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]一种创客服务系统-CN202310281469.6在审
  • 刘俊;刘育荣;李中良 - 广东盛迪嘉电子商务股份有限公司
  • 2023-03-21 - 2023-06-23 - G06N5/02
  • 本发明公开了一种创客服务系统,包括系统动力学构建模块、系统动力学修正模块、情景设定模块、创客空间知识服务模块、创客空间用户测试模块及创客空间推广模块。本发明运用动力学的方法,通过建模确定创客空间知识服务的模型基础,并根据创客空间的实际需求,扩充知识服务影响因素,剔除了不显著因素,得到最终确定的创客空间的系统动力学模型,加强了创客交流,增加知识转移能力,促进知识服务能力的提升,使得创客间的知识距离减少。
  • 一种客服系统
  • [发明专利]振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质-CN202310193723.7在审
  • 王献忠;姜权洲;詹必鑫;董帅;居啸天 - 武汉理工大学
  • 2023-02-28 - 2023-06-23 - G06F30/27
  • 本发明涉及一种振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法、装置、设备及介质,其方法包括:确定振动沉桩模型的已知参数和未知参数,并将已知参数作为常量参数在深度学习框架中定义,将未知参数作为变量参数在深度学习框架中定义;构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程,并将动力学偏微分方程作为物理知识在深度学习框架中定义;获取实时测量的振动沉桩数据,并将振动沉桩数据作为参数反演的驱动数据;基于构建的包括物理知识嵌入的深度学习框架和驱动数据,进行振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习过程,输出经过深度学习反演的参数值。本发明通过将动力学偏微分方程作为物理知识嵌入深度学习框架中,提高振动沉桩动力学模型参数反演的可信度。
  • 振动参数反演深度学习方法装置设备介质
  • [发明专利]信息传播动力学文献分类知识库建立方法、系统、设备-CN202210915430.0在审
  • 王妍;卿枫;闵素芹;刘铭;李昊展 - 中国传媒大学
  • 2022-08-01 - 2022-09-02 - G06F16/35
  • 本发明提供一种信息传播动力学文献分类知识库建立方法,利用文本挖掘技术和主题词提取技术至少围绕文献基本信息、内容信息和应用信息的维度对信息事件类型、传播主体划分、传播关系、传播机制等进行特征设置以获取待定传播动力学文献,再对待定传播动力学文献进行预处理以获取目标文献;而后将目标文献导入至预设的数据库中形成文献数据,并将文献数据的基本信息、内容信息和应用信息录入数据库表中以形成文献数据库,再在文献数据库中录入每一文献数据对应的传播动力学层面专家级评述以形成传播动力学文献分类知识库,如此,低传播动力学研究的入门门槛、便于学者根据需求精准获取所需文献,立体跟踪国内外理论与应用研究进展。
  • 信息传播动力学文献分类知识库建立方法系统设备
  • [实用新型]一种力学演示装置-CN201921427715.X有效
  • 李鼎;赵进;张莉;李政 - 山东远大朗威教育科技股份有限公司
  • 2019-08-30 - 2020-06-30 - G09B23/10
  • 本申请公开了一种力学演示装置,包括驱动装置、传送件、轨道以及第一活动块,所述驱动装置用于驱动传送件移动,所述传送件沿着轨道移动,所述第一活动块设置在传送件上,所述第一活动块上设有力传感器,所述力传感器上设有可拆卸安装的第一配重件上述力学演示装置通过第一传感器以及驱动装置,从而实现了对第一配重件的数据的采集,以便学生了解力学实验中物体的受力与运动状态及其两者之间的关系,更好学习相关的力学知识。同时所述第一传感器以及驱动装置可以与计算机、平板等装置信号连接,从而实现远程监控与数据分析,进一步方便学生学习相关知识
  • 一种力学演示装置
  • [发明专利]一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法-CN202310031478.X在审
  • 郑小虎;刘正好 - 东华大学
  • 2023-01-10 - 2023-04-25 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法,面向缝纫工艺加工流程链路长、信息分散化的特点,从全局角度集成与管理加工的多环节信息,主要包括以下步骤:结合缝纫行业知识结构特点和服务系统需要,进行缝纫知识本体模型设计;基于条件随机场的双向长短时记忆网络模型,进行工艺知识实体抽取;基于预训练语言模型的层叠指针网络模型,进行工艺知识实体关系抽取;基于Neo4j图数据库实现知识存储;建立基于面料力学性能的缝制参数推荐方法本发明基于知识图谱技术,针对缝纫工艺过程中产生的海量工艺信息,实现了缝纫工艺知识的快速调用及推荐,提高了缝制生产的自主决策能力。
  • 一种基于知识图谱缝纫工艺融合智能推荐方法

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