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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  • [实用新型]一种智能计量开关的PCB电路板-CN202221572145.5有效
  • 冉翔;付金刚 - 上海翰萨智能科技有限公司
  • 2022-06-22 - 2022-09-20 - H05K1/14
  • 本实用新型公开了一种智能计量开关的PCB电路板,涉及PCB电路板技术领域,包括:控制板TOP层、控制板L2层、控制板L3层和控制板BOT层,控制板TOP层上设置有控制板第一器件放置区、控制板第二器件放置区和控制板第三器件放置区,PCB电路采样板主体,PCB电路采样板主体包括:采样板TOP层和采样板BOT层,采样板TOP层上设置有采样板第一器件放置区、采样板第二器件放置区和采样板第三器件放置区;PCB电路控制板主体与PCB电路采样板主体分割成不同板
  • 一种智能计量开关pcb电路板
  • [发明专利]具有集成的延迟结构的OLED-CN200980149167.1有效
  • H·J·G·拉德马赫尔 - 皇家飞利浦电子股份有限公司
  • 2009-11-30 - 2011-11-09 - G09G3/20
  • 描述了有机发光二极管(35),该有机发光二极管(35)包括:光发射结构,被设计成当被供电时发射光;以及延迟结构,被设计成对至少两个功率信号脉冲(4a_left,4b_right,4a_top,4b_bottom)的传播进行延迟,该至少两个功率信号脉冲(4a_left,4b_right,4a_top,4b_bottom)具有相互时间关系并且具有的信号强度使得依赖于功率信号脉冲在光发射结构的部分的重叠而对光发射结构的该部分进行驱动;以及端子结构,被设计成接收所述至少两个功率信号脉冲(4a_left,4b_right,4a_top,4b_bottom)以及将所述至少两个功率信号脉冲(4a_left,4b_right,4a_top
  • 具有集成延迟结构oled
  • [发明专利]一种改进型Top-k损失函数分步训练的图像分类算法-CN202210185010.1在审
  • 邓泽林;胡钰聪 - 长沙理工大学
  • 2022-02-28 - 2022-05-27 - G06V10/764
  • 本发明公开一种改进型Top‑k损失函数分步训练的图像分类算法,包括有图像数据预处理模块;深度学习特征提取模块和系统预测输出模块,其特征在于图像数据预处理模块对输入的图像数据进行预处理;深度学习特征提取模块,包括使用深度学习使用一种改进型Top‑k损失函数分步训练的改进,所述分类器模块是深度学习网络模块;系统输出模块对分类器的输出进行处理后输出判定结果。所述图像分类系统通过使用一种改进型Top‑k损失函数分步训练的图像分类算法,突破了深度神经网络在不修改网络结构的条件下准确率限制,通过一种改进算法有效提高准确率。
  • 一种改进型top损失函数分步训练图像分类算法
  • [发明专利]化学机械研磨方法-CN201010022888.0有效
  • 邓武锋;杨涛 - 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司
  • 2010-01-14 - 2011-07-20 - B24B37/04
  • 本发明提供一种化学机械研磨方法,该方法包括以下步骤:提供多个具有相似或相同图形的硅片,这些硅片均具有硅衬底和位于该硅衬底之上的待研磨层,使用化学机械研磨设备将待研磨层研磨至目标位置,再进行一定时间Top并由该终点检测装置测得硅片被正常研磨时抵达所述终点所经历的平均研磨时间T1,其中,该方法还包括:当多个硅片中的一个硅片被研磨至终点时所经历的实际研磨时间T小于T1的70%-85%时,将该硅片的过研磨时间Top延长至Top+(T1-T)。
  • 化学机械研磨方法
  • [发明专利]用于小尺度目标检测的深度双向特征金字塔增强网络-CN201811219005.8有效
  • 庞彦伟;朱海龙 - 天津大学
  • 2018-10-19 - 2021-06-01 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种用于小尺度目标检测的深度双向特征金字塔增强网络,包括:确定网络编码端的主干网络;设计Bottom‑up特征金字塔;设计Top‑down特征金字塔;目标检测子网络:采用faster‑rcnn中两阶段检测的策略,分别为候选框提取阶段和目标分类阶段,RPN阶段在top‑down特征金字塔的每个尺度的输出特征图上采用卷积核为3x3的卷积进行目标框的回归和是否是目标的概率的预测,经过筛选后的候选目标框再与对应尺度top‑down特征金字塔的输出特征图做ROI‑pooling,最后使用两个全连接层进行框的调整和目标具体类别的分类;输出物体检测结果。
  • 用于尺度目标检测深度双向特征金字塔增强网络

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