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]一种无轨半门式起重机-CN202321720985.6有效
  • 金庆好;吴西辉;赵世林;王若飞;卢云昌;夏维全 - 纽科伦(新乡)起重机有限公司
  • 2023-07-04 - 2023-08-22 - B66C19/00
  • 一种无轨半门式起重机,包括地梁装置,在地梁装置上设置矩形管支腿,矩形管支腿上设置有主梁,主梁上滑动设置有电动葫芦,在主梁的端部设置上端梁装置;上端梁装置包括铰轴,铰轴通过轴连接铰座,铰座与平衡臂固定连接,平衡臂的两端设置有水平轮装置,且在平衡臂上设置有驱动装置,驱动装置包括驱动电机以及受驱动电机驱动运行的上端梁驱动轮;地梁装置包括位于每个矩形管支腿下端的地面轮,地面轮包括铁芯轮轴以及设置在铁芯轮轴外面的聚氨酯层。与现有技术相比,本实用新型具有以下几方面的优点:该起重机可以实现纵向及横向的移动,同时能进行微调,解决地面不平及上轨道倾斜的问题。
  • 一种无轨半门式起重机
  • [实用新型]一种吊运铁轨液压悬臂起重机-CN202321794053.6有效
  • 雷金柱;赵世林;王若飞;王会超 - 纽科伦(新乡)起重机有限公司
  • 2023-07-10 - 2023-08-22 - B66C23/06
  • 一种吊运铁轨液压悬臂起重机,底座上设置有固定立柱,固定立柱上设置有旋转动力单元,旋转动力单元的输出轴上安装有旋转立柱,旋转立柱的侧方设置有下铰座,下铰座上铰接连接有液压缸的缸体,液压缸的输出轴与上铰座,上铰座的另一端固定连接悬臂,且悬臂上设置有铰接轴,铰接轴设置在立柱铰座上;悬臂上滑动设置有环链葫芦;所述的旋转动力单元与电气箱相连接,电气箱设置在电气箱平台上,电气箱平台固定在旋转立柱上。本实用新型可以使悬臂实现水平面旋转动作以外,在重力方向可以俯仰20°动作,从而使悬臂可以实现重力方向调节及水平方向的旋转,可以适应多种平面基础,应用范围广泛,特别适用于空间受限,吊运超长超重的铁轨。
  • 一种铁轨液压悬臂起重机
  • [发明专利]一种煤层瓦斯抽采微型自动化钻孔装置及方法-CN202111358268.9有效
  • 张千贵;赵世林;范翔宇;赵鹏斐;陈昱霏;么勃卫;何亮;孟凡 - 西南石油大学
  • 2021-11-16 - 2023-03-14 - E21B7/04
  • 本发明公开了一种煤层瓦斯抽采微型自动化钻孔装置及方法,包括多角度钻进支撑系统、真空钻压系统、钻柱及动力控制系统和负压集气系统,多角度钻进支撑系统可以实现水平钻进或倾斜钻进;真空钻压系统包括真空泵和真空伸缩负压杆,真空负压杆配合装置方钻杆后部底板,利用压差为方钻杆钻进提供推力,钻柱及动力控制系统能够固定方钻杆并为其提供动力,负压集气系统包括环形吸气管、吸气泵、收集罐,通过环形集气管左方的吸气孔配合吸气泵的使用,将钻孔周围泄露的瓦斯进行吸收,并将瓦斯收集到收集罐中,再通过收集罐下方连接的地面瓦斯管道将瓦斯气体抽出工作面,有效降低煤层钻孔过程中瓦斯溢出的风险性,确保瓦斯抽采钻井过程顺利完成。
  • 一种煤层瓦斯微型自动化钻孔装置方法
  • [发明专利]非对称卷积网络的流量检测模型的训练方法及检测方法-CN201911265846.7有效
  • 纪书鉴;叶可江;赵世林;须成忠 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2019-12-11 - 2022-07-29 - H04L9/40
  • 本发明公开一种非对称卷积网络的流量检测模型的训练方法及检测方法,所述非对称卷积网络的流量检测模型包括非对称卷积自编码网络和分类网络,该训练方法包括:构建对称卷积自编码网络,所述对称卷积自编码网络包括编码网络和解码网络;利用训练样本对所述对称卷积自编码网络进行训练;将训练完成的所述对称卷积自编码网络中的解码网络去除,得到非对称卷积自编码网络;利用所述非对称卷积自编码网络提取训练样本的抽象特征,并利用抽象特征训练分类网络,以完成非对称卷积网络的流量检测模型的训练。相对于现有的检测模型具有更高的检测准确率和更低的误报率,检测模型只保留了编码网络,从而让模型更加轻便且更易于特征提取,节省开销。
  • 对称卷积网络流量检测模型训练方法

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