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]一种跨风电机组的迁移故障诊断方法-CN202111273526.3在审
  • 谢平;张兴民;江国乾;崔健;贾楠楠;何群 - 燕山大学
  • 2021-10-29 - 2022-01-28 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种跨风电机组的迁移故障诊断方法,属于风电机组故障诊断技术领域,包括利用风电机组的SCADA系统采集多组同风场同类型风机数据,并进行数据预处理及数据打标;将机组划分源域机组和目标域机组,源域机组数据和少量目标域机组数据作为训练集,其余的目标域数据按比例划分验证集和测试集;针对风电机组数据设计深度卷积神经网络特征学习模块,进行特征的融合提取,得到不同机组数据的深层特征;将分布对齐后的特征输入到分类层中,输出得到目标域风电机组数据的故障类型
  • 一种跨风电机组迁移故障诊断方法
  • [发明专利]分心检测模型的训练方法、分心检测方法及装置-CN202111561183.0在审
  • 徐海涛;赵际;邬惠峰 - 杭州电子科技大学
  • 2021-12-16 - 2022-03-29 - G06V20/59
  • 本申请提供了一种分心检测模型的训练方法、分心检测方法及装置,通过获取多个图像样本和多个图像样本各自对应的标签,并将多个图像样本分别输入初始分心检测模型中的第一特征提取模型和第二特征提取模型中,得到各图像样本对应的第一特征和第二特征,再将各图像样本对应的第一特征和第二特征输入初始分心检测模型中的分类模型中,得到各图像样本对应的驾驶状态预测结果,再根据各图像样本对应的驾驶状态预测结果和多个图像样本各自对应的标签,更新初始分心检测模型的网络参数
  • 分心检测模型训练方法装置

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