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]一种可拆式变形补偿-CN201010300079.1无效
  • 蔡敏 - 贵阳铝镁设计研究院
  • 2010-01-07 - 2011-07-13 - F16L51/00
  • 本发明公开了一种可拆式变形补偿器,包括内管(11)和套在内管(11)外周的外管,外管分为左外管(1)和右外管(12),右外管(12)的端头连接变径短节(10)的窄端,变径短节(10)的宽端连接外壳(5)与现有技术相比,本发明工作时,内外管产生膨胀差,外管可以自由伸缩,以补偿膨胀差;通过调节外管与变径短节间的距离可以调节变形补偿,适合膨胀差会发生变化的场合;对于膨胀差大的场合,由于补偿可调,亦无需增加补偿器的数量,可降低成本;当内外管因膨胀差发生相对运动时,由于密封填料会防止管隙间物料产生泄漏;本发明为可拆式结构,零部件的拆卸更换和维护维修极为方便。
  • 一种可拆式变形补偿
  • [发明专利]加快锂离子电池充电速度的方法、装置和储存介质-CN202110852314.4在审
  • 甘戈;乐忠明 - 钰泰半导体南通有限公司
  • 2021-07-27 - 2021-10-29 - H01M10/44
  • 本申请提供的加快锂离子电池充电速度的方法、装置和储存介质,包括对锂离子电池进行恒流充电Icc、判断锂离子电池的电压是否达到充满阈值和第一补偿之和,若所述锂离子电池的电压达到充满阈值和第一补偿之和,则使充电电流第一次降低,降低为Icc/n,补偿同比例降低为第二补偿;其中,n为正整数,若锂离子电池的电压达到充满阈值和第二补偿之和,则进一步使充电电流降低,补偿进一步降低,并判断电流降低次数是否为n,补偿是否降为零,若电流降低次数为n,补偿降为零,则结束充电,内阻补偿后,恒压充电时间明显缩短,充满程度也得到了提升。
  • 加快锂离子电池充电速度方法装置储存介质
  • [发明专利]图像处理装置和图像处理方法-CN201180050298.1无效
  • 佐藤数史 - 索尼公司
  • 2011-10-17 - 2013-06-19 - H04N7/32
  • 块选择处理单元(33)根据要被处理用于编码的运动补偿块的块大小和已被编码的相邻运动补偿块的块大小,从与该运动补偿块相邻的相邻运动补偿块中选择块。预测运动矢量信息生成单元(34)通过使用所选择的块的运动矢量信息,生成关于要编码的运动补偿块的预测运动矢量信息。运动预测/补偿单元(32)通过使用由预测运动矢量信息生成单元(34)生成的预测运动矢量信息,进行帧间预测并生成预测图像数据。
  • 图像处理装置方法
  • [发明专利]一种印制线路板线路的动态蚀刻补偿方法-CN201710986294.3在审
  • 罗登峰;刘喜科;戴晖 - 梅州市志浩电子科技有限公司
  • 2017-10-20 - 2018-01-19 - H05K3/06
  • 本发明涉及PCB技术领域,公开了一种印制线路板线路的动态蚀刻补偿方法,包括步骤根据待蚀刻线路图形的底铜厚度,为待蚀刻线路图形中的各条线路分别设定相应的初始蚀刻补偿;对于每条线路,若其第一部分处于密集区且第二部分位于非密集区,则将当前线路的初始蚀刻补偿减少得到第一蚀刻补偿,将当前线路的初始蚀刻补偿增加得到第二蚀刻补偿;根据第一蚀刻补偿对第一部分进行蚀刻补偿,同时根据第二蚀刻补偿对第二部分进行蚀刻补偿。本发明实施例对同一条线路的处于不同区域的各个部分按照所处区域的密集程度来设计不同补偿,可有效保障蚀刻后同种规格线宽极差值范围最小,提升线路的一致性,保证传输信号及阻抗信号的稳定性。
  • 一种印制线路板线路动态蚀刻补偿方法
  • [发明专利]基于感知器模型的机器人多关节自适应补偿方法和稳定器-CN201910892895.7有效
  • 刘成菊;周浩然;陈启军 - 同济大学
  • 2019-09-20 - 2022-09-16 - B25J9/16
  • 本发明涉及一种基于感知器模型的机器人多关节自适应补偿方法和稳定器,所述方法包括以下步骤:1)基于机器人惯性传感器和步态生成器,获取误差数据;2)将误差数据输入预建立的感知器模型中,感知器模型基于联想式学习策略更新网络权重参数,计算并输出补偿值;3)基于补偿值对机器人进行运动补偿,所述感知器模型输出的补偿值包括髋关节补偿值、膝关节补偿值和踝关节补偿值。与现有技术相比,本发明采用联想式学习策略,即有监督的Hebb学习规则来更新网络权重参数,提高鲁棒性,实现自适应控制,将补偿分散到腿部所有关节,即踝关节、膝关节和髋关节,能够减小关节负荷,延长机器人使用寿命
  • 基于感知模型机器人关节自适应补偿方法稳定

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