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]一种动态计算类圆物体形态学直径的方法及装置-CN201710711376.7在审
  • 臧林劼 - 郑州云海信息技术有限公司
  • 2017-08-18 - 2017-12-29 - G06T7/62
  • 本发明公开了一种动态计算类圆物体形态学直径的方法及装置,该方法包括S101对待测图像进行图像预处理,得到二值图像;其中,所述二值图像中具有多个待测对象;S102在所述二值图像中任意选取一个所述待测对象,获取选取的所述待测对象的至少两条直径的长度,并求均值,得到选取的所述待测对象的形态学直径参数;S103判断获取的所述形态学直径参数的数量是否达到预定数量,若是,执行S104;若否,执行所述S102;S104计算获取到的所述预定数量的所述形态学直径参数的均值,将所述均值设为全部所述待测对象的所述形态学直径参数
  • 一种动态计算物体形态学直径方法装置
  • [发明专利]用于估计血液动力学参数的方法-CN202180041840.0在审
  • R·乔希 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2021-06-11 - 2023-02-24 - A61B8/06
  • 一种用于基于血液速度度量和动脉直径度量或与所述动脉直径度量成比例的参数来导出一个或多个血液动力学参数的方法和系统,在一段时间内对每个血液速度度量和动脉直径度量进行循环或连续地采样以获得跨越时间窗口的数据系列中的每个数据系列这优选地与至少一个另外的生理参数(例如,心率)结合使用,以导出一个或多个血液动力学参数。使用传递函数或机器学习模型来处理输入以获得所估计的血液动力学参数
  • 用于估计血液动力学参数方法
  • [发明专利]一种具有高混药比的射流混药器设计方法-CN201410420915.8有效
  • 欧鸣雄 - 江苏大学
  • 2014-08-25 - 2014-11-26 - A01M7/00
  • 本发明提供了一种具有高混药比的射流混药器设计方法,具体为:将喷雾系统设计参数、射流混药器最优设计参数和射流混药器几何尺寸参数之间用新的关系式联系起来,通过喷雾系统设计参数来确定射流混药器的最优设计参数值,并给出射流混药器的主要几何尺寸参数喷嘴出口直径D1、喷嘴半锥角β、混药管直径D2、首级扩散管直径D3、次级扩散管直径D4、次级扩散管长度L1、首级扩散管长度L2和混药管长度L3的设计公式。
  • 一种具有高混药射流混药器设计方法
  • [发明专利]一种三步统计学实验设计的铆接过程工艺参数优化方法-CN201410394342.6有效
  • 王少锋;洪军;高琳;张恩慧 - 内蒙古科技大学
  • 2014-08-12 - 2017-02-15 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种三步统计学实验设计的铆接过程工艺参数优化方法,特点是首先以铆接质量实际监测指标──铆钉墩头高度和直径为优化目标,利用析因实验设计对显著影响铆钉墩头高度和直径的铆接过程工艺参数进行筛选,并判断相应参数初始设计范围的有效性;其次,通过梯度实验设计对敏感铆接过程工艺参数的无效初始设计范围进行修正;进而由中心复合实验设计推衍敏感铆接过程工艺参数相对铆钉墩头高度与直径的统计学模型;最终,以可行域叠加方式,实现对同时满足铆钉墩头高度与直径目标取值范围约束的各敏感铆接过程工艺参数组合可行域搜索,并基于提高铆钉与铆钉孔尺寸的可制造性与降低铆接力控制难度的角度,对铆接过程工艺参数组合可行域进行优化。
  • 一种统计学实验设计铆接过程工艺参数优化方法
  • [发明专利]电熔镁炉极心圆直径预测方法-CN200910248875.2无效
  • 吴永健;王富力;岳恒;柴天佑;宋志泉 - 东北大学
  • 2009-12-30 - 2010-06-30 - G01B21/10
  • 电熔镁炉极心圆直径预测方法,属于工艺参数预测技术领域,适用于电熔镁炉生产过程中工艺参数的设定。本发明提供一种可指导现场工艺参数中极心圆直径的设定的电熔镁炉极心圆直径预测方法。本发明包括如下步骤:步骤一:采集过程数据;步骤二:基于BP神经元网络建立单位电耗预测模型:(1)神经元网络的训练,(2)神经元网络模型的检验;步骤三:进行极心圆直径的预测;步骤四:采用“原型分析”方法,建立规则库;步骤五:利用步骤一中采集的原料烧减量L、原料中直径小于3mm的质量百分比S、电极直径d以及炉壳新旧程度k,匹配规则库中的规则,用来补充极心圆直径的预测值,得到最终的极心圆直径
  • 电熔镁炉极心圆直径预测方法

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