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]一种阳光棚的支架结构-CN202321389308.0有效
  • 苏新;黄玉丹;苏楚帆 - 广东金来电气有限公司
  • 2023-06-02 - 2023-10-20 - A01G9/14
  • 本实用新型涉及阳光棚技术领域,公开了一种阳光棚的支架结构,包括固定底脚,所述固定底脚上端中部固定连接有支撑台,所述支撑台上端中部固定连接有安装架,所述安装架一侧固定连接有连接板,所述连接板一侧固定连接有固定座,所述固定座一侧固定连接有伺服电机,所述伺服电机驱动端固定连接有齿轮,所述齿轮啮合连接有齿条。本实用新型中,通过连接板、固定座、伺服电机、齿轮、齿条、滑动杆、固定柱、滑槽、滑块、支撑板、定位锥以及连接杆的配合,实现了对于支架底部防滑和固定的效果,进一步提高了支架的稳定性,避免了传统阳光棚支架因无法进行有效固定,从而出现倒塌的情况,保障了工作人员的安全,降低安全隐患。
  • 一种阳光支架结构
  • [发明专利]一种放电等离子烧结制备质子陶瓷电解质的方法-CN202310866517.8在审
  • 邱鹏;涂宝峰;戚惠颖;苏新 - 山东科技大学
  • 2023-07-14 - 2023-10-13 - C04B35/50
  • 本发明公开一种放电等离子烧结制备质子陶瓷电解质的方法,包括以下步骤:步骤一、将质子陶瓷电解质粉体放入石墨模具中,将质子陶瓷电解质粉体与石墨模具接触面之间用石墨纸隔开;步骤二、对装有质子陶瓷电解质粉体的石墨模具进行预压;步骤三、预压结束后,将装有陶瓷电解质粉体的石墨模具放入放电等离子烧结设备中进行烧结;步骤四、烧结结束后,待石墨模具冷却至室温,然后从放电等离子烧结设备内取出石墨模具并脱模,得到烧结后的样品;步骤五、将烧结后的样品在空气气氛下进行退火处理,以除去碳杂质,得到质子陶瓷电解质成品。本发明能降低BaZrO3基质子陶瓷电解质的烧结温度,保证致密度的同时且不影响电解质的电导率,并且缩短了烧结时间。
  • 一种放电等离子烧结制备质子陶瓷电解质方法
  • [发明专利]一种阴极粉体、其制备方法及固体氧化物燃料电池-CN202310858858.0在审
  • 邱鹏;涂宝峰;戚惠颖;苏新 - 山东科技大学
  • 2023-07-13 - 2023-10-13 - H01M4/90
  • 本发明公开了一种阴极粉体、其制备方法及固体氧化物燃料电池,属于固体氧化物燃料电池领域。包括对La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3‑δ前驱体粉体进行加热以去除有机物;将长度为10cm,宽度为1‑3cm中的任一值的长条状镍箔调节至紧绷状态,并对所述镍箔施加电压为30V,电流为30‑50A中的任一值的电流;将去除有机物的La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3‑δ前驱体粉体用筛网均匀铺至所述镍箔表面,所述镍箔通过电流产生的焦耳热加热所述去除有机物的La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3‑δ前驱体粉体,加热时间为20‑40s中的任一值。本发明应用于固体氧化物燃料电池方面,能够显著加快LSCF粉体的烧结速度,提升LSCF的氧空位浓度。
  • 一种阴极制备方法固体氧化物燃料电池
  • [发明专利]一种基于深度度量学习的小样本图像分类方法-CN202310689739.7在审
  • 蒙秦;苏新;胡文育 - 南京海智芯联科技有限公司
  • 2023-06-12 - 2023-09-08 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于深度度量学习的小样本图像分类方法,它包括:步骤S1、由Inception卷积神经网络使用不同大小的卷积核分别对待分类图像做卷积运算,在同一个卷积层内将卷积运算的结果进行拼接,提取得到特征图;步骤S2、使用自注意力机制网络对特征图进行重要性建模,对特征图中包含不同特征信息的部分赋予权重;步骤S3、用数据集的特征图拟合待分类图像的特征图,用前两个步骤生成数据集中图像的若干个特征图,再用这些特征图去拟合前述待分类图像的特征图;步骤S4、优化神经网络参数。本发明提供一种基于深度度量学习的小样本图像分类方法,用于解决现有度量学习技术难以在样本较少的训练环境中对图像有效的分类的技术问题。
  • 一种基于深度度量学习样本图像分类方法

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