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]一种分体式漂浮风机基座和漂浮风机-CN202110402327.1在审
  • 李朝;郑晫文;汪爱婷;严心如;肖仪清 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2021-04-14 - 2021-07-23 - B63B35/44
  • 本发明提供一种分体式漂浮风机基座和漂浮风机,包括:第一浮筒、多个第二浮筒、连接杆、多个悬索、配重件;第一浮筒的体积大于第二浮筒的体积;第一浮筒设置有用于连接风机的连接组件;各第二浮筒通过连接杆连接第一浮筒;多个第二浮筒等间距分布并呈旋转对称分布,第一浮筒位于多个第二浮筒的中心位置;各第二浮筒和配重件通过悬索连接。本方案基于一个大的第一浮筒与多个小的第二浮筒的配置,且在多个第二浮筒的底部连接配重件的结构,实现了水线面积小却能提供较大的回复力矩的效果,整个分体式漂浮风机基座有着极好的稳定性,能保持足够小的纵摇及横摇自由度动态响应,利于布置漂浮风机。
  • 一种体式漂浮风机基座
  • [发明专利]一种浮式风机基座及风机-CN202110430373.2在审
  • 李朝;肖仪清;韩喜双;刘海涛;欧进萍 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2021-04-21 - 2021-06-25 - F03D9/25
  • 本发明实施例公开了一种浮式风机基座及风机,包括:立柱、装配结构件;其中,立柱为内部中空的密封结构,立柱的底部连接装配结构件;装配结构件是由一个或多个装配子结构件组成的内部中空的密封结构;各装配子结构件为预应力钢筋混凝土结构,装配子结构件的上端和下端均设置有多个连接孔;相邻装配子结构件之间通过预应力钢绞线穿过连接孔连接的方式实现连接;各装配子结构件的上端和/或下端的边缘设置有翼缘板。本方案的结构可以保证足够小的纵摇及横摇自由度动态响应,保证风机的高效运转,且可以调整装配子结构件的数量来调整适用的海域,实现更大的适用范围,且采用预应力钢筋混凝土结构能加强浮式风机基座的整体强度与稳定性。
  • 一种风机基座
  • [发明专利]一种半潜式风机基座及漂浮式风机-CN202110402365.7在审
  • 肖仪清;周盛涛;李朝 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2021-04-14 - 2021-06-18 - B63B35/44
  • 本发明实施例公开了一种半潜式风机基座及漂浮式风机,包括:多个桁架和多个立柱单元、相邻的两所述立柱单元之间通过所述桁架固定连接;所述立柱单元包括上套筒、一个或多个子立柱的立柱、下套筒和垂荡板;所述立柱的一端固定连接所述上套筒,所述立柱的另一端固定连接所述下套筒;所述下套筒的底部与所述垂荡板一端的平面连接。本发明的方案中采用了多个立柱单元通过桁架连接组成,本方案中的这种结构相较于一个整体立柱的方式,有效降低了钢材的消耗量,且由于分布的面积更大,以及立柱的底部连接有垂荡板,可以进一步提高稳定性,利于漂浮式风机的部署。
  • 一种半潜式风机基座漂浮
  • [发明专利]一种检测玻璃幕墙的装置-CN202110402046.6在审
  • 肖仪清;李朝;肖扬 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2021-04-14 - 2021-06-15 - G01N29/04
  • 本发明提供一种检测玻璃幕墙的装置,包括:爬墙机器人、第一连接杆、第二连接杆、激励装置、拾振装置;其中,所述第一连接杆的一端连接所述爬墙机器人,另一端连接所述激励装置;所述第二连接杆的一端连接所述爬墙机器人,另一端连接所述拾振装置。本方案相较于现有的人工检测方式,可以在实地环境下进行测量,不需要拆卸玻璃,玻璃的工作状态与检测状态一致,利于提高检测的精度,且效率很高,可以实现玻璃幕墙上各个位置的测量。
  • 一种检测玻璃幕墙装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的视频分类方法以及设备-CN201910133098.0有效
  • 徐勇;李钊颖;罗闻 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2019-02-22 - 2021-05-11 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的视频分类方法以及设备。其中,所述方法包括:获取视频的数据集及其类别标签,和将该获取的视频均分N段,训练阶段每段视频随机选择M帧,将视频帧堆叠为多通道图像,和通过卷积神经网络,提取该分为N段后的视频的视频空间加权特征,和通过卷积神经网络,提取该分为N段后的视频的视频时间加权特征,和获得该分为N段后的视频的视频多尺度特征,和融合该N段视频特征计算预测得分,得到最终视频分类,和存储该训练好的视频分类模型,应用该训练好的视频分类模型,对测试视频进行分类。通过上述方式,能够实现提高视频特征提取的效果和准确度。
  • 一种基于深度学习视频分类方法以及设备

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