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]一种具有手动进给装置的机床-CN202210567588.3有效
  • 刘杰;苏少静;纳建虹;常晓燕;马秉平;张万银 - 共享装备股份有限公司
  • 2022-05-26 - 2023-09-29 - B23Q5/22
  • 本发明涉及一种具有手动进给装置的机床,所述手动进给装置包括操作杆、第一立柱、传动杆、夹持件、第二立柱和弹簧,所述操作杆通过所述第一立柱转动连接在所述工作台上,所述操作杆上设置有伸出端,所述伸出端的延伸方向与所述操作杆的延伸方向相交;所述传动杆一端与所述伸出端转动连接,另一端与所述夹持件转动连接;所述传动杆背离所述操作杆的延伸方向设置有第二立柱,所述第二立柱一端固定连接在所述工作台上,另一端通过所述弹簧与所述传动杆连接。本发明公开的具有手动进给装置的机床,以摩擦力为进给动力,以弹簧拉力为手动装置回位动力,保证手动进给装置多周次进给,实现工件快速省力地进给,提高了加工效率。
  • 一种具有手动进给装置机床
  • [发明专利]电池剩余能量的获取方法-CN201910506856.9有效
  • 底翔;肖鹏飞;常晓燕;万里平;赵晨;程思 - 联合汽车电子有限公司
  • 2019-06-12 - 2023-08-08 - G01R31/3842
  • 本发明提供了一种电池剩余能量的计算方法,包括:获取不同温度下的平均功率、电池荷电状态与输出能量对应关系;获取电池组在过去一段时间内的平均输出功率,记为第一输出功率;通过过去一段时间内的平均输出功率获取单体电池在未来一段时间内的平均输出功率,记为第二输出功率,将第二输出功率作为平均功率;获取单体电池荷电状态和温度;通过不同温度下的平均功率、电池荷电状态和输出能量的对应关系获取单体电池剩余能量;通过单体电池剩余能量获取电池组剩余能量。通过过去的一段时间的车辆的电池组的平均功率预计未来一段时间内的单体电池的平均功率,精确地计算电池组的剩余可用能量,以使得车辆在未来一段时间内能安全行驶。
  • 电池剩余能量获取方法
  • [实用新型]农田数据采集装置-CN202222281982.9有效
  • 常晓燕 - 北京航天丰益信息技术有限公司
  • 2022-08-29 - 2022-12-06 - H04L67/12
  • 本实用新型实施例提供了一种农田数据采集装置,该装置包括:图像采集器,用于采集图像数据;音频采集器,用于采集音频数据;定位器,用于采集农田数据采集过程中的定位信息;数据传输设备,分别与所述图像采集器、所述音频采集器和所述定位器连接,用于输出所述图像数据、所述音频数据和所述定位信息。该方案采集的数据丰富、多样化,为高标准农田建设评估不仅可以提供建设现场的图像情况,而且还可以提供采集当时的音频、定位信息,以保障评估数据的真实性、准确性和客观性,能很好地体现高标准农田建设质量、位置和管护利用情况的监测监管,为事后评估报告编写材料梳理、数据统计等提供了丰富、真实的数据依据。
  • 农田数据采集装置
  • [实用新型]一种自动抓紧吊具-CN202220842496.7有效
  • 刘杰;李培亮;刘东;常晓燕 - 共享装备股份有限公司
  • 2022-04-13 - 2022-11-22 - B66C1/28
  • 本实用新型涉及一种自动抓紧吊具,包括:主梁、转动连接在所述主梁两端的两个夹紧桩、滑动连接在主梁中部的主拉杆;各所述夹紧桩的中间位置转动连接有左旋杆和右旋杆;所述左旋杆与所述右旋杆远离所述夹紧桩的一端均与所述主拉杆转动连接;各所述夹紧桩的下端转动连接榫块,所述榫块用于抓取物件。该自动抓紧吊具能够实现自动抓紧无凸台或者无凹坑物件起吊的目的,让无凸台或无凹坑物件起吊效率加快,同时能够保证起吊和吊运过程中的安全。
  • 一种自动抓紧
  • [实用新型]用于加工铸件的夹具-CN202220470919.7有效
  • 刘杰;李培亮;刘东;常晓燕 - 共享装备股份有限公司
  • 2022-03-07 - 2022-08-09 - B23Q3/06
  • 本实用新型属于铸件加工技术领域,特别涉及一种用于加工铸件的夹具,主要包括夹具主体、压紧组件、安装组件,其中夹具主体具有第一夹具段和第二夹具段,第一夹具段与压紧组件连接,压紧组件与铸件抵接,第二夹具段通过安装组件与加工平台连接;采用该夹具克服了现有技术中夹压松动、安全隐患较大及操作者劳动强度大等问题,实现了在加工半圆形结构铸件时稳定夹紧定位的作用,且可保证在铸件加工过程中铸件不容易松动,实现安全稳定加工,提高铸件加工精度,减少操作者劳动强度。
  • 用于加工铸件夹具
