器、温度传感器以及制冷装置的配合,对配送柜各个的温度进行实时的调节,确保其温度处于合适的范围,确保药品在运输过程中始终处于合适的低温,进而确保药品的有效性和品质。
  • 一种药品低温配送
  • [发明专利]基于最优控制及宽度学习的AGV实时路径规划方法-CN202111482549.5有效
  • 吴宗泽;赖家伦;李嘉俊;任志刚;曾德宇 - 广东工业大学
  • 2021-12-06 - 2023-06-13 - G05D1/02
  • 本发明提出一种基于最优控制及宽度学习的AGV实时路径规划方法,涉及AGV路径规划的技术领域,首先构建AGV动力学模型,以AGV动力学模型作为动态约束,以时间‑燃耗最优为目标函数,建立最优控制模型并离线正向求解,生成若干不同起始点的最优控制轨迹,在此情况下,考虑离线优化较难实现实时最优控制以达到最优轨迹的目的,为了避免离线优化求解导致的滞后性,引入宽度学习网络,以不同的目标点作为分类依据,将最优控制轨迹整合归类成不同导航任务的训练数据集,增量式训练宽度学习网络,得到最终用于AGV实时路径规划的宽度学习网络,实现一定范围内任意起始点AGV路径规划的实时最优控制。
  • 基于最优控制宽度学习agv实时路径规划方法
  • [发明专利]基于语义分割和目标检测融合模型的复合缺陷检测方法-CN202111434402.9在审
  • 吴宗泽;陈志豪;查云威;曾德宇 - 广东工业大学
  • 2021-11-29 - 2022-02-25 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于语义分割和目标检测融合模型的复合缺陷检测方法,对原始图像进行复合缺陷图像预处理,得到多个缺陷图像,从而获取图像中缺陷边缘形状,区分图像的缺陷类型;根据图像的缺陷类型,对原始图像进行缺陷图像预处理并将处理结果输入构建并训练Unet语义分割网络,得到对应图像的缺陷掩模图;计算对应图像的缺陷掩模图与原始图像对应缺陷的掩模标签的相似度,根据相似度获取叠加图像,并将得到叠加图像输入Faster R‑CNN网络中进行缺陷目标检测,获取Faster R‑CNN网络检测结果图,完成复合缺陷的检测。本发明提出了复合缺陷检测方法,通过对原始图像各种缺陷进行分别检测,可以有效解决多种类型缺陷重叠的手机屏幕图像的缺陷检测问题。
  • 基于语义分割目标检测融合模型复合缺陷方法
  • [发明专利]一种离散制造场景中的强化学习奖励自学习方法-CN202010005909.1有效
  • 吴宗泽;赖家伦;刘亚强;梁泽逍;曾德宇 - 广东工业大学
  • 2020-01-03 - 2020-11-10 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种离散制造场景中的强化学习奖励自学习方法,包括如下步骤:对当前生产线的工序细化g∈G={g1,g2,…,gN},智能体到达预定目标g记录为一个交互序列episode,根据初始参数获得g1作为目标对应的多段episodes,将episodes中的状态动作以及状态的差值△作为训练数据集输入GPR模块,得到基于状态差分的系统状态转移模型;智能体Agent继续与环境进行交互,获得新的状态st,Reward网络输出r(st),Actor网络输出a(st),Critic网络输出V(st),GPR模块输出值函数Vg作为整体的更新方向;当|Vg‑V(st)|ε时,则认为当前工序下的奖励函数学习完毕,并进行Reward网络的参数保存;继续进行交互,产生以下一个子目标gn+1作为更新方向的episodes,用于GPR的更新;当设定目标G={g1,g2,…,gN}全部依次实现时,完成生产线的工艺学习。
  • 一种离散制造场景中的强化学习奖励自学习方法

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