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]一种抗拜占庭攻击的隐私保护联邦学习方法-CN202310839652.3在审
  • 金春花;李路路;李佼佼;刘畅;陈冠华;金鹰;单劲松 - 淮阴工学院
  • 2023-07-10 - 2023-10-10 - G06N3/098
  • 本发明公开了一种抗拜占庭攻击的隐私保护联邦学习方法,参与方通过计算本地模型和全局模型的差值,将得到的差值通过sign函数转换:当输入大于0时,输出为1;输入小于0时,输出为‑1;其余为0。参与方将转换后的sign值编码并添加扰动噪音得到随机化输出,将随机化的值经过多个洗牌器随机排序发送给服务器,服务器将接收到的多个洗牌器输出的值进行近似求和,并更新全局模型。另外,考虑到联邦学习需要较高的通信带宽,采用稀疏化的方法对上传和下载的参数进行压缩处理,从而减少通信带宽。本发明方法在进行联邦学习时既能保护数据隐私又能抵御拜占庭攻击,同时还能减少通信开销,具有较高的扩展性和性能表现,能满足不同规模的数据场景。
  • 一种拜占庭攻击隐私保护联邦学习方法
  • [发明专利]一种人工石墨导热膜及其制备方法-CN202210716033.0有效
  • 刘贺;杨继明;曾彩萍;曹义;朱凡;金鹰 - 中天电子材料有限公司
  • 2022-06-23 - 2023-09-08 - C01B32/205
  • 本发明提供了一种人工石墨导热膜及其制备方法,所述方法包括以下步骤:(1)将富勒烯加入第一溶剂中混合分散,得到富勒烯分散液;(2)向第二溶剂中加入二胺单体、二酐单体、无机填料及所述富勒烯分散液,经缩聚反应生成树脂;(3)将所述聚酰胺酸树脂流延,经亚胺化处理与拉伸,得到复合薄膜;(4)将所述复合薄膜依次经碳化和石墨化处理,再经压延和裁切,得到人工石墨导热膜;其中,所述富勒烯的添加量占所述人工石墨导热膜总质量的比例m与所述人工石墨导热膜的厚度L的关系为:其中,m的单位为%,L的单位为μm。所制得的人工石墨导热膜外观良好、拉伸强度与导热率高。
  • 一种人工石墨导热及其制备方法
  • [实用新型]一种电解槽装配生产线-CN202320101751.7有效
  • 宁保锋;吴德强;金鹰 - 连智(大连)智能科技有限公司
  • 2023-02-02 - 2023-08-25 - B23P21/00
  • 本实用新型属于碱性水电解制氢行业装配工装生产线技术领域,公开了一种电解槽装配生产线。包括装配组、缓存组、翻转组,所述装配组包括若干个工位架,每个工位架的下方均单独配设有工业转运车和工业液压推进器;除了最末端的工位架外,其余每个工位架的两侧分别设有对应高度的辅助工位架和极框工位架,用于停放工件的缓存组设置在装配组的末端;翻转组设置在缓存组的末端,翻转组包括工业翻转机,工业翻转机置于底面凹槽内。工人不再需要乘坐高空升降梯进行装配,流水线式的装配大大降低了安装过程中的错误率,缓存位的存在,使得此流水线可连续进行产品的组装,不再为产品静置时间过长而降低生产效率。
  • 一种电解槽装配生产线
  • [发明专利]一种基于区块链的代理重加密逆向防火墙方法-CN202310634210.5在审
  • 陈冠华;陈智伟;金春花;陈晓兵;金鹰;于长辉 - 淮阴工学院
  • 2023-05-31 - 2023-08-04 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于区块链的代理重加密逆向防火墙方法,系统参数初始化;PKG处的逆向防火墙WPKG对PKG生成的部分参数进行重随机化;基于身份环境的公钥、私钥生成;WPKG对用户私钥进行重随机化,并公开参数;数据拥有者DO生成加密文件CDO,通过WDO将CDO重随机化为C'DO并存储在云服务器上;数据接收方DR向区块链上的智能合约发起身份验证以及所需数据的申请;智能合约通过验证后寻找对应数据存放地址以及申请人ID;云服务器将申请人公钥信息发送至DO;DO生成重加密密钥交由WDO对其进行重随机化;云服务器将重随机化后的与C'DO交付给智能合约运算得出CDR交付给DR解密。本发明比已知的代理重加密方案都具有更高的安全性,同时效率上也有着极大的提升。
  • 一种基于区块代理加密逆向防火墙方法
  • [发明专利]一种聚酰亚胺薄膜力学性能的监测方法-CN202110659228.1有效
  • 杨继明;金鹰;曾彩萍;刘贺;张猛;高炜琳;王双鹏 - 中天电子材料有限公司
  • 2021-06-15 - 2023-07-21 - G01N3/08
