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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  • [发明专利]一种异山梨醇快速结晶的方法-CN202111647979.8有效
  • 项盛;谭颖;童聪聪 - 国科温州研究院(温州生物材料与工程研究所)
  • 2021-12-30 - 2023-09-29 - C07D493/04
  • 本发明公开了一种异山梨醇快速结晶的方法,包括以下步骤:(1)配制含粗异山梨醇、溶剂和成核剂的混合溶液,粗异山梨醇溶解到混合溶液中;成核剂为二元羧酸或二元羧酸酯;(2)将混合溶液冷却结晶,析出异山梨醇晶体;(3)固液分离,并减压脱除溶剂得到含成核剂的异山梨醇晶体。本发明的一种异山梨醇快速结晶的方法利用二元羧酸或二元羧酸酯作为成核剂,可显著缩短异山梨醇的重结晶时间,且重结晶后成核剂不用脱除,纯化后的异山梨醇可直接应用于聚酯的制备,简化生产流程,提高生产效率。
  • 一种山梨快速结晶方法
  • [发明专利]I2C设备热插拔方法、系统、设备、介质及产品-CN202211674256.1在审
  • 项盛 - 上海闻泰信息技术有限公司
  • 2022-12-26 - 2023-04-11 - G06F13/40
  • 本公开是关于一种I2C设备热插拔方法、系统、设备、介质及产品,包括:监测所述I2C设备的插拔状态,所述插拔状态包括插入状态和拔出状态;在确定所述插拔状态为所述插入状态时,向所述控制模块发送插入指令,基于所述控制模块和所述插入指令控制所述I2C设备上电、I2C总线初始化以及I2C设备驱动和所述I2C总线驱动加载;在确定所述插拔状态为所述拔出状态时,向所述控制模块发送拔出指令,基于所述控制模块和所述拔出指令控制控制所述I2C设备下电、I2C总线反初始化以及I2C设备驱动和所述I2C总线驱动卸载,实现I2C设备的热插拔功能。
  • i2c设备热插拔方法系统介质产品
  • [发明专利]一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法-CN201910471710.5有效
  • 秦毅;项盛;金磊;王阳阳 - 重庆大学
  • 2019-05-31 - 2023-03-24 - G06F30/17
  • 本发明涉及一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法,属于大数据和智能制造领域。该方法首先对采集的齿轮震动信号的高维特征进行简化和融合;然后将降维后的融合特征信息用于偏心长短期记忆网络LSTMPP的多步预测,针对不同特征信息所包含的信息量不同的特点,采用注意力机制方法对融合特征数据进行偏心处理;最后,根据偏心处理结果,放大输入数据和递归数据的权重,对融合特征数据进行自动和不同程度的处理。本发明能够在降低计算量的同时提高齿轮剩余寿命的预测速度与精度。
  • 一种基于lstmpp齿轮剩余寿命预测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的双目自动化齿轮点蚀检测装置-CN201911061376.2有效
  • 秦毅;奚德君;朱才朝;项盛 - 重庆大学
  • 2019-11-01 - 2023-03-24 - G06T7/00
  • 本发明属于计算机视觉检测领域,涉及一种基于深度学习的双目自动化齿轮点蚀检测装置,包括齿轮箱系统、数据采集系统、图像处理系统、齿面定位系统、控制系统、电机,其中,齿轮箱用于安装成对的啮合齿轮;所述数据采集系统设置在齿轮箱侧壁,其上设有CCD工业相机;所述图像处理系统基于深度学习技术完成齿轮点蚀的定量评估与目标检测;所述齿面定位系统的两端分别连接电机及齿轮箱,将电机的扭矩传送至齿轮箱的输出轴。能够根据啮合齿轮特性确定数据采集系统的最优安装基点,并结合光源和相机布置方案找到有效检测区域,有效节省了检测装置安装空间并适应啮合齿轮运转特性。
  • 一种基于深度学习双目自动化齿轮检测装置
  • [发明专利]一种基于机器视觉的齿轮点蚀检测系统-CN201910024202.2有效
  • 秦毅;陈伟伟;项盛;阎昊冉 - 重庆大学
  • 2019-01-10 - 2023-02-21 - G06T7/90
  • 本发明属于齿轮表面缺陷检测领域,涉及一种基于机器视觉的齿轮点蚀检测系统,主要包括视觉检测模块、图像处理模块、光照模块、齿轮夹具模块、以及用于安装上述模块的工作台,其中,光照模块具的核心是光源,视觉检测模块的核心是CCD工业相机,齿轮夹具通过三爪卡盘对齿轮进行定位安装,三者相结合获取齿轮各个齿面的点蚀图像信息;图像处理模块实现从采集到的图像信息中分割出有效工作齿面部分,得到其中的点蚀部分像素数量与工作齿面部分的像素数量之比,从而得到点蚀率评估齿轮的点蚀等级。整个装置实现了自动化和齿轮点蚀评估的量化,有效的提高了对于点蚀检测的效率和精度。
  • 一种基于机器视觉齿轮检测系统
  • [发明专利]基于自动多微分学习深度网络的航空发动机寿命预测方法-CN202111261992.X在审
  • 秦毅;项盛;罗均;蒲华燕;钱泉 - 重庆大学
  • 2021-10-28 - 2022-01-28 - G06F30/17
  • 本发明提供一种基于自动多微分学习深度网络的航空发动机寿命预测方法,具体步骤为:采集待预测航空发动机多维退化参数获得采集数据;采用滑动窗口对采集数据进行分割获得预处理数据;构建包括MBCNN模型、MCBLSTM模型、全连接层FC1、回归层的航空发动机剩余寿命预测模型;将预处理数据作为MBCNN模型的输入数据,提取MBCNN模型的输出,将MBCNN模型的输出及递归数据作为MCBLSTM模型的输入数据,提取MCBLSTM模型的输出;将MCBLSTM模型的输出作为全连接层FC1的输入,得到全连接层FC1的输出,将输入回归层中进行预测的剩余寿命的预测。本申请通过ADLDNN模型对特征自动筛选并于差异化学习相结合,提高了寿命预测的准确性和泛化能力。
  • 基于自动微分学习深度网络航空发动机寿命预测方法

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