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]一种线盒-CN202222585891.4有效
  • 陈小宇;梁健雄;陆国泰;刘杰强 - 广东联塑科技实业有限公司
  • 2022-09-27 - 2023-03-28 - H02G3/08
  • 本实用新型涉及家装电工配件技术领域,更具体地,涉及一种线盒,包括第一线盒以及设在所述第一线盒上的第一导管口,所述第一线盒内设置有顶部开口的中空结构,所述第一导管口与所述中空结构连通,所述中空结构形成有至少一个安装位,各所述安装位设有垂直于所述第一线盒底部的两个安装柱,所述安装柱上端面设有向下延伸的连接孔,所述安装柱的周面上开设有用于安装带有螺纹孔的零件的安装口,所述安装口与所述连接孔连通,且所述螺母的螺纹孔与所述连接孔相连通。本实用新型解决了滑丝问题,安装方便;减少了加塞安装铜螺母的生产工艺,且允许放入安装口内的零件可以为通用螺母,降低了生产成本。
  • 一种
  • [实用新型]一种开口异径管接头-CN202222158662.4有效
  • 刘杰强;梁健雄 - 福建联塑新材料科技有限公司
  • 2022-08-15 - 2022-12-27 - H02G15/10
  • 本实用新型涉及承接配件结构领域,提出一种开口异径管接头,包括盒体,所述盒体上表面为开口设置;所述盒体有一侧面设置有大口径管接头,其余侧面设置有至少两个小口径管接头;所述大口径管接头和小口径管接头分别与盒体内部连通。本实用新型通过盒体上的开口使得工作人员可以直接观察到盒体内的线路,提高了安装工作效率,也降低了检修维护的成本和复杂度。
  • 一种开口管接头
  • [实用新型]一种管材软化装置-CN202123455558.3有效
  • 刘杰强;梁健雄;陆国泰 - 广东联塑科技实业有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-06-03 - B29C35/14
  • 本实用新型属于管材加工技术领域,尤其涉及一种管材软化装置,包括加热组件、穿接在加热组件内部且可带动管材轴向移动的传送组件、对称布设于传送组件两侧的转动组件、与传送组件相接的升降组件以及与升降组件信号连接的测温组件,当管材达到预设温度时,升降组件带动传送组件上下移动,将管材置于传送组件顶部或者托于两个转动组件顶部,利用传动组件将未软化的管材从外界送进加热组件中,当到达合适的位置时,通过加热组件对需要管材进行软化,便于进行下一步的弯管成型;利用升降组件带动传送组件进行竖直方向移动,从而将传送组件上的管材转移到两个转动组件之间,进而对管材边加热边进行转动,管材的受热更加均匀。
  • 一种管材软化装置
  • [发明专利]一种基于端到端卷积神经网络的人脸动态表情识别方法-CN202111503998.3在审
  • 李军;李臣岳;刘杰强;张礼轩;王子文 - 南京理工大学
  • 2021-12-09 - 2022-03-18 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种基于端到端卷积神经网络的人脸动态表情识别方法,该方法对采集的人脸表情图像序列数据集进行预处理,并将数据集按照比例划分为训练集和测试集;根据每个模块的功能需求的不同,构建出不同的卷积神经网络模型,并对模型中的参数进行初始化设置;将训练集根据需要输入到对应的卷积神经网络模型中,并且采用基于边界分类的损失函数来进行训练,将训练好的卷积神经网络模型按照事先设计好的方式组合起来得到最终的卷积神经网络模型;利用最终的卷积神经网络模型识别人脸表情,得到实时的人脸动态表情识别结果。本发明无需手动提取特征,省时省力,极大的提高了识别效率和精度,便于人脸表情识别在工业、服务业方面的应用。
  • 一种基于端到端卷积神经网络动态表情识别方法
  • [发明专利]一种基于注意力机制的小目标检测方法-CN202111504006.9在审
  • 李军;刘杰强;李臣岳;张书恒;张礼轩 - 南京理工大学
  • 2021-12-09 - 2022-03-18 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于注意力机制的小目标检测方法,该方法使用改进型Resnet网络作为特征提取网络,将Resnet网络的Bottle Net网络架构分解成多个均匀的分支结构,从而降低超参数的量并得到更好的效果;并引入空间、通道注意力并对多层间的信息进行融合,使用改进的FPN进行多尺度预测,使得模型不仅能检测出小目标,还能对中、大型目标进行检测;每个检测输出对每个类别预测一个条件概率值,直接从图片获得预测结果,从而获得目标信息;并将三个尺度的特征图传递至检测头中进行联合训练。本发明使用深度神经网络进行检测,根据不同的应用场景获取不同数据集用于训练,能够使用多种不同的领域,并保持较高的检测准确率。
  • 一种基于注意力机制目标检测方法

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