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]事件处理方法-CN202310512639.7在审
  • 夏金鹏;张跃伟 - 阿里云计算有限公司
  • 2023-05-05 - 2023-10-27 - G06Q10/063
  • 本说明书实施例提供事件处理方法,所述方法包括:确定目标图数据中的对象节点,并确定所述对象节点对应的至少两个初始采样路径,将所述至少两个初始采样路径中的各个初始采样路径依次作为目标采样路径,其中,所述至少两个初始采样路径中的起始事件节点不同;根据所述目标采样路径对所述目标图数据进行采样,获得所述对象节点的关联事件节点;根据所述目标采样路径的起始事件节点以及所述关联事件节点,构建事件图数据;根据所述事件图数据,对所述起始事件节点进行表征学习,获得所述起始事件节点的目标特征;根据至少两个起始事件节点的目标特征,确定目标事件集合。实现相似事件的聚合,便于确定相似事件共同反映的共性问题。
  • 事件处理方法
  • [发明专利]边云协同模型动态训练方法-CN202310876843.7在审
  • 胡敏;高孝天;张跃伟 - 上海电器科学研究所(集团)有限公司;上海电器科学研究院
  • 2023-07-17 - 2023-10-17 - H04L41/044
  • 本发明公开了一种边云协同模型动态训练方法,其特征在于,基于边缘侧设备与工业互联网平台的协同机制实现模型的动态训练,其中,在边缘侧设备与工业互联网平台的协同机制中,基于机理模型的边缘计算技术在边缘侧设备上实现数据分析计算,工业互联网平台基于静态基础机理模型基于大数据分析形成实时机理模型后,将该实时机理模型下发至边缘侧设备,由利用接收到的实时机理模型进行数据分析计算,并向云平台反馈分析计算执行结果,采用所述边云协同模型动态训练方法对实时机理模型进行动态训练。本发明通过工业互联网平台远程对边缘侧设备进行配置,实现边缘侧设备的机理模型管理,并通过边云协同技术实现模型动态训练等功能。
  • 协同模型动态训练方法
  • [实用新型]一种钢管折弯机用防皱装置-CN202320632403.2有效
  • 王海兵;张跃伟;肖宏光 - 丸一金属制品(天津)有限公司
  • 2023-03-27 - 2023-10-17 - B21D7/022
  • 本申请公开了一种钢管折弯机用防皱装置,属于钢管折弯设备的技术领域,其技术方案要点是一种钢管折弯机用防皱装置,包括防皱组件,所述防皱组件包括减小金属管弯折时出现褶皱现象的防皱块,所述防皱块上开设有与所述钢管匹配的放置槽,所述防皱块由作用部和连接部一体成型,所述作用部由靠近折弯部的一端至另一端的厚度逐渐增大,所述防皱组件还包括与所述连接部远离所述作用部的侧壁可拆卸连接的延长块,机体连接有固定座,所述延长块与所述固定座可拆卸连接,所述延长块上开设有的供钢管通过的导向槽,所述导向槽与所述放置槽匹配,达到减小成本的效果。
  • 一种钢管折弯防皱装置
  • [发明专利]模型训练方法、设备及存储介质-CN202310664806.X在审
  • 冯文锋;张跃伟 - 阿里云计算有限公司
  • 2023-06-06 - 2023-09-29 - G06F18/214
  • 本申请实施例提供一种模型训练方法、设备及存储介质。其中,通过训练样本对中第一文本与正样本对应的相关性的预测分数,和采样样本集合内的各样本的最大预测分数的配对损失,相当于采样样本集内所有样本都跟正样本进行了配对,因此,可提高训练出的文本匹配模型区别top1和top1接近的负样本的准确度,进而有助于提高文本匹配时top1的准确度。另一方面,在模型训练时,还引入了训练样本对的相关性的比较配对损失,继承了配对法的排序关系,针对候选文本包含彼此部分重合的分类或者具有层级关系问题,可提高对本包含彼此部分重合的分类或者具有层级关系的候选文本之间的排序的准确度,进而提高文本匹配时topk的准确度。
  • 模型训练方法设备存储介质
  • [实用新型]一种电气自动化用电气柜-CN202321171742.1有效
  • 张跃伟 - 张跃伟
  • 2023-05-15 - 2023-09-29 - H02B1/52
  • 本实用新型公开了一种电气自动化用电气柜,具体涉及电气柜技术领域,包括底架,所述底架的顶部固定连接有柜体,且柜体的内壁安装有电子元件,所述柜体的外壁设置有防护板,所述底架的外壁开设有调节槽,且调节槽的内壁设置有调节机构组件。该电气自动化用电气柜,通过设置的调节机构组件,采用连杆调节的方式,完成对万向轮的高度调节,解决了现有的电气柜无法根据工作人员的需求进行移动与放置,从而方便了工作人员根据需求对电气柜进行快速输送,节约了工作人员对电气柜进行移动放置的时间,进而提高了工作人员对电气柜进行放置的效率,同时解决了现有的可移动电气柜在放置后发生偏移的问题,从而保证了整体装置进行放置与移动的稳定性。
  • 一种电气自动化用
  • [实用新型]一种钢管挤压成型模具-CN202320627992.5有效
  • 张跃伟;王海兵;肖宏光 - 丸一金属制品(天津)有限公司
  • 2023-03-27 - 2023-09-22 - B21D41/04
