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]具有立体形的容器的制造装置-CN201880063641.8在审
  • 边宇弘 - 新宇COSTEC(株)
  • 2018-09-12 - 2020-05-12 - B29C49/42
  • 本发明涉及具有立体部的容器的制造装置,具体来讲涉及能够利用已制成的预制体迅速大量制造具有立体部的容器的容器制造装置。这种本发明提供的具有立体部的容器的制造装置的特征在于,包括:供应已制成的预制体的预制体供应部、加热从预制体供应部排出移送的预制体的预制体加热部、向外部排出通过了预制体加热部的被加热的预制体的预制体排出部、移送从预制体排出部排出的预制体的容器成型用移送部;被容器成型用移送部通过,具有被容器成型用移送部移送的被加热的预制体膨胀的情况下提供容器的外观的模具的容器成型部;设成邻接于容器成型部以向收容于模具的预制体提供空气使得膨胀的空气供应部;设成邻接于所述容器成型部以向设于容器成型部的模具的内部供应用于模内贴标的标签的标签供应部;以及设成邻接于所述容器成型部,向邻接的区域取出被容器成型用移送部从容器成型部排出移送的容器的容器取出部。
  • 具有立体形状容器制造装置
  • [发明专利]用于衣服建模的身体形显示方法-CN201980028734.1在审
  • 韩东洙;李东旭 - 试衣新
  • 2019-11-28 - 2021-07-30 - G06F30/12
  • 根据本发明的一实施例的显示根据用户所输入的身体尺寸的第一身体形和根据推荐身体尺寸的第二身体形的方法,所述方法可以包括:从用户接收用于衣服的建模的第一身体尺寸;通过使用所述第一身体尺寸确定与所述第一身体尺寸相似的第二身体尺寸;基于所述第一身体尺寸生成第一身体形,基于所述第二身体尺寸生成第二身体形;以及显示所述第一身体形和所述第二身体形
  • 用于衣服建模身体形状显示方法
  • [实用新型]换挡杆的杆体形综合检测装置-CN201420646563.3有效
  • 胡柯铭 - 重庆佳速汽车零部件有限公司
  • 2014-10-28 - 2015-04-08 - G01B5/00
  • 本实用新型公开了一种换挡杆的杆体形综合检测装置,包括底板、定位座、第一快速夹头和第二快速夹头;还包括第一圆柱形测量柱、第二圆柱形测量柱、第三圆柱形测量柱、测量套管和后段位置测量定位座。;将各圆柱形测量柱分别插入底板上的第一定位插孔中,若各测量柱的通过段不与杆体折弯部发生干涉、同时止过段与杆体折弯部产生干涉,则证明折弯部位置正确;通过本工装能快速的对杆体后段空间角度位置及各折弯部折弯形状位置进行检测
  • 换挡体形综合检测装置
  • [发明专利]个人整体象定位诊断系统-CN201610995876.3在审
  • 金晨怡 - 温州大学
  • 2016-11-12 - 2017-03-22 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种个人整体象定位诊断系统,其特征在于,包括数据库系统,客户端,个人信息实时采集系统,所述数据库系统,客户端,其中,所述数据库系统用于存储且处理由所述个人信息实时采集系统采集的信息,所述客户端用于用户实时查询本发明提供的个人整体象定位诊断系统,个人形象定位准确,娱乐性强,适应人们日益增长的精神需求,可普遍适用于各大电子产品,如电视机,KTV等。
  • 个人整体形象定位诊断系统
  • [发明专利]一种无监督形状对应方法及人体形对应方法-CN202111069850.3有效
  • 刘圣军;徐浩钧;李钦松;胡玲;刘新儒 - 中南大学
  • 2021-09-13 - 2022-06-17 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种无监督形状对应方法,包括获取训练数据和测试数据,生成数据集;对数据集进行预处理;采用特征提取网络对预处理后的数据集进行特征提取;采用针对泛函数的谱流形小波约束优化,得到形状对应的概率密度矩阵,生成初始形状对应模型;提出作用于形状对应网络的无监督损失函数;生成最终形状对应模型;将初始三维形状发送到最终形状对应模型,生成带有初始三维形状特征信息的三维形状模型。并进一步提升了使用深度学习的形状对应算法的准确率,输出形状更加鲁棒。提出的无监督损失函数不需要网络额外的输入或者预先计算其他信息,大大提升了效率。
  • 一种监督形状对应方法人体

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