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]基于数据处理的计算机网络信息安全管理方法-CN202310652402.9在审
  • 苏志雄;苏森林;黄明智;余建辉;朱春璇 - 云念软件(广东)有限公司
  • 2023-06-05 - 2023-10-17 - H04L9/40
  • 本发明公开了基于数据处理的计算机网络信息安全管理方法,涉及数据处理技术领域,该方法包括:构建计算机网络安全风险特征库;根据计算机信息安全标准,获得网络安全因素集合,按照该集合对计算机网络安全风险特征库进行多维评价,获得网络安全因素风险数据集,以此作为风险样本数据集进行训练,获得基础风险评估分支模型集合,将各分支模型进行融合,生成计算机网络风险自适应评估模型,基于该模型对计算机网络信息进行风险评估,并根据风险评估结果进行信息安全处理。本发明解决了现有技术中计算机网络信息安全管理的效率低、准确性低的技术问题,达到了提高计算机网络信息安全管理的效率和准确性的技术效果。
  • 基于数据处理计算机网络信息安全管理方法
  • [发明专利]一种基于三轴加速度空时特征融合的手势识别方法及系统-CN202110349364.0有效
  • 黄明智;李小勇;易晓辉 - 华南师范大学
  • 2021-03-31 - 2023-10-13 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种基于三轴加速度空时特征融合的手势识别方法,包括以下步骤:获取三轴加速度样本数据,并使用标注分类标签进行数据集划分;对数据集进行标准化处理,得到标准化数据集;将标准化数据集进行空域特征提取和时域特征提取;通过空域特征数据和时域特征数据训练预测分类模型;使用训练后的预测分类模型进行分类识别,得到识别结果;本发明可以获取空域信息作为模型的特征,门控循环单元具有长距离时序数据的信息特征提取能力,从而保证了系统具有处理有局部相关性的时序数据的能力;另外,将三轴加速度信号的空域特征和时域特征作为分类特征进行输入,同时提升了手势识别分类方法的准确性,以及分类系统的鲁棒性。
  • 一种基于加速度特征融合手势识别方法系统
  • [发明专利]基于高斯过程回归和深度学习的PM2.5浓度预测方法-CN202310523089.9在审
  • 黄明智;何家安;李小勇;吴凤儿;易晓辉;陈振国 - 华南师范大学
  • 2023-05-10 - 2023-09-22 - G06N3/0464
  • 本发明提供基于高斯过程回归和深度学习的PM2.5浓度预测方法,包括:步骤1:获取PM2.5浓度历史数据;PM2.5浓度历史数据包括为PM2.5浓度真实值的输入变量和为PM2.5浓度预测值的输出变量;步骤2:按照预设比例将PM2.5浓度历史数据划分成训练数据集及测试数据集,并对训练数据集和测试数据集进行预处理;步骤3:构建融合卷积神经网络和长短时记忆网络的PM2.5浓度点预测模型,将预处理后的训练数据集输入至PM2.5浓度点预测模型中进行多次训练,获取理想参数,并基于理想参数,对PM2.5浓度点预测模型进行配置;步骤4:将预处理后的测试数据集输入至配置完成的PM2.5浓度点预测模型,获得输出变量的点预测结果;步骤5:构建高斯过程回归和深度学习的PM2.5浓度预测混合模型,将点预测结果输入至PM2.5浓度预测混合模型,获得点预测结果对应的概率分布函数和预测区间。
  • 基于过程回归深度学习pm2浓度预测方法
  • [发明专利]化学需氧量智能预测方法和系统-CN202110980539.8有效
  • 黄明智;万鑫;易晓辉;李小勇;麦文杰 - 华南师范大学
  • 2021-08-25 - 2023-09-19 - G16C20/70
  • 本发明涉及化学需氧量(COD)智能预测方法和系统。其中的方法包括步骤:通过传感器采集用于预测COD的输入对象数据组,并对数据组作预处理;建立卷积神经网络(CNN)与共享权值记忆神经网络(SWLSTM)结合高斯过程回归(GPR)的融合预测模型,将所述预处理后输入对象数据组输入到模型中,对模型进行训练;利用训练后模型对所述输出对象进行智能预测和评估,并得到分析结果。其中的系统包括传感器阵列和计算机装置,所述传感器阵列至少包括温度传感器、pH传感器和溶解氧传感器,所述计算机装置用于实施所述方法。本发明可解决水体COD测试难度大、成本高等问题,并提供一种更加高效、智能和便捷的预测和评估应用。
  • 化学需氧量智能预测方法系统
