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]无线充电系统的互感检测方法、控制方法及相应的系统-CN202011554847.6有效
  • 刘玮;胡超;罗勇 - 中兴新能源科技有限公司
  • 2020-12-23 - 2022-12-27 - H02J50/10
  • 所述无线充电系统的互感检测方法包括:控制接收端的全桥整流电路处于短路状态,控制所述无线充电系统在预设的频率范围内变频工作,识别所述接收端的补偿电容和补偿电感的谐振频率点,再结合测量出的该谐振频率点下的电气参数,也即发射线圈上的当前电流值和所述接收端的补偿电感两端的当前电压值,计算得出所述无线充电系统的互感值。本发明通过获取所述接收端的补偿电感和补偿电容谐振或接近谐振时的电气参数以获得较精准的互感值,可以消除所述接收端的补偿参数的工程误差,大大提高了检测精度;并将精准的互感值纳入系统控制中,大大提高系统的性能和稳定性
  • 无线充电系统互感检测方法控制相应
  • [发明专利]风格迁移模型训练方法和装置、风格迁移方法和装置-CN202110891320.0有效
  • 王迪 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-08-04 - 2022-12-27 - G06T19/00
  • 本公开提供了一种风格迁移模型训练方法和装置,涉及计算机视觉、深度学习、增强/虚拟现实等技术领域。具体实现方案为:获取预置的样本集,样本集包括至少一个样本,样本包括二维原图和与二维原图对应的风格化图;获取预先建立的包括卷积神经网络的风格迁移网络,卷积神经网络用于表征二维图像与风格化的三维图像参数之间的关系;将样本集中选取的样本中的二维原图输入风格迁移网络,得到卷积神经网络预测的三维图像参数;基于预测的三维图像参数和选取的样本中的风格化图,训练卷积神经网络;响应于确定卷积神经网络满足训练完成条件,将卷积神经网络作为风格迁移模型
  • 风格迁移模型训练方法装置
  • [发明专利]一种有轨电车发车时刻表设计方法-CN201811010226.4有效
  • 叶茂;盛蕊;钱思名;熊祎;马灵玲;陈雅婧 - 南京理工大学
  • 2018-08-31 - 2022-11-04 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种有轨电车发车时刻表设计方法,包括五大步骤:(一).将现代有轨电车一天的运营时间划分为K个运营时段,构建设计列车发车时刻表所需的数据库,包括以下步骤:a.获取线路参数数据,b.设定目标函数参数数据,c.设定算法参数数据,(二).构建设计列车发车时刻表所需的目标函数,包括以下步骤:a.构建总目标函数,b.构建客流到达函数,c.基于上述函数求得第k个运营时间段的目标函数,d.基于上述函数求得全天K个运营时段的总目标函数,e.构建约束条件,(三).构建设计发车时刻表所需的算法模块,(四).计算不同运营时段有轨电车的调度运营数据,(五).生成有轨电车发车时刻表。
  • 一种有轨电车发车时刻表设计方法
  • [发明专利]一种超高速电机参数在线辨识方法-CN202110860830.1有效
  • 邹博文;梁新成;任玥;张炳飞;张智文;刘学高 - 西南大学
  • 2021-07-29 - 2022-11-04 - H02P21/14
  • 本发明提供了一种超高速电机参数在线辨识方法,包括以下步骤:1、初始化LMS神经网络模型参数;2、通过母线电压与电流调理电路采样得到超高速永磁同步电机的三相电流值及电压值;3、进行Clark变换得到定子电压和定子电流d、q轴分量;4、输入到双层模型,得到双层模型输出的电流向量;5、作为LMS算法的输入,计算误差函数的值;6、若该值不收敛或该值大于所述允许误差,则更新学习步长与隐含层连接权值后进入步骤2,若该值收敛且小于等于允许误差则进入步骤采用本发明方法,能准确识别超高速电机参数,精确输出超高速电机角速度估计值和电机转子角度估计值。
  • 一种超高速电机参数在线辨识方法
  • [发明专利]数据处理方法及系统-CN202210907336.0有效
  • 张震宇 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-07-29 - 2022-11-22 - G06F16/27
  • 其中所述数据处理方法应用于数据处理系统,所述系统包括数据处理节点和数据存储节点,所述方法包括:所述数据处理节点,接收针对待处理数据的数据处理请求,对所述数据处理请求进行解析,获得所述数据处理请求的数据处理参数以及请求类型;以及将所述数据处理参数以及所述请求类型发送至所述数据存储节点;所述数据存储节点,在确定存在与所述请求类型对应的数据处理模板的情况下,通过所述数据处理参数以及所述数据处理模板对所述待处理数据进行处理。从而使得数据存储节点不需要对数据处理请求进行解析优化,避免了数据存储节点的计算资源被大量浪费的问题,进一步提高了数据存储节点的请求处理效率。
  • 数据处理方法系统

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