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]一种矿体地质的展示模型-CN202320601878.5有效
  • 王纪昆;王鹏飞;梁慧斌;宿盛;孙培周;王建青;刘高杰;崔世新 - 天津华北地质勘查总院
  • 2023-03-24 - 2023-08-15 - A47F7/00
  • 本实用新型涉及矿体地质展示技术领域,且公开了一种矿体地质的展示模型,包括展示柜,所述展示柜的顶端磁性连接有透明柜,所述展示柜的中部固定安装有移动仓,所述移动仓的右端固定安装有电机一,所述电机一的输出轴固定套装有双向丝杠,所述双向丝杠的表面啮合有移动环,所述移动环的顶端固定安装有连接板,所述连接板靠近展示柜中心处的一侧固定安装有弹簧组件,所述弹簧组件靠近展示柜中心处的一侧固定安装有夹持块。进一步提高实用性的同时,还不再需要配备多种不同型号的矿体地质展示模型,有效减少使用成本。
  • 一种矿体地质展示模型
  • [发明专利]一种基于机器学习的地面沉降趋势预测方法及系统-CN202210673737.4在审
  • 杨魁;张晓;梁军;孙培周;王晓烨 - 天津华北地质勘查总院
  • 2022-06-14 - 2022-09-20 - G01C5/00
  • 本发明公开一种基于机器学习的地面沉降趋势预测方法及系统,方法包括,首先获取时间连续、空间离散的时序InSAR的监测数据,通过克里金插值法等数据预处理得到时空均连续、时间等间距的地面沉降InSAR数据,随后采用CNN的卷积层提取时空形变场数据的特征并降低噪声点对预测结果的影响;通过池化层对卷积层输出的特征图进行最大池化处理,降采样来缩减特征维度,减少LSTM计算时间。然后针对像素单元,基于改正后的历史时序观测数据构建基于LSTM的机器学习预测模型,采用先验知识、迭代模型训练确定最优的模型参数组合方案,对模型进行训练和测试后,开展地面沉降的年度高精度、高效率预测,为地面沉降防治方案制定提供基础。
  • 一种基于机器学习地面沉降趋势预测方法系统

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