  • [发明专利]一种基于卫星遥感影像的农田区域大数据分析方法-CN202210140088.1有效
  • 常晓燕 - 北京航天丰益信息技术有限公司
  • 2022-02-16 - 2022-04-26 - G06V20/10
  • 本发明提出了一种基于卫星遥感影像的农田区域大数据分析方法,通过叠置分析进行点与多边形叠置、线与多边形叠置、图层叠置的分析,形成地图数据库;将地图数据库中不同数据文件中的空间数据,包括点层文件、线层文件、面层文件,统一按照墨卡托投影进行发布,形成平面地图数据库;利用聚合函数实现空间数据动态矢量切片,将平面地图数据库中的数据信息编码到矢量切片中,保存为多种比例尺的矢量分块数据,形成矢量切片地图;前端显示所述矢量切片地图,提供目录与元数据服务、地图服务、要素服务、影像服务、三维地图服务、地名地址服务和空间数据服务,支撑农田区域大数据应用。
  • 一种基于卫星遥感影像农田区域数据分析方法
  • [外观设计]用于显示屏幕面板查看农作物设备信息的图形用户界面-CN202130844588.X有效
  • 常晓燕 - 北京航天丰益信息技术有限公司
  • 2021-12-21 - 2022-04-12 - 14-04
  • 1.本外观设计产品的名称:用于显示屏幕面板查看农作物设备信息的图形用户界面。2.本外观设计产品的用途:用于运行查看农作物设备信息的系统程序。3.本外观设计产品的设计要点:在于显示屏幕面板中的图形用户界面内容。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.请求保护的外观设计包含色彩。6.图形用户界面的用途:用于查看农作物设备信息。7.图形用户界面的人机交互方式:主视图的界面为作物选择主界面;点击主视图中的深绿色水滴标进入界面变化状态图 1,界面变化状态图 1 用来监测生长检测指标信息;点击主视图中的浅绿色水滴标进入界面变化状态图 2,界面变化状态图 2 用来监测土壤指标信息;点击主视图中的黄色水滴标进入界面变化状态图 3,界面变化状态图 3 用来监测气象指标信息。8.图形用户界面的变化状态说明:界面变化状态图 1‑3 上部三个方框位置为内容画面。9.显示屏幕面板可用于手机,计算机,平板电脑。
  • 用于显示屏幕面板查看农作物设备信息图形用户界面
  • [外观设计]用于显示屏幕面板填报信息查看的图形用户界面-CN202130844568.2有效
  • 常晓燕 - 北京航天丰益信息技术有限公司
  • 2021-12-21 - 2022-04-08 - 14-04
  • 1.本外观设计产品的名称:用于显示屏幕面板填报信息查看的图形用户界面。2.本外观设计产品的用途:用于运行信息填报查看系统程序。3.本外观设计产品的设计要点:在于显示屏幕面板中的图形用户界面内容。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.图形用户界面的用途:该图形用户界面可用于手机,计算机,平板电脑。6.图形用户界面的人机交互方式:主视图的界面为农户农业资源台账填报信息查看的登录界面;通过主视图界面登录后,显示界面变化状态图1,界面变化状态图1为信息查看首页;在界面变化状态图1底部选择“填报”,显示界面变化状态图2,界面变化状态图2中是可填报的选项;在界面变化状态图2底部选择“我的”,显示界面变化状态图3。7.图形用户界面的变化状态说明:界面变化状态图3的头像位置为内容画面。
  • 用于显示屏幕面板填报信息查看图形用户界面
  • [发明专利]使用无监督深度神经网络的多维时序数据实时异常检测方法-CN202110848400.8在审
  • 赵培海;王咪咪;常晓燕 - 东华大学
  • 2021-07-27 - 2021-10-29 - G06F11/07
  • 本发明提供的一种使用无监督深度神经网络的多维时序数据实时异常检测方法可以分为两个阶段,分别为训练阶段和检测阶段。训练阶段需要利用历史采集的数据训练模型,拟合出符合这一应用场景的监测系统。在检测阶段,在真实数据产生之前,提前预测出接下来要到达的数据,根据真实到达的数据与预测数据之间的差异判断是否异常。一旦新到达的数据与预测数据之间的距离大于系统设定的阈值,判断该时刻采集的数据为异常数据,并发出异常提醒。本发明融合多种深度学习模型的优点,建立了一个自动实时检测多维时间序列中异常事件的模型。本发明具有很好的可扩展性,适用于多种场景下的多维时间序列异常检测。
  • 使用监督深度神经网络多维时序数据实时异常检测方法

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