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]系统配置的自动迁移方法和设备-CN201180001473.8有效
  • 蔡毅;王勇;王元钢;王强 - 华为技术有限公司
  • 2011-08-29 - 2012-03-07 - H04L29/08
  • 本发明提供一种系统配置的迁移方法和设备,该方法包括通过与系统建立的telnet/ssh协议通道以及预先定义的与系统对应的shell脚本,采集系统上与系统配置的标识对应的系统配置;系统配置的标识为预先定义的与系统对应的系统配置的标识;将采集到的系统配置和预先设置的与系统对应的默认系统配置对比,获取与系统对应的非默认系统配置,并将非默认系统配置作为需要迁移的系统配置;查询预系统、系统配置以及关键参数值的映射关系,获取与需要迁移的系统配置对应的目标系统配置和关键参数值;通过与目标系统建立的telnet/ssh协议通道,并根据目标系统配置和关键参数值对目标系统进行迁移配置。
  • 系统配置自动迁移方法设备
  • [发明专利]核设施活度智能反演方法、装置、设备及存储介质-CN202010512779.0有效
  • 宋英明;张泽寰;刘跃东;胡湘;袁微微 - 南华大学
  • 2020-06-08 - 2021-10-22 - G06F30/27
  • 本申请公开了一种核设施活度智能反演方法、装置、设备及存储介质,包括:对进行分区,构建几何模型并进行辐射场计算;从计算结果中提取空间辐射场数据和分区活度数据作为训练样本,构建并训练卷积神经网络模型;将实际的辐射场剂量矩阵进行变换处理后输入至训练好的卷积神经网络模型,对活度进行预测;根据分区还原预测的活度的三维分布,输出反演的活度数据。本申请针对未知活度和体分布情况的核设施,通过构建卷积神经网络,采用提取的样本数据进行深度学习训练,得到不依赖于具体物理模型的泛化神经网络,可在现场测量手段所限情况下,通过智能化反演快速计算得到任意指定区域的活度值
  • 设施源项活度智能反演方法装置设备存储介质
  • [发明专利]经由聊天群跟踪内容更新-CN201110037385.5有效
  • R·切鲁库里;A·班迪;C·W·W·劳;G·乔伊 - 微软公司
  • 2011-01-27 - 2011-08-17 - H04L12/58
  • 本文中描述了一种经由聊天群跟踪内容更新的方法和系统。由内容主存的内容(诸如网络日志的网络日志帖子)可接收更新(例如,由用户提交的评论),并且可在用户间在聊天服务的聊天群中讨论。内容和聊天服务可协作以向用户通知对该内容的更新,并共享关于该内容的内容。在用户请求订阅内容的更新时,内容可邀请用户加入聊天服务中为讨论该内容而创建的聊天群。此外,由内容接收到的对该内容的更新可自动作为消息发布在聊天群中,并且在聊天群中发布的关于该内容的消息可被自动发布在内容上作为对该内容的更新。
  • 经由聊天跟踪内容更新
  • [发明专利]风力机尾流计算方法-CN201410448956.8有效
  • 许昌;韩星星;王欣;刘德有;郑源 - 河海大学
  • 2014-09-04 - 2017-07-07 - G06F17/50
  • 计算方法,利用制动盘模拟风力机,建立包含制动盘动量、机舱附加轴向动量、湍流动能源、湍流动能耗散率的尾流求解模型,设置中性大气边界层条件和CFD求解参数;按中性大气边界层确定常数的取值,迭代求解过程确定尾流区风速本发明考虑到制动盘动量、机舱附加轴向动量、湍流动能源、湍流动能耗散率对风力机尾流计算的影响,修正时均雷诺N‑S方程以及方程后组成风力机尾流求解模型,在远尾流区域内自适应模型、固定模型的径向分布相同
  • 风力机尾计算方法
  • [发明专利]核设施三维分布快速重建方法、装置、设备及介质-CN202010513588.6有效
  • 宋英明;张泽寰;胡湘;袁微微 - 南华大学
  • 2020-06-08 - 2021-09-17 - G06T17/00
  • 本申请公开了一种核设施三维分布快速重建方法、装置、设备及介质,包括:采用蒙特卡罗粒子输运程序构建几何模型,并进行辐射场的计算;从计算结果中提取空间辐射场数据和活度的三维分布数据,根据分布构建相同大小的位置矩阵,产生深度学习训练样本,构建并训练深度神经网络模型;将实际的辐射场剂量矩阵和位置矩阵进行变换处理后输入至训练好的深度神经网络模型,对活度的三维分布数据进行预测;对输出结果与实际值之间的误差进行验证本申请通过构建并调参得到合适的深度神经网络,实现不局限于具体物理模型的活度三维分布的快速重构,可通过深度学习智能化反演重建,快速得到任意指定位置处的活度值。
  • 设施三维分布快速重建方法装置设备介质

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