  • 本实用新型公开了一种钢管挤压成型模具,属于钢管成型技术领域,其技术方案要点是一种钢管挤压成型模具,包括安装组件、连接组件和成型组件,安装组件包括两个安装块,安装块与缩管机本体相对滑动连接,缩管机本体相对固定连接有两个成型油缸,两个安装块相互远离的一侧与成型油缸的活塞端相对可拆卸连接,连接组件包括连接块,连接块与安装块可拆卸连接,成型组件包括压紧块和成型块,压紧块设置有多个,多个压紧块与连接块滑动连接,且压紧块远离连接块的一端分别向相互远离的方向倾斜,成型块设置有多个,多个成型块分别与压紧块可拆卸连接,达到使缩管机能够将钢管端头加工形状多样化的效果。
  • 一种钢管挤压成型模具
  • [发明专利]一种连续式石墨纯化装置-CN202310941961.1在审
  • 赵光燮;姚树天;张跃伟 - 瑞晟鸿(山东)半导体科技有限公司
  • 2023-07-28 - 2023-09-15 - C01B32/215
  • 本发明公开了一种连续式石墨纯化装置,具体涉及石墨纯化技术领域,包括定量纯化箱,所述定量纯化箱的内部转动连接有定量下排筒,所述定量下排筒的外壁呈圆环等距分布嵌入开设有多个定量承装槽,所述定量承装槽的内壁安装有定量下料机构;所述定量下料机构包括安装在定量承装槽内壁的称重板。本发明采用定量下料机构,当称重传感器称重的数值达到设定重量数值时,切换转柱待定定量下排筒使定量承装槽内部的石墨纯化粉末原料旋转三十六度,精确控制定量下排筒旋转的角度为三十六度,能够确保石墨粉末原料每一次投放都是精确量,石墨粉末原料受热更加均匀不易堆积,纯化均匀性更好。
  • 一种连续石墨纯化装置
  • [实用新型]一种便于冻存细胞存取的组件-CN202321302335.X有效
  • 王淑格;张跃伟;张大雷 - 创一生物科技(河北)有限公司
  • 2023-05-26 - 2023-09-15 - B65D81/18
  • 本实用新型涉及细胞冻存储存设备技术领域,具体为一种便于冻存细胞存取的组件,包括存放箱和液氮盛放箱,所述存放箱底部设置有液氮盛放箱,所述液氮盛放箱与存放箱连通,所述存放箱两侧设置有多个开口,每侧所述开口前后分布设置,所述存放箱前后内壁设置有多组固定座,所述固定座上设置有滑孔,通过液压缸控制密封门的开合,当密封门在存放箱上开启后,放置架可以通过开口伸出与存放箱,便于对装有细胞的冻存盒在放置架上进行存取,本结构可以对每组密封门进行单独开启,减少开口暴露的面积,从而可以减少液氮的挥发,实用性更高。
  • 一种便于细胞存取组件
  • [实用新型]一种沉积物采样器-CN202320192767.3有效
  • 刘双爽;王晓锋;张跃伟;邓伟 - 重庆地质矿产研究院
  • 2023-02-13 - 2023-08-08 - G01N1/04
  • 本实用新型涉及沉积物采集技术领域,公开了一种沉积物采样器,包括收集箱,所述收集箱的左右侧顶部均固定连接有连接板,所述连接板中部设置有拉杆,所述拉杆的外侧均设置有弹簧,所述弹簧的顶端分别固定连接在连接板上,所述弹簧的底端分别固定连接有固定板,所述固定板分别固定连接在拉杆的中下部,所述拉杆的底端均转动连接有第三转杆。本实用新型中,将收集箱置于沉积物顶部,拉动拉杆使固定板对弹簧进行挤压,通过拉杆配合第三转杆、连接杆和第一转杆使底板在第二转杆上进行转动将收集箱的底部打开,松开拉杆通过弹簧的弹力推动拉杆,使底板将沉积物抓取至收集箱,结构简单便于操作,造价低便于生产和人们的使用。
  • 一种沉积物采样
  • [发明专利]模型自学习及事件分派方法、装置、电子设备、计算机存储介质-CN202310495416.4在审
  • 曾骞;张跃伟 - 阿里云计算有限公司
  • 2023-04-27 - 2023-08-01 - G06N20/00
  • 本申请实施例公开了一种模型自学习及事件分派方法、电子设备、计算机存储介质,所述方法包括:利用特征检测模型,得到新增事件的事件特征与历史事件的事件特征,并根据新增事件的事件特征与多个历史事件的事件特征,在历史事件中确定与新增事件相似的相似事件;根据相似事件的真实派发部门,得到新增事件的推荐派发部门;根据新增事件、新增事件的事件特征和推荐派发部门、相似事件、相似事件的事件特征和真实派发部门,执行样本构建,得到样本数据;并利用样本数据,执行特征检测模型的模型自学习。借由本申请的技术方案,可利用派发过程中的新增事件,实现特征检测模型的可持续化自学习,以提高模型特征的预测准确性,并提升事件分派处理效率。
  • 模型自学习事件分派方法装置电子设备计算机存储介质
  • [发明专利]数据推荐方法及装置、模型训练方法及装置-CN202310276810.9在审
  • 冯文锋;张跃伟 - 阿里云计算有限公司
  • 2023-03-16 - 2023-08-01 - G06F18/24
  • 本说明书实施例提供数据推荐方法及装置、模型训练方法及装置,其中所述数据推荐方法包括:获取推荐任务的目标数据对应的初始推荐数据,和所述初始推荐数据对应的初始推荐分值;在反馈数据集合中选择所述目标数据对应的目标反馈数据,其中,所述反馈数据集合中包括历史推荐任务的历史推荐结果的反馈数据;基于所述目标反馈数据调整所述初始推荐分值,得到所述初始推荐数据对应的目标推荐分值;根据所述目标推荐分值,在所述初始推荐数据中确定所述推荐任务对应的目标推荐数据。通过根据实时反馈的反馈数据对初始推荐分值进行调整,更准确的预测出目标文本对应的推荐数据,从而为用户提供更好的使用体验。
  • 数据推荐方法装置模型训练

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