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]电池模组及无人机-CN202320371477.5有效
  • 雷磊;孔德辉 - 深圳市道通智能航空技术股份有限公司
  • 2023-02-23 - 2023-10-20 - H01M50/264
  • 本申请实施例涉及无人机技术领域,特别是涉及一种电池模组及无人机。其中,电池模组包括电池主体和锁止机构。锁止机构包括把手和卡接组件,把手与电池主体铰接,把手可绕预设方向相对电池主体转动,卡接组件设置于把手和电池主体的连接处,卡接组件与把手螺纹连接,把手可驱动卡接组件沿预设方向往复运动,卡接组件可相对电池主体绕预设方向转动。卡接组件可在第一预设状态和第二预设状态之间活动,于第一预设状态,锁止机构解锁;于第二预设状态,把手相对电池主体齐平,卡接组件相对把手沿预设方向伸出,锁止机构锁定,卡接组件与电池模组之外的结构卡接固定或过盈配合。通过上述结构,利用卡接组件与把手的螺纹连接,以便于电池模组的取放。
  • 电池模组无人机
  • [发明专利]图像重建模型的训练方法、装置、存储介质及电子装置-CN202111565036.0在审
  • 相岩;孔德辉;徐科 - 深圳市中兴微电子技术有限公司
  • 2021-12-20 - 2023-07-04 - G06T17/00
  • 本发明实施例提供了一种图像重建模型的训练方法、装置、存储介质及电子装置,其中,该方法包括:获取目标教师图像重建模型,目标教师图像重建模型是使用目标样本图像集合进行训练得到的模型;使用目标样本图像集合对待训练的学生图像重建模型进行训练,直到目标损失值满足预设损失条件,结束训练,得到目标学生图像重建模型,目标损失值是根据第一损失值和第二损失值确定的,第二损失值是根据待训练的学生图像重建模型、目标教师图像重建模型所分别确定出的预测值与真实值之间的差值而确定出的损失值。通过本发明,解决了相关技术中存在的图像重建模型的计算量较大的问题,达到了减少网络模型计算量的效果。
  • 图像重建模型训练方法装置存储介质电子
  • [发明专利]基于NGBoost的地理时空知识抽取和图谱表示方法-CN202310239760.7有效
  • 曹敏;羊勇全;孔德辉;胡雪 - 南京师范大学
  • 2023-03-14 - 2023-06-27 - G06F16/909
  • 本申请公开了一种基于NGBoost的地理时空知识抽取和图谱表示方法,包括抽取历史序列地图中地理实体及其空间关系;计算地理实体演变的几何、属性和空间关系相似度特征,提出一种基于自然梯度提升的地理演变过程中实体对齐的判断方法,使用统一性的解释框架,分析地理实体对齐中各相似度的贡献度;根据点、线和面实体的对齐类型,设计地理实体时空演变的自然语言关联规则,形成地理实体时空演变的知识四元组;使用Neo4j图数据库工具,构建地理时空演化知识图谱。本申请对历史地图中地理实体进行自动对齐,实现序列地图中地理实体时空演变知识抽取和图谱表示,为查询与分析历史地图中地理现象或事物的演化过程提供有效的途径。
  • 基于ngboost地理时空知识抽取图谱表示方法
  • [外观设计]古琴面板弧度造型尺-CN202230823343.3有效
  • 孔德辉 - 北京太和坊文化传播有限公司
  • 2022-12-08 - 2023-06-13 - 17-03
  • 1.本外观设计产品的名称:古琴面板弧度造型尺。2.本外观设计产品的用途:用于古琴斫制过程中检测古琴面板弧面形状,确保不同古琴面板弧度一致,本外观设计产品为纵向面板弧度造型尺,用于确保不同古琴面板的纵向弧度一致。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
  • 古琴面板弧度造型
  • [发明专利]图像处理方法及装置、存储介质及电子装置-CN202111350968.3在审
  • 宋剑军;徐科;孔德辉;易自尧;杨维;任聪 - 深圳市中兴微电子技术有限公司
  • 2021-11-15 - 2023-05-30 - H04N19/182
  • 本发明公开了一种图像处理方法及装置、存储介质及电子装置,其中,上述方法包括:获取第一图像中待编码的第一像素块集合,对第一像素块集合中的每个像素块进行编码,得到第一编码数据集合;对第一编码数据集合进行解码,得到第二像素块集合,并获取对第一编码数据集合进行解码时的第一解码信息集合;将第一解码信息集合输入到目标注意力网络模型,得到目标权重值集合;将第二像素块集合和目标权重值集合输入到目标神经网络模型,得到目标神经网络模型输出的第三像素块集合,其中,目标神经网络模型用于根据目标权重值集合,对第二像素块集合中的像素点的像素值进行调整,得到第三像素块集合,第三像素块集合用于形成第二图像。
  • 图像处理方法装置存储介质电子

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