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]一种提高激光增材制造In 718合金硬度的方法-CN202211104213.X在审
  • 刘丰刚;张文军;刘奋成;黄春平;胡万谦;王联波;王大威 - 南昌航空大学;江西宝航新材料有限公司;武汉工程大学
  • 2022-09-09 - 2023-08-18 - B22F10/28
  • 本发明公开了一种提高激光增材制造In 718合金硬度的方法,通过粉末球磨的方法将1~5wt.%的Al元素添加进In 718合金中,使其凝固过程中析出大量的Laves相。成形后对其依次进行固溶和双级时效处理,所述固溶处理温度在1050‑1200℃,所述双级时效处理温度为700‑760℃和600‑660℃。本发明首先对激光增材制造In 718合金进行固溶处理,使链状和网状的Laves相变成弥散分布在基体中的细小的颗粒状Laves相,之后进行双级时效使其析出细小的沉淀强化相γ'和γ"相。由于本发明在In 718合金中加入了适量的Al元素,使得γ'相能够充分析出,可以弥补由于Laves相析出基体中Nb元素缺乏而无法析出足够数量的γ"相导致沉淀强化相数量不足的问题。通过弥散分布的细小Laves相颗粒和足够数量的沉淀强化相对γ基体进行双重强化,使得镍基高温合金的显微硬度得到了明显的提升。
  • 一种提高激光制造in718合金硬度方法
  • [发明专利]一种改善增材制造合金钢组织和性能的方法-CN202210607202.7有效
  • 黄春平;邱俊阳;时尚;刘丰刚;刘奋成;牛鹏亮 - 南昌航空大学
  • 2022-05-31 - 2023-01-31 - C22C33/02
  • 本发明属于增材制造合金钢技术领域,具体涉及一种改善增材制造合金钢组织和性能的方法,包括以下具体步骤:取一定比例的混合REO粉末和合金钢粉末,采用球磨的方法均匀混合,然后密封保存;将上述混合均匀的粉末进行烘干、除湿处理;采用Q235钢为基材,用砂纸打磨基材表面,备用;将上述烘干粉末放入激光增材制造设备内,惰性气体保护下,在基材上进行金属增材制造,经激光、扫描、送粉、沉积后,得到合金钢。本发明通过添加多种稀土氧化物混合粉末改善增材制造合金钢内部晶粒粗大和不同位置组织转变过程各不相同等问题,获得的合金钢激光沉积组织致密均匀,同时具有良好的综合力学性能。
  • 一种改善制造合金钢组织性能方法
  • [发明专利]一种神经网络预训练方法、图像处理方法及装置-CN202210753677.7在审
  • 刘丰刚;李阳光;黄斌 - 上海商汤临港智能科技有限公司
  • 2022-06-29 - 2022-08-26 - G06V10/774
  • 本公开提供了一种神经网络预训练方法、图像处理方法及装置,其中,该方法包括:获取样本图像组,其中,每组样本图像组包括第一样本图像和第二样本图像,每组样本图像组中的第一样本图像和第二样本图像为对同一初始样本图像经过不同变换得到的;针对任一样本图像组,基于待训练的神经网络提取该样本图像组中第一样本图像的第一局部特征,以及提取该样本图像组中第二样本图像的第一全局特征;基于所述第一局部特征确定第一局部联合特征,并基于所述第一局部联合特征和所述第一全局特征确定用于表征局部特征和第一全局特征之间差异性的对比损失值,并基于所述对比损失值对所述待训练的神经网络的网络参数值进行调整。
  • 一种神经网络训练方法图像处理装置
  • [发明专利]基于搜索空间的图像分割模型生成方法、分割方法及装置-CN202011615640.5在审
  • 黄永祯;陈亚冉;刘丰刚;赵东斌 - 银河水滴科技(北京)有限公司
  • 2020-12-30 - 2022-07-19 - G06T7/11
  • 本申请提供了一种基于搜索空间的图像分割模型生成方法、分割方法及装置,基于上次控制网络确定出当前待训练分割网络对应的搜索空间中各个执行层的当前节点参数及当前权重参数,构建当前待训练分割网络;同时,基于训练图像集对构建出的当前待训练分割进行训练,并基于验证图像集确定训练完毕的当前待训练分割网络的分割回报率;基于得到的分割回报率更新上次控制网络,得到更新完毕的当前控制网络;将当前控制网络作为上次控制网络,继续进行网络参数更新,直至达到预设更新次数为止,生成图像分割模型。这样,便可以在模型的训练过程中不断的调节各个分割网络的构造,使得生成的图像分割模型具有轻量化特点,有助于提高分割结果的准确率。
  • 基于搜索空间图像分割模型生成方法装置

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