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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果56个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [实用新型]一种左旋肉碱酒石酸盐精制系统-CN202021551675.2有效
  • 张* - 黄冈师范学院
  • 2020-07-30 - 2021-04-16 - B01D9/02
  • 一种左旋肉碱酒石酸盐精制系统,包括结晶釜、乙醇高位槽、气化室、第一回收室和第二回收室,所述结晶釜包括釜体、搅拌桨、电机,所述釜体顶部设置有回流管、进液口和进料口,所述回流管外设置有第一冷凝器,所述釜体底部设置有出料口,所述釜体内设置有导气圈,所述导气圈与气化室第三出口相连,所述乙醇高位槽第一出口与所述进液口相连,所述乙醇高位槽第二出口经加压泵与气化室顶部的喷头相连,所述气化室第一出口经第二冷凝器与第一回收室入口相连,所述气化室第二出口与第二回收室入口相连,所述第一回收室出口和第二回收室出口均与乙醇高位槽入口相连。本实用新型能解决结晶釜长菌问题,并能有效改善产物晶体的流动性,提高产品的纯度。
  • 一种肉碱酒石酸精制系统
  • [发明专利]旱地金银花育苗方法-CN201810104055.5有效
  • 魏军团;董禄信;张* - 甘肃本草元中药材有限公司
  • 2018-01-30 - 2021-03-30 - A01G2/10
  • 本发明涉及中药材培育领域,尤其涉及旱地金银花育苗方法。采用如下步骤,将宽幅1.2米的白色地膜以行距30厘米为宜平铺在地块里;将选好的金银花枝条从下端以斜角45度插入地膜并入土,地膜上面需留3厘米左右的枝头;在地膜上覆盖细土1厘米;在细土上覆盖水洗砂,该水洗砂露出金银花顶端0.5厘米。有益效果:1、铺膜保水、保温;2、覆土使金银花枝条与膜、膜下土完全接触;3、覆水洗砂能让金银花枝条吸收更多氧气及其他的养分,加快生长。
  • 旱地金银花育苗方法
  • [发明专利]一种结合ALBERT和BiGRU的专利文本分类方法-CN202010497459.2在审
  • 曾诚;温超东;任俊伟;张*;何鹏;马传香;肖奎 - 湖北大学
  • 2020-06-02 - 2021-02-12 - G06F16/35
  • 本发明属于专利文献的计算机分析技术领域,尤其是一种结合ALBERT和BiGRU的专利文本分类方法。现有的专利文本分类算法大都采用Word2vec等方式获取文本的词向量表示,舍弃了大量词语的位置信息且不能表示出文本的完整语义。针对此问题,现提出一种结合ALBERT和BiGRU的专利文本分类方法,使用ALBERT预训练的动态词向量代替传统的Word2vec等方式训练的静态词向量,提升了词向量的表征能力;并使用BiGRU神经网络模型进行训练,最大程度保留了专利文本中长距离词之间的语义关联,提升了专利文本分类的效果,并在多项评价指标中有着较好的表现。
  • 一种结合albertbigru专利文本分类方法
  • [发明专利]一种基于全卷积神经网络的违章建筑自动识别方法-CN202010648955.3在审
  • 曾诚;严德赛;胡宇航;何鹏;张* - 湖北大学
  • 2020-07-08 - 2021-02-02 - G06K9/00
  • 本发明属于图像处理技术领域,尤其是一种基于全卷积神经网络的违章建筑自动识别方法,针对房屋违章检测需要依赖大量人工进行检测的问题,现提出以下方案,包括如下步骤,通过SURF算法对无人机拍摄的照片计算出特征点坐标,根据坐标计算出单应性矩阵,通过单应性矩阵对旧图像进行预处理变换,使特征点能和新图像重合,通过影像代数法对真实场景的屋顶进行变化检测,当检测出符合要求长宽要求的像素点差异时,将检测的可疑结果图传入后续的FCN框架进行识别,如果返回的识别结果图片中含有指定的像素颜色区域,则该区域为违章建筑。本发明减轻人工检测违章建筑的工作量,相比于传统的违章建筑识别方法准确率较高,而且实现了自动识别功能。
  • 一种基于卷积神经网络违章建筑自动识别方法
  • [发明专利]一种基于网格分类的异常数据检测技术-CN202010650283.X在审
  • 曾诚;盛潇;任俊伟;张*;何鹏;陈昊;杨超 - 湖北大学
  • 2020-07-08 - 2021-02-02 - G06K9/62
