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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  • [外观设计]包装盒(-CN202230672209.8有效
  • 王海霞 - 王海霞
  • 2022-10-12 - 2023-01-03 - 09-03
  • 1.本外观设计产品的名称:包装盒()。2.本外观设计产品的用途:用于包装蜂花粉制品的包装盒。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状、图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。
  • 包装锦泽泓
  • [发明专利]一种冲积河流深横向迁移预测模型的构建方法-CN202110941475.0在审
  • 李洁;褚明浩 - 扬州大学
  • 2021-08-17 - 2021-11-02 - E02B1/02
  • 本发明公开了一种冲积河流深横向迁移预测模型的构建方法,包括:收集地形资料以及河段水文资料;利用河段平均策略,计算整个河段的深横向迁移距离和平滩河宽的平均值;利用平均值构建无量纲化参数,并将无量纲化参数作为冲积河流深横向迁移率;分析深横向迁移率、上游来水来沙条件以及下游侵蚀基准面变化值的相关关系,构建冲积河流深横向迁移的预测模型。本发明构建了河段深横向迁移率来表征冲积河流深横向迁移的幅度,可更好地反映整个河段的深横向迁移特点,弥补采用河势图粗略确定深横向迁移幅度的缺陷;预测模型可较好地预测冲积河流深横向迁移的调整趋势,
  • 一种冲积河流横向迁移预测模型构建方法
  • [发明专利]一种森槐生根剂-CN201711269066.0在审
  • 龚贤飞 - 龚贤飞
  • 2017-12-05 - 2018-04-10 - A01N27/00
  • 本发明公开了一种森槐生根剂。本发明的森槐生根剂由以下质量配比的原料制备萘乙酸15‑40份,吲哚丁酸20‑40份,壳聚糖6‑35份,双咪唑烷基脲1‑6份,高吸水树脂5‑20份,黄腐酸2‑8份,乙烯利0.5‑1.5份。本发明的森槐生根剂既能促进森槐插条生根,又能使森槐不易脱水,提高了森槐的质量和森槐扦插成活率;由于生根剂配方中内含有高吸水树脂,能使森槐插条不易脱水,提高扦插成活率,使用更方便。
  • 一种泓森槐生根
  • [发明专利]一种深线纵断面图绘制方法-CN202211253288.4在审
  • 金瑞;祖福兴;钟芸;蒋江松;刘小辉;黄秀权;郭牧知;褚广辉;巴添;谢颖;赵冲;胡文成 - 中铁长江交通设计集团有限公司
  • 2022-10-13 - 2022-12-20 - G06T11/20
  • 本发明公开了一种深线纵断面图绘制方法,包括以下步骤:提示用户选择一条河道中心线布置线;获取用户反馈的选择结果,根据用户反馈的选择结果绘制一条河道道路线;沿所述河道道路线等间距地采集多个河道纵断面;针对每一个河道纵断面,获取到深线绘制点集,根据所述深线绘制点集绘制深线平面布置图;提示用户拾取深线纵断面放置基点,根据所述深线平面布置图和用户拾取的深线纵断面放置基点,绘制深线纵断面图。本发明可精确地自动绘制深线纵断面图,具有更高的工作效率,节省更多的人力成本,以及避免使用传统方法绘制深线纵断面图带来的误差,解决了传统绘制方法中无法将深线纵断面图里程桩号投影到航道里程桩号上的难题
  • 一种深泓线纵断面绘制方法
  • [发明专利]一种森槐生根剂-CN201510062193.8有效
  • 石冠旗;侯金波;刘振华;邹智勇 - 安徽泓森高科林业股份有限公司
  • 2015-02-04 - 2017-12-12 - A01N61/00
  • 本发明公开了一种森槐生根剂,其组成包括萘乙酸、吲哚丁酸、壳聚糖、双咪唑烷基脲、高吸水树脂和黄腐酸;各部分的重量为萘乙酸10‑30份;吲哚丁酸10‑30份;壳聚糖5‑15份;双咪唑烷基脲2‑7份;高吸水树脂6‑20份;黄腐酸2‑8份;该森槐生根剂,既能促进森槐插条生根,又能使森槐不易脱水,提高了森槐的质量和森槐扦插成活率。由于配比内含有高吸水树脂,能使森槐插条不易脱水,提高扦插成活率。
  • 一种泓森槐生根
  • [发明专利]冲积河道深弘摆动预测及崩岸预警的方法-CN201711354968.4有效
  • 夏军强;孙启航;周美蓉;林芬芬 - 武汉大学
  • 2017-12-15 - 2020-03-10 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种冲积河道深弘摆动预测及崩岸预警的方法,能够准确地预测断面深摆动趋势对岸线稳定的影响,该方法包括以下步骤:步骤1.基于研究河段相应年份的汛期流量资料及河道断面地形资料,建立汛期流量参数与河道深摆动幅度的经验关系式;步骤2.利用步骤1得到的经验关系式和通过水文分析计算得到的汛期日均流量资料,对断面未来深摆动距离进行预测;步骤3.将断面深位置的变化反应到相应研究河段的卫星遥感图上,并在卫星遥感图上测量断面深点与坡脚、岸坡的距离;步骤4.根据断面深点与坡脚、岸坡的距离,预测深线的摆动趋势对河岸稳定所造成的影响,若深线接近坡脚,则对此段岸线进行崩岸预警。
  • 冲积河道摆动预测预警方法
  • [发明专利]基于机器学习的深摆动预测方法及装置-CN202310238189.7在审
  • 夏军强;林诺菲;周美蓉;徐睿霖 - 武汉大学
  • 2023-03-13 - 2023-09-01 - G06F30/28
  • 本发明提供基于机器学习的深摆动预测方法及装置,能够有效对冲积河流固定断面汛期深摆动的方向和幅度进行预测。深摆动预测方法包括:步骤1:收集河段各固定断面的历史资料;步骤2:确定各固定断面汛前和汛后的主槽范围;步骤3:计算各固定断面历年汛期深摆动的方向、幅度及强度;步骤4:计算各水文站历年汛期水沙条件;步骤5:计算各固定断面历年汛前河床边界条件;步骤6:计算各固定断面前期非汛期深摆动的方向及幅度;步骤7:将所有断面的数据汇总在一起,并添加上相应的断面名字和年份;步骤8:基于步骤7的数据和机器学习,预测汛期深摆动方向;步骤9:基于步骤7的数据和机器学习,预测汛期深摆动幅度。
  • 基于机器学习摆动预测方法装置

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