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]一种多功能垃圾箱-CN202320145528.2有效
  • 车文刚;和夏宏;车文宇;和万花 - 丽江德和文化传播有限公司
  • 2023-02-07 - 2023-08-15 - B65F1/14
  • 本实用新型涉及垃圾箱技术领域,且公开了一种多功能垃圾箱,该一种多功能垃圾箱,包括底座、挡板,底座的上端固定有箱体,箱体的左侧固定有安装座,安装座的内部固定有弹簧槽,弹簧槽的内部滑动连接有滑动卡扣,安装座的上端设置有滑槽,滑槽的内部滑动连接有齿条一,齿条一的上端固定有按压开关,安装座的内部转动连接有齿轮,安装座的滑动连接有齿条二,挡板的右侧固定有卡尺杆。本申请通过按压开关带动齿条一向下滑动,齿条一向下滑动时带动所啮合的齿轮转动,齿轮转动的时候带动所啮合的齿条二向上滑动,齿条二向上滑动的时候带动滑动卡扣向上滑动,使滑动卡扣与卡尺杆分离,使挡板与箱体分离可方便拆下宣传画。
  • 一种多功能垃圾箱
  • [实用新型]一种景区用垃圾箱-CN202320307556.X有效
  • 车文刚;高盛祥;车文宇;许景;蔡小尧;和夏宏 - 丽江德和文化传播有限公司
  • 2023-02-24 - 2023-08-01 - B65F1/14
  • 本实用新型涉及景区用垃圾箱技术领域,包括垃圾箱跟储水箱,所述垃圾箱的顶端开设有有进入口,所述进入口的内部设置有输送管道,所述输送管道远离进入口的一端贯穿且固定于储水箱,所述储水箱的外表面固定有限位块,所述限位块的内部开设有固定槽,所述垃圾箱的内部转动连接有齿轮,所述齿轮的内部设置有扭簧,所述齿轮的外表面固定有转盘,所述转盘的外表面固定有第一弹簧,所述第一弹簧的顶端固定有齿条,所述齿条的顶端固定有承接板,通过进入口、承接板、齿轮、转盘跟齿条的设计可以在有垃圾进入时带动齿轮转动将垃圾倒入垃圾箱内,如果出现雨天或有水进入时,水通过输送管道进入储水箱内,隔绝垃圾跟水长时间的浸泡。
  • 一种景区垃圾箱
  • [发明专利]融合TF-IDF算法和预训练模型的文本数据增强方法-CN202310507256.0在审
  • 胡荣笙;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2023-05-08 - 2023-07-18 - G06F40/284
  • 本发明针对自然语言处理领域的数据增强问题,首次提出了一种融合TF‑IDF算法和预训练模型的文本数据增强方法。首先,改进传统的基于随机策略的词元选择方法,避免对语义起到关键作用的词元进行改写,利用TF‑IDF算法提取样本的非核心词,得到替换的目标词元;之后针对现有算法在生成新数据时,依赖输入样本而导致的增强样本多样化受限问题,融合BERT模型预测目标替换词元,并使用预测的结果替换目标词元。实验结果表明:基于TF‑IDF和BERT预训练模型融合的文本数据增强算法有效提升深度学习模型的性能达5.8%,优于现有的文本数据增强算法。
  • 融合tfidf算法训练模型文本数据增强方法
  • [发明专利]一种基于YOLO轻量化网络模型的目标检测方法-CN202310381295.0在审
  • 钟友闻;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2023-04-11 - 2023-06-27 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于YOLO轻量化网络模型的目标检测方法,包括以下步骤:S1、定义面向多尺度目标的目标检测任务;S2、图像数据采集并构建图像数据集;S3、以YOLOv5网络模型为基础模型,构建改进后的目标检测模型ASOD;S4、输入数据集训练得到轻量化模型。本发明中的ASOD模型首先采用ShuffleNetV2轻量化网络作为模型的骨干网络,然后在ASOD模型的骨干网络中融合STEM模块与改进后的空间金字塔池化模块,最后采用特征金字塔结构与路径聚合网络结构相结合作为模型的连接层。最终使得ASOD模型能够在保证模型轻量化的前提下,实现对苹果叶片病害图像的有效识别。
  • 一种基于yolo量化网络模型目标检测方法
  • [发明专利]一种基于样本间离散系数改进的自适应谱聚类算法-CN202111529410.1在审
  • 赵云莱;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2021-12-14 - 2022-08-30 - G06K9/62
  • 本发明提供一种基于样本间离散系数改进的自适应谱聚类算法。谱聚类算法优劣取决于利用高斯核函数选取一个合适的尺度参数构造相似度矩阵。针对谱聚类算法尺度参数敏感且依赖性强、选取最佳尺度参数困难的问题,本发明提出的算法定义了能够反映每个样本数据分布信息的标准差和均值,避免了尺度参数易受噪声点的影响;并利用其标准差和均值计算离散系数,以离散系数的倒数作为局部尺度参数,实现了尺度参数的自适应选择。多组UCI数据集的对比实验表明,本发明算法能够自适应地选取尺度参数且避免了噪声点影响,同时具有良好的聚类性能和较好的鲁棒性。
  • 一种基于样本间离系数改进自适应谱聚类算法