  • 本发明提供了一种聚酰亚胺薄膜力学性能的监测方法。该监测方法包括:针对目标种类的聚酰亚胺薄膜,建立聚酰亚胺薄膜色差L值与聚酰亚胺薄膜力学性能的量化关系;其中,所述力学性能包括拉伸强度、拉伸模量和/或断裂伸长率;基于所述聚酰亚胺薄膜色差L值与聚酰亚胺薄膜力学性能的量化关系,利用目标聚酰亚胺薄膜的色差L值实现聚酰亚胺薄膜力学性能监测。本发明提供的技术方案过建立聚酰亚胺薄膜色差L值与力学性能的量化关系,实现聚酰亚胺薄膜力学性能的快速预测以及监测。相比于目前常用的应用万能拉力机检测聚酰亚胺薄膜力学性能的方法,具有速度快、方法便捷、可以实时进行的特点。
  • 一种聚酰亚胺薄膜力学性能监测方法
  • [发明专利]一种基于时序偏移算法的曼彻斯特解码方法-CN202310173313.6在审
  • 刘虎;屈浩阳;罗单丹;金鹰;施赛菲;王俊;叶茂青;张佳昕 - 淮阴工学院
  • 2023-02-28 - 2023-07-04 - H03M5/12
  • 种基于时序偏移算法的曼彻斯特解码方法,包括滤波模块、信号波形转换模块和曼彻斯特解码模块,所述的时序偏移算法在曼彻斯特解码模块中实现;输入信号通过滤波模块去除干扰信号后,通过信号波形转换模块将信号波形转换为基带信号波形,再送入曼彻斯特解码模块中,曼彻斯特解码模块中的微处理器通过外部中断开始读取信号,在读取信号的同时使用时序偏移算法计算出实时的基带信号脉冲宽度,根据计算结果对采集基带信号的定时器初值进行重新赋值,实现微处理器对基带信号采集频率的动态调整,最后根据曼彻斯特编码格式对采集到的基带信号进行解码得到最终的解码数据。本发明提高了解码速度、准确性以及环境适应性。
  • 一种基于时序偏移算法曼彻斯特解码方法
  • [发明专利]一种电解槽装配生产线及其使用方法-CN202310052134.7在审
  • 宁保锋;吴德强;金鹰 - 连智(大连)智能科技有限公司
  • 2023-02-02 - 2023-06-02 - B23P21/00
  • 本发明属于碱性水电解制氢行业装配工装生产线技术领域,公开了一种电解槽装配生产线及其使用方法。包括装配组、缓存组、翻转组,所述装配组包括若干个工位架,每个工位架的下方均单独配设有工业转运车和工业液压推进器;除了最末端的工位架外,其余每个工位架的两侧分别设有对应高度的辅助工位架和极框工位架,用于停放工件的缓存组设置在装配组的末端;翻转组设置在缓存组的末端,翻转组包括工业翻转机,工业翻转机置于底面凹槽内。工人不再需要乘坐高空升降梯进行装配,流水线式的装配大大降低了安装过程中的错误率,缓存位的存在,使得此流水线可连续进行产品的组装,不再为产品静置时间过长而降低生产效率。
  • 一种电解槽装配生产线及其使用方法
  • [发明专利]一种基于迁移学习的手势分类方法-CN201910597980.0有效
  • 金鹰;王飞;胡荣林;朱全银;董甜甜;姚玉婷;邵鹤帅;施嘉婷 - 淮阴工学院
  • 2019-07-04 - 2023-05-26 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于迁移学习的手势分类方法,适用于手势图像分类问题。本发明步骤一、将手势视频V转换为手势帧数据集合G0;步骤二、通过高斯滤波方法、OTSU算法和图像与运算对G0分别进行去除噪声、二值化和背景分割处理,得到手势帧数据集合G1,为G1设置标签后得到帧标签数据集合L;步骤三、使用MobileNet卷积神经网络架构和权重文件进行迁移学习,创建与训练模型M1;步骤四、通过模型M1提取帧数据集合G1的特征,得到帧特征向量集合F0;步骤五、将XGBoost作为分类模型对测试集进行分类,得到最终分类结果。本发明将已经训练好的MobileNet卷积神经网络权重迁移至手势图像数据集进行特征提取,采用XGBoost作为分类模型,提升分类精确度的同时减少模型计算量。
  • 一种基于迁移学习手势分类方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的大学生专业推荐方法-CN201910293908.9有效
  • 朱全银;孙强;万瑾;李翔;季睿;周泓;丁瑾;金鹰 - 淮阴工学院
  • 2019-04-12 - 2023-04-25 - G06Q10/0639
  • 本专利公开发明了一种基于深度学习的大学生专业推荐方法,先对学生的基本信息和核心课程信息进行数据预处理得到数据集Student、Course以及Rating;搭建深度学习神经网络模型;构建Tensorflow计算图;获取到学生信息特征和核心课程信息特征训练神经网络模型;生成学生信息特征矩阵和核心课程特征矩阵;给学生推荐专业。本发明利用大学生基本个人信息和在校大学生新生时期的核心课程成绩,分析这部分大学生的在这些核心课程上的学习态度和自身定位,从而对这部分大学生在“大类招生”或转专业时提供专业推荐,其结果可以辅助高校进行专业建设以及为人才培养方案的改进提供有效意见与信息。
  • 一种基于深度学习大学生专业推荐方法

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