  • [实用新型]一种生物炭净水回收装置-CN202321323052.3有效
  • 黄明智;周巧;易晓辉;陈振国;涂俊;陈惠珍;邱燚权 - 华南师范大学
  • 2023-05-29 - 2023-09-15 - C02F1/28
  • 本实用新型提供了一种生物炭净水回收装置。一种生物炭净水回收装置,包括:净水仓;分离组件,所述分离组件安装在所述净水仓内,用于对净化水和生物炭进行分离;搅拌组件,所述搅拌组件安装在所述净水仓内,用于对水和生物炭进行混合;储水仓,所述储水仓安装在所述净水仓的下方,所述储水仓与所述净水仓相通;使用生物炭对微污染水进行净化,净水处理成本省。本设备结构简单,占地面积小,可自由移动,能自动化控制流量和净水时间,且使用后的生物炭可回收再利用,应用前景广。
  • 一种生物净水回收装置
  • [实用新型]一种污水电芬顿处理装置-CN202321323051.9有效
  • 黄明智;陈惠珍;易晓辉;陈振国;涂俊;邱燚权;谢悦 - 华南师范大学
  • 2023-05-29 - 2023-09-15 - C02F1/461
  • 本实用新型提供了一种污水电芬顿处理装置。一种污水电芬顿处理装置,包括:反应罐;基座,所述基座安装在所述反应罐的下方;曝气组件,所述曝气组件安装在所述反应罐的内部,用于对污水进行处理;所述曝气组件包括:曝气泵,所述曝气泵安装在所述基座内,所述曝气泵与外部电源连接;多孔圆筒,所述多孔圆筒通过安装架安装在所述反应罐的内部;通过快速的电芬顿反应,能快速降解水体中的污染物,提升过氧化氢产量,通过移动升降台带动铁泥储存仓下降,移出基座,再对铁泥储存仓进行拆卸,对铁泥进一步利用,减少资源浪费及二次污染。
  • 一种污水电芬顿处理装置
  • [发明专利]电子装置-CN202211024516.0在审
  • 蔡富羽;陈俊富;赵哲雄;黄明智;熊东盛;梁尚智 - 华硕电脑股份有限公司
  • 2022-08-25 - 2023-08-08 - G06F11/32
  • 本案提供一种电子装置。此电子装置包含一电脑系统、一发光模块以及一控制单元。电脑系统适于执行一开机程序,且开机程序持续一第一时间长度。发光模块具有多个指示灯,每一指示灯具有一指示功能。控制单元电性连接于发光模块。其中,当电脑系统进入一开机程序,控制单元控制这些指示灯在一第二时间长度内产生一第一发光效果。此第二时间长度短于第一时间长度。
  • 电子装置
  • [实用新型]一种全自动海藻酸钠固定化微球制备装置-CN202222963281.3有效
  • 黄明智;涂俊;易晓辉;陈振国;王世香 - 华南师范大学
  • 2022-11-08 - 2023-08-08 - B01J13/02
  • 本实用新型涉及一种全自动海藻酸钠固定化微球制备装置,属于环境微生物固定化处理技术领域。一种全自动海藻酸钠固定化微球制备装置,包含电机、搅拌容器、控制显示屏、提升泵、泵入管、滴定布置器等,其中电机通过电机升降杆与主支撑杆连接,电机升降连接杆一侧有连接加固杆,搅拌桨转速显示屏右侧设有搅拌桨控制开关,所述滴定枪头有独立控制开关,所述滴定枪头下方有盛接容器收集固定化微球。本实用新型采用自动搅拌和输送泵等设置,大大减少人力,布置器可通过独立滴定枪头控制均匀滴定速度,所得微球质地均一,为固定化微球载体材料制备规模化生产提供便利,应用前景广阔。
  • 一种全自动海藻固定化微球制备装置
  • [发明专利]基于残差网络和注意力机制的污水处理软测量方法及系统-CN202111091225.9有效
  • 黄明智;李小勇;易晓辉;王晓珊 - 华南师范大学
  • 2021-09-17 - 2023-07-11 - G06F18/25
  • 本发明涉及用于污水处理的软测量方法及系统。其中的方法包括:通过获取传感器采集水体参数的历史数据,所述历史数据包括输入特征变量和输出目标变量,并且将历史数据划分到训练集、验证集和测试集;对训练集进行标准化处理,得到标准化后的训练特征以及标准化参数,并且构建基于残差网络和注意力机制的污水处理软测量模型;使用训练集标准化得到的标准化参数对验证集和测试集进行标准化,再使用训练集和验证集对基于残差网络和注意力机制的污水处理软测量模型进行训练;采用已训练的污水处理软测量模型,利用当前的输入特征变量对输出目标变量进行软测量预测。其中的系统包括:用于获取水体参数的传感器以及实施上述方法的计算机装置。
  • 基于网络注意力机制污水处理测量方法系统

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