  • [发明专利]一种高效的时间序列分割方法-CN202111082058.1在审
  • 杜加础;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2021-09-15 - 2021-12-31 - G06K9/62
  • 本发明提供一种高效的时间序列分割方法,趋势特征是时间序列的一个重要信息,对时间序列进行分割实现时间序列的线性表示,从而提取时间序列的趋势特征是时间序列研究领域中的一个重要方向。时间序列的分割方法包括在线分割和离线分割,离线分割方法具有表示精度高的特点,在线分割方法具有在线处理的特点,对时间序列分割方法的优化工作仍可继续深入。本发明将在线分割方法FSW算法与离线分割方法BU算法集合起来,提出FSWAB方法,使得新方法能够具有二者的优势,从而能够对时间序列进行高效在线分割和精确表示。发明人以美国加州大学河滨分校提供的UCR_Archive数据集进行实证分析,结果表明该方法可以高效地在线分割时间序列、精确地表示时间序列的趋势特征。
  • 一种高效时间序列分割方法
  • [发明专利]基于UG的凸轮机构运动分析仿真系统-CN202110691440.6在审
  • 蔡小尧;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2021-06-22 - 2021-09-07 - G06F30/17
  • 本发明是基于UG的凸轮机构运动分析仿真系统,其特征在于,UG软件为平台,以直动推杆圆柱凸轮机构为例,用UG表达式和规律曲线命令,得到圆柱凸轮的轮廓曲线,从而得到准确的凸轮轮廓造型,然后进行三维动力学仿真,并分析推杆位移、速度、加速度,为机构优化设计,在保留原凸轮机构为实现功能而确定的关键点前提下,用多项式拟合的方法设计凸轮曲线,提高凸轮曲线在关键点处的可导性和连续性,有效解决凸轮机构在运行时出现的冲击,磨损、疲劳破坏和噪声等问题。
  • 基于ug凸轮机构运动分析仿真系统
  • [发明专利]一种基于以太坊私有区块链的商品溯源防伪系统及方法-CN202110327154.1在审
  • 施丽芳;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2021-03-26 - 2021-06-11 - G06Q30/00
  • 本发明公开了一种基于以太坊私有区块链的商品溯源防伪系统及方法,属于以太坊私有区块链技术和溯源防伪技术领域。区块链技术具有去中心化、公开透明、不可篡改、时间戳等特性,在互联网世界里展现出其独特的魅力,正被应用到越来越多的领域,其中应用之一就是对商品进行溯源防伪。基于以太坊私有区块链的商品溯源防伪系统及方法,首先利用Geth创建部署一条私有区块链,并保持其进行挖矿工作,然后在系统里接入各电商平台,最后通过为每个商品提供唯一的溯源码并结合智能手机进行溯源防伪。本发明采用以太坊私有区块链作为商品溯源防伪的平台系统,能提供一种更高效便捷、真实可信及低成本的商品溯源防伪方式,同时能带来高质量可信赖的电商平台。
  • 一种基于以太私有区块商品溯源防伪系统方法
  • [发明专利]一种改进的KNN案例推理检索算法-CN202010685065.X在审
  • 孙宝贵;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2020-07-16 - 2020-10-30 - G06F16/2455
  • 本发明公开了一种改进的KNN案例推理检索算法,所述算法包括以下步骤:S1,遗传模拟退火‑模糊C均值聚类算法对案例库聚类,形成多个类簇;S2,改进的遗传‑粒子群混合算法优化各类簇近邻K值;S3,最优原则检索策略确定检索子案例库及近邻K值。本发明对优化各类簇近邻K值的算法、以及确定检索子案例库的算法都进行了改进研究,进而改善了案例推理检索算法的预测结果质量。最后使用mackey‑glass混沌时间序列数据进行仿真预测。实验证明,相较于传统KNN检索算法,本发明的检索算法对问题案例聚类后,预测结果的精度显著提高。
  • 一种改进knn案例推理检索算法
  • [发明专利]一种基于分段线性表示的时间序列模体发现与表达方法-CN202010674767.8在审
  • 程文辉;车文刚 - 昆明理工大学
  • 2020-07-14 - 2020-10-27 - G06F16/2458
  • 本发明提供一种基于分段线性表示的时间序列模体发现与表达方法。在金融时间序列分析领域,用传统的价格指标表达模体只能发现价格体系下的模体形态,且有关时间序列模体的研究重点大多集中在提高模体发现和检测的效率上,模体表达方面的优化工作仍可继续深入。本发明将观察维度从传统价格映射至SAR技术指标,用SAR技术指标提取原有数据特征,试图在SAR技术指标形成的时间序列中发现模体。用分段线性近似的方法拟合SAR指标时间序列数据,从而对不同的模体进行发现和表达。发明人以上海证券交易所和深圳证券交易所的上市公司的股票历史数据进行实证分析,结果表明该方法可以很高效地发现时间序列中的模体、有效地表达时间序列中各种模体形态的组合。
  • 一种基于分段线性表示时间序列发现表达方法

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