  • 本发明属于计算机设备技术领域,尤其是一种基于网格分类的异常数据检测技术,针对iForest在分类聚类和异常检测中具有一定的随机性,导致算法可靠性降低,并且iforest对全局稀疏点敏感,不擅长处理局部的相对稀疏点的问题,现提出以下方案,包括如下步骤,记录数据数量为n,将数据作PCA降维,记录所有数据的数量为n,利用网格将降维后的数据空间分成若干个区域,区域数量记为f,剔除空的网格区域。本发明通过对网格分类的区域作iForest异常检测操作,找出异常点,再放大空间区域,对异常点所在的区域作二次iForest分类,对两次的异常点进行比较,如果相同则作为异常点输出,先进行网格分类,减少iForest选取样本的随机性,使得异常分类更加准确。
  • 一种基于网格分类异常数据检测技术
  • [发明专利]车辆部位识别方法、装置和系统-CN201910669206.6在审
  • 张*;刘永春;姚彦洁;傅罡;邢宇翔;张丽 - 同方威视技术股份有限公司
  • 2019-07-23 - 2021-01-29 - G06K9/00
  • 本发明的的实施例公开了一种车辆部位识别方法,包括:通过对车辆进行辐射成像,获取所述车辆的待检测图像;通过图像映射函数将所述待检测图像映射为标签图像,所述标签图像包括标识所述车辆的组成部分的标签;通过坐标映射函数将所述标签图像中的标签映射到所述待检测图像;以及在所述待检测图像中根据所述标签来确定所述车辆的组成部分所在的位置,其中,所述图像映射函数是基于输入的待检测图像训练集和与所述待检测图像训练集相对应的标签图像集利用代价函数对卷积神经网络进行训练得到的,并且其中,所述坐标映射函数是通过特征点匹配得到的。
  • 车辆部位识别方法装置系统
  • [实用新型]打孔装置-CN202020256712.0有效
  • 张*;陈丹青;陆超;李原;周自华;吴咏梅 - 上海上药神象健康药业有限公司
  • 2020-03-04 - 2020-11-13 - B31B50/14
  • 本实用新型提供一种打孔装置,包括作业台、打孔板和驱动机构,所述作业台用于放置包装板;所述打孔板位于所述作业台的上方,所述打孔板包括板本体和安装在所述板本体上的若干探针,所述探针设置于所述板本体面向所述作业台的一面;所述驱动机构与所述打孔板相连接;所述驱动机构驱动所述打孔板向下移动,使所述探针插入所述作业台上的包装板中。上述打孔装置,能根据打孔的位置需要设置探针,并对包装板进行自动打孔,较现有的手工打孔,可以大幅度提高工作效率,减少人力成本;将该打孔装置应用于冬虫夏草等中草药的包装盒的制作中,可以提高中草药的包装质量,保证包装效果。
  • 打孔装置
  • [实用新型]包装设备-CN202020203201.2有效
  • 张* - 上海上药神象健康药业有限公司
  • 2020-02-24 - 2020-10-27 - B65C9/02
  • 本实用新型提供一种包装设备,其包括贴标部、打码部和运输部,所述贴标部具有贴标机构,所述贴标机构用于将标签贴至包装物;所述打码部具有打码机构,所述打码机构用于对包装物进行打码;所述运输部连接所述贴标机构和所述打码机构,所述运输部用于运送包装物经过所述贴标机构和所述打码机构。通过本实用新型提供的一种包装设备,运输部连接贴标部和打码部,包装物通过运输部运送至贴标部的贴标机构进行贴标,运送至打码部的打码机构进行打码,再由运输部运离生产线,通过一台机器就可以完成贴标、打码这两道生产工序,增加了包装生产的效率,同时也减少了包装生产的成本。
  • 包装设备
  • [实用新型]切片机-CN202020181926.6有效
  • 张*;周自华;李原 - 上海上药神象健康药业有限公司
  • 2020-02-18 - 2020-10-23 - B26D1/28
  • 本实用新型提供一种切片机,包括放料盒和盒盖,所述放料盒的内部形成放料通道,所述放料通道的两端分别为推料端和出料端,所述放料盒设有与所述放料通道相连通的进料口,所述进料口用于将物料放入所述放料通道中;所述盒盖与所述放料盒相铰接,所述盒盖能盖住所述放料盒的进料口。上述切片机,通过放料盒与盒盖的连接方式的改进,使该切片机放料操作简单,易于压紧放料盒内的药材,不会在推进的过程中导致药材的移位、倾斜,满足顶头片切制质量的要求,同时,在放料盒的长度允许范围内,能适应不同长度的药材顶头片的切制,简化了生产操作流程,提高了生产效率。
  • 切片机

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top