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]一种检索文本纠错方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310853261.7在审
  • 孙迎雪;赵骥;沈奇;李祥歌 - 深圳依时货拉拉科技有限公司
  • 2023-07-12 - 2023-10-24 - G06F40/232
  • 本申请提出了一种检索文本纠错方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:获取待检索文本后进行数据清洗处理;基于困惑集对待检索文本逐步向后分别进行一元分词的字替换和二元分词的词替换,得到多个候选替换词集合;基于HMM城市纠错模型计算每次替换后得到的候选替换词集合对应的模型得分;按照模型得分从高到低的顺序对候选替换词集合进行排序,选取排序靠前的候选替换词集合作为纠错后的检索文本。本申请通过困惑集对待检索文本进行字替换和词替换,并根据HMM城市纠错模型计算候选替换词集合的得分,最终将得分高的候选替换词集合作为纠错后的检索文本,从而能够快速纠正检索文本,提高用户检索体验,进而提高用户发单率。
  • 一种检索文本纠错方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种手扶电梯的防护机构-CN201811537549.9有效
  • 罗建华;饶良涛;周轩;赵骥 - 康达电梯有限公司
  • 2018-12-15 - 2023-09-22 - B66B29/00
  • 本发明公开了一种手扶电梯的防护机构,包括扶梯带、扶手板和防护机构,扶手板设有两块,安装在扶梯带的两侧,扶梯带上设有若干阶梯,每个阶梯的下端设有重力传感器。防护机构安装在其中一个防护机构上,在防护机构中设有防护板、防护箱、输送带和第二电机,防护板安装在防护箱上,第二电机安装在防护箱的内部,第二电机上设有主动轮,输送带的中间两端设有第二滚筒,第二滚筒的中间设有第二旋转轴轴,其中一个第二旋转轴上设有从动轮,主动轮和从动轮通过皮带连接。在输送带上设有若干气缸,气缸上设有气缸杆,输送带的下端设有安装板,安装板的中间设有挡杆,挡杆上端通过销钉铰接在气缸杆上,挡杆中间通过螺栓铰接在安装板上。
  • 一种手扶电梯防护机构
  • [发明专利]一种双涵喷管气动性能试验器触摸屏的控制系统-CN202310656047.2在审
  • 赵骥 - 航天森光(北京)科技有限公司
  • 2023-06-05 - 2023-08-29 - G06F3/041
  • 本发明涉及一种双涵喷管气动性能试验器触摸屏的控制系统,其包括触摸屏,所述触摸屏包括处理器,所述处理器的输入端电连接有反馈模块,所述反馈模块的输入端电连接有微处理器,所述微处理器的输入端分别电连接有数据转换模块一和数据转换模块二。由此可见,触摸屏、处理器、反馈模块、微处理器、数据转换模块一、数据转换模块二、光线感应器、电流检测模块、数据存储模块、电流调节单元、显示电路和背光板的配合使用,解决了现有的触摸屏大多都是手动调节屏幕亮度,无法自动调节亮度的问题,该触摸屏控制系统,具备自动调光的优点,调光效果好,方便了使用者的使用,提高了触摸屏的实用。
  • 一种喷管气动性能试验触摸屏控制系统
  • [发明专利]一种增强现实的脑机接口-CN202310614130.3在审
  • 史添玮;任玲;崔文华;赵骥;张玉军;艾青;张文宇;代红 - 辽宁科技大学
  • 2023-05-29 - 2023-08-29 - G06F3/01
  • 本发明提供一种增强现实的脑机接口,涉及脑接口和增强现实领域。该增强现实的脑机接口,包括刺激信号,利用刺激信号生成对使用者精神、听觉、视觉和感官刺激中的至少一种,并通过脑电信号采集检测脑电波频率,通过所述脑电信号采集将收集到的脑电波信息传输给计算机,通过所述计算机内部的数据处理芯片对脑电波信息进行读取,分析生物信息的同时将采集到的生物信息进行储存。通过计算机内部的数据处理芯片对脑电波信息进行读取,分析生物信息的同时将采集到的生物信息进行储存,能根据分析生物信息分析的生物信息进行判定,可以在进行脑电信号诱发的同时进行实时场景的反馈,可以更好地应用在实际场景中。
  • 一种增强现实接口
  • [发明专利]一种基于深度学习的机械振动故障诊断方法-CN202310376679.3在审
  • 赵骥;陈子健;付晓燕 - 辽宁科技大学
  • 2023-04-11 - 2023-08-15 - G01H17/00
  • 本发明提供一种基于深度学习的机械振动故障诊断方法,将首层宽卷积深度神经网络WDCNN与长短期记忆网络相结合的故障诊断方法即WDCNN‑LSTM;该模型将预学习的特征信息由CNN自适应地从一维原始振动信号中提取,并通过长短期记忆网络中的控制门对卷积提取后的特征进行进一步的特征增强提取,再通过分类检测模块尽最大程度获取预检测的故障特征信息。将经典的卷积神经网络模型进行了改进,使得模型提高了对于短距离特征的学习效率,通过较大的卷积核来一次性学习多个机械故障特征,减少了模型训练时长。不仅可以有效地提取故障特征信息而且可以防止过拟合,对于复杂环境下的机械振动故障检测也有一定的提升作用。
  • 一种基于深度学习机械振动故障诊断方法
  • [发明专利]一种基于多模态信号识别的脑机接口方法-CN202111455673.2有效
  • 史添玮;任玲;崔文华;张文宇;赵骥;张玉军;代红;强姣凤;常桄铭 - 辽宁科技大学
  • 2021-12-01 - 2023-08-08 - G06F3/01
  • 本发明提供一种基于多模态信号识别的脑机接口方法,涉及脑机接口技术领域。该基于多模态信号识别的脑机接口方法,包括以下步骤:S1.设备启动采集脑电波信号;S2.分析脑电波信号并生成对应动作意识;S3.显示屏显示动作意识是否启动界面;S4.用户通过视线集中来选择是否启动动作意识,“是”则进入下一步骤,“否”则不执行动作意识命令;S5.显示屏进入详细选择界面,用户通过实现集中在具体选择界面来确定动作意识;S6.在进入动作意识详细选择界面时,通过分析用户的心率波动情况来对动作意识进行最终确认。通过本发明设计的方法,可以通过三种模态对用户脑电波信号进行精确理解,同时不会产生错误信号,实用性极好。
  • 一种基于多模态信号识别接口方法

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