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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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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[外观设计]英语学习机-CN202230850727.4有效
发明人：袁梓 -专利权人：杨凌职业技术学院
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： 14-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：英语学习机。2.本外观设计产品的用途：一种英语学习机。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
英语学习机

[实用新型]一种口腔科用多功能口腔镜-CN202221280994.3有效
发明人：袁梓;左军 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： A61B1/247 文献下载
摘要：本实用新型涉及医疗器械技术领域，尤其为一种口腔科用多功能口腔镜，包括防护块、马达控制器和口腔镜，所述防护块的顶端开设有调节孔；所述防护块的内腔设置有升降组件，所述防护块的内腔设置有第一调节组件，所述防护块的内腔设置有第二调节组件；所述第一调节组件包含有第一固定块，所述第一固定块的一侧固定连接有第一马达。本实用新型具备可自动调节角度、便于安装和的可自动调节高度的优点，在实际使用过程中，避免了使用者需要手动旋转口腔镜的情况，既减轻了使用者的工作负担，又省时省力，并且也无需使用者手动高度调节，有利于对患者的口腔进行防护，方便使用者使用，并且也方便对口腔镜进行快速拆卸或者安装。
一种口腔科多功能口腔

[实用新型]一种桥梁隧道裂缝检测装置-CN202220063705.8有效
发明人：夏远征;李卓运;袁梓 -专利权人：吉林省高速公路集团试验检测有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G01B5/14 文献下载
摘要：一种桥梁隧道裂缝检测装置，及裂缝检测技术领域，包括安装座和稳固座，安装座的表面开设有测量槽，安装座的内壁开设有安装环槽，安装环槽的内部设置有照明环灯，安装座的底部设置有第一磁吸环，安装座的底部活动连接有底座，底座的表面均匀开设有活动孔。本实用新型通过设置的安装座、照明环灯、第一磁吸环、底座、刻度杆、限位座和第二磁吸环，辅助测量人员稳定的完成测量工作，在实际的使用过程中，工作人员首先将底座通过贴合圈对裂缝测量处稳定的罩起来，此时再通过第二磁吸环将底座整体与安装座底部的第一磁吸环处稳定的对接起来，之后启动安装环槽内部的照明环灯，照亮安装座以及底座内部。
一种桥梁隧道裂缝检测装置

[发明专利]基于离散余弦变换和U-Net的时序异常检测方法-CN202010759031.0在审
发明人：吴渊;袁梓;金城 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于时间序列异常检测技术领域，具体为一种基于离散余弦变换和U‑Net的时序异常检测方法。该方法包括训练阶段和检测阶段，具体步骤如下：训练阶段将正常时序数据编码为特征图，并构建U‑Net模型，使用特征图作为样本来训练模型；检测阶段将时序数据编码为特征图，把特征图输入训练好的模型获得异常分数，并根据异常分数的大小判断是否异常。本发明采用的离散余弦变换和U‑Net网络模型能够有效的捕捉时序数据的时间依赖性，与基准方法相比，能实现对异常更准确地检测。
基于离散余弦变换 net 时序异常检测方法

[发明专利]基于显著图的时间序列异常点检测方法-CN202010759034.4在审
发明人：吴渊;袁梓;金城 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于时间序列异常检测技术领域，具体为一种基于显著图的时间序列异常点检测方法。本发明分为序列谱残差变换阶段和序列显著图重构阶段。序列谱残差变换阶段将原始序列转化为显著图形式；序列显著图重构阶段将上一阶段得到的显著图序列作为输入，经过编码解码重构显著图序列，编码阶段利用长短期记忆模型来将输入序列压缩到向量，解码阶段利用对称的长短期记忆模型将向量重构得到的重构显著图序列，计算重构显著图序列和原始显著图序列的残差得到异常评分，通过与阈值比较检测出异常点。该方法能够很好的检测一维时间序列的异常，在时间序列异常检测通用数据集上取得了较好的结果。
基于显著时间序列异常检测方法

[发明专利]一种基于多任务深度学习的姿态估计与人体解析系统-CN202010464461.X在审
发明人：吴渊;金城;袁梓 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务深度学习的姿态估计与人体解析系统。本发明系统包括人体检测子网和姿态估计与人体解析联合学习子网；输入图像首先经过人体检测子网得到人体的位置、掩码等信息，并根据这些信息从多人图像中提取出无干扰的单人图像；再将无干扰的单人图像经过姿态估计与人体解析联合学习子网，得到姿态估计结果和多粒度人体解析结果；最后将单人姿态估计结果和多粒度人体解析结果合并到原图像上。本发明基于人体姿态区分不同人体实例，在多人图像上取得了更好的人体检测效果；本发明中能提升姿态估计与人体解析这两个任务的准确率；在人体解析任务上采用级联网络结构，能有效提升人体解析准确率，便于更细解析粒度上扩展。
一种基于任务深度学习姿态估计人体解析系统

[实用新型]折叠式铁锨把-CN201220665699.X有效
发明人：靳金龙;杨国英;袁梓 -专利权人：靳金龙
申请日： 2012-12-06 - 公布日： 2013-06-12 - 主分类号： E02F3/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种折叠式铁锨把，该铁锨把包括上、下2节木杆，两木杆的对接端分别设有上、下杆接头，两杆接头的外圆直径小于木杆的外圆直径，在上、下杆接头之间设有活动插销和加力弹簧，两杆接头的外部套装有外圆直径与木杆直径相同的上套箍和下套箍，其中上套箍的一侧开有手柄定位槽，槽中装有操作手柄，该手柄通过螺栓与活动插销上的连接耳连接。该锨把折叠拆装十分便捷，而且连接稳定，便于骑行携带，实用效果好，能可靠地保证骑行车载行程中的安全性，有效地避免人身事故的发生。
折叠式铁锨

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