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]一种提高光纤收发器灵敏度的装置-CN202122339659.8有效
  • 王婧妍 - 王婧妍
  • 2021-09-24 - 2022-04-05 - H04B10/25
  • 本实用新型涉及光纤收发器调节设备技术领域,且公开了一种提高光纤收发器灵敏度的装置,包括底座,底座内部设置有电机,电机底端与底座内壁底端固定,电机轴部外端贯穿底座顶端,电机轴部自由末端固定有圆形座,圆形座内壁开设有第二凹槽,圆形座外端设置有信号隔绝板。本实用新型中,上盖盖合在信号隔绝板上,起到将多余的信号进行屏蔽的效果,使内部的信号通过单一的方向进行传输,以此来起到进一步的增强效果,相对传统的设备,当人群散落且数量较多时,将上盖和信号隔绝板向下转动,从而使信号进行广泛的扩散,当使用人群较少时,可通过信号隔绝板和上盖使信号朝着背离信号隔绝板的方向进行增强,使用时更加具有多样性。
  • 一种提高光纤收发灵敏度装置
  • [发明专利]一种管理科学与工程数据分析系统-CN202111032407.9在审
  • 王婧妍 - 南京信息工程大学
  • 2021-09-03 - 2021-11-09 - G06Q10/06
  • 本发明涉及管理科学技术领域,且公开了一种管理科学与工程数据分析系统,包括校园端、教师端、图书馆管理端和云数据库,校园端、教师端和图书馆管理端通过通信和云数据库连接;校园端包括学科人数录入模块,用于大学各学科人数统计和录入;教师端包括成绩录入模块和考勤录入模块,成绩录入模块用于学科考试各学生考试成绩的统计录入。通过对Gn的关注值判断,获取关注值最大的学科类别和各学科学生考试均成绩,其学科人数和学科成绩考试均值,与学生关注度以及偏爱度成正相关,进而根据学科关注值,进行合理的学科课程安排和时间规划,同时通过学科人数和学科成绩的综合考虑,进一步提高学科课程安排的合理性。
  • 一种管理科学工程数据分析系统
  • [实用新型]一种5G通信设备的降温装置-CN202020968929.4有效
  • 王婧妍;郭彩玲 - 王婧妍
  • 2020-06-01 - 2021-08-27 - H05K7/20
  • 本实用新型公开了一种5G通信设备的降温装置,涉及到5G设备技术领域。包括网状箱,所述网状箱的内腔中设置有硅胶散热夹层,所述硅胶散热夹层的内部设置有散热箱,所述散热箱的外侧设置有散热片,所述散热箱的顶端中心部位设置有圆形通孔,所述圆形通孔的内部设置有风扇,所述散热箱的内部设置有5G通信设备。有益效果:利用风扇133的吹风在网状箱的内部产生对流,给5G通信设备的内部零部件进行降温处理,防止了5G通信设备中的元件因温度过高而致使损坏,缓冲防止了5G通信设备在网状箱的内部产生晃动而发生磕碰。
  • 一种通信设备降温装置
  • [发明专利]基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法-CN201810610017.7有效
  • 孙界平;胡思才;琚生根;李兴国;袁宵;汪嘉伟;王婧妍 - 四川大学
  • 2018-06-13 - 2021-07-09 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法,本发明针对目前研究难点和不足,提出了基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法。首先结合知网和改进的基于字频的极性值计算方法对词典中每个情感词进行极性值计算,建立带有情感极性值的词典;然后通过对评论文本子句中否定词及其出现个数进行检测,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题;最后将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,基本上修正了卡方模型的缺陷,使得改进后的模型具有更好的情感特征选择性能,能够有效的提高文本情感分类效果。
  • 基于扩展情感词典模型中文特征选择方法
  • [发明专利]基于可扩展动态选择与注意力机制的类别检测算法及系统-CN202010659504.X有效
  • 琚生根;曹万平;王婧妍 - 四川大学
  • 2020-07-09 - 2021-04-09 - G06F16/34
  • 本发明提供一种基于可扩展动态选择与注意力机制的类别检测方法与系统,方法包括以下步骤:将摘要中的单个句子通过双通道融合预训练语言模型ELMo与Bi‑LSTM,分别得到第一句向量、第二句向量;通过动态选择机制筛选保留第一句向量、第二句向量中的一个设为主句向量;将摘要中所有单个句子对应的主句向量组成摘要向量序列并通过注意力网络进行加权;经注意力网络加权后的输出进入层连Bi‑LSTM网络,单个主句向量匹配上下文,过滤冗余信息进行分类,得到摘要中所有单个句子对应的文本生成概率;采用CRF对所有单个句子对应的文本生成概率进行优化表示形成标签概率序列。该方法能避免信息重复,同时,加入基于注意力的网络,解决现有类别检测方法中语义空洞问题。
  • 基于扩展动态选择注意力机制类别检测算法系统

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