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]线路板专用循环水洗箱-CN202221566073.3有效
  • 陈永红;杨芳军;胡泽生;申灵华;何志生;陈群;李大勇;陈善金 - 珠海市国日宏电子科技有限公司
  • 2022-06-21 - 2022-11-11 - H05K3/26
  • 本实用新型公开了线路板专用循环水洗箱,包括安装框架,所述安装框架的底部固定连接有清洗框架,所述清洗框架的两侧均开设有进料槽。本实用新型通过设置安装框架、清洗框架、进料槽、挡水框、喷淋管、夹板、支撑板、推杆、管套和弹簧,进料槽便于将待清洁的线路板放入清洗框架的内腔,配合辊轮可以将线路板传输至清洗框架的内腔,并进入挡水框的内腔,此时配合外部水泵分别将储液箱内腔的清洁溶液抽取至第二导管的内腔,解决了不同大小的线路板在进行清洗作业时,需要进行一定的夹持,否则在使用水枪清洗时,容易导致线路板偏位掉落,且人工手动清洗受清洁人员熟练度影响,对多个线路板的清洗效果不一的问题。
  • 线路板专用循环水洗
  • [实用新型]一种加密防污染的首饰金标准物质包装箱-CN202221856824.5有效
  • 赵可迪;陈永红;芦新根;张晶晶;郝明阳 - 长春黄金研究院有限公司
  • 2022-07-19 - 2022-11-08 - B65D25/02
  • 本实用新型属于成套首饰金标准物质包装箱技术领域,特别涉及一种加密防污染的首饰金标准物质包装箱;包括亚克力圆柱、粘性塑料背签、EVA底模、EVA上盖、塑料网、珠宝首饰专用干燥剂、金属包装盒;其中金属包装盒的上盖内固定有塑料网,且在塑料网与金属包装盒的上盖之间放置有珠宝首饰专用干燥剂,金属包装盒的下盖内放置有EVA底模,EVA底模上设有多排圆形孔,且每一排有多个圆形孔,其中每一排的相邻两个圆形孔之间通过沟槽连通,圆形孔内放置有用于存放首饰金标准物质的亚克力圆柱,且亚克力圆柱上贴有粘性塑料背签;本实用新型是一种首饰金成分分析标准物质的合理包装形式,可同时满足加密保存、取用方便、能够长时间存放的要求。
  • 一种加密污染首饰标准物质包装箱
  • [发明专利]一般矿石中银的物相分析方法-CN202210990732.4在审
  • 孟宪伟;陈永红;葛仲义 - 长春黄金研究院有限公司
  • 2022-08-18 - 2022-11-01 - G01N33/24
  • 本发明属于矿石中物相分析技术领域,具体涉及一种一般矿石中银的物相分析方法;采用醋酸作为浸提剂浸出菱锌矿中银含量,采用氯化钠和盐酸羟胺作为浸提剂浸出含铁锰矿物中的银含量,采用九水合硝酸铁作为浸提剂浸出自然银的银含量,采用硫脲作为浸提剂浸出硫化银中银含量,采用盐酸和氯化亚锡作为浸提剂浸出铁氧化物中的银含量,再对硅酸盐中的银进行测定:本方法解决了银物相分类不全、广泛使用性较差、分析方法落后的问题。
  • 一般矿石分析方法
  • [发明专利]基于联邦学习的模型训练方法及系统、存储介质-CN202210939615.5有效
  • 谢翀;兰鹏;陈永红;赵豫陕 - 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
  • 2022-08-05 - 2022-11-01 - H04L67/01
  • 本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及系统、存储介质、计算机设备,该方法包括:服务器在客户端集合中采样多个本轮客户端,将本轮初始模型参数发送至本轮客户端中,本轮客户端按本轮初始模型参数配置本地模型后进行模型训练,得到训练后的本轮目标模型参数,并将本轮目标模型参数返回至服务器中;服务器对多个本轮客户端各自返回的本轮目标模型参数进行参数聚合,得到本轮聚合参数;当本轮聚合参数未达到服务器的采样条件时,将本轮聚合参数作为下轮初始模型参数;当本轮聚合参数达到服务器的采样条件时,将本轮聚合参数发送至客户端集合内的每个客户端中,每个客户端按本轮聚合参数配置本地模型后进行最后一轮模型训练。
  • 基于联邦学习模型训练方法系统存储介质
  • [发明专利]持续学习的模型更新方法、装置、设备及介质-CN202211164211.X在审
  • 陈永红;谢翀;兰鹏;罗伟杰;陈柯树;赵豫陕 - 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
  • 2022-09-23 - 2022-10-25 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种持续学习的模型更新方法、装置、设备及介质。该方法获取待更新模型的历史模型,提取历史提取器参数和历史分类器参数,使用历史提取器参数初始化待更新模型,将更新样本输入历史模型和初始化后的待更新模型,输出第一预测标签和第二预测标签,使用更新样本的真实标签、第一预测标签和第二预测标签,构建特征学习损失、分类学习损失和样本特征损失,以此计算待更新模型的训练总损失,根据训练总损失更新初始化后的待更新模型,重复计算直至训练总损失收敛,得到更新好的待更新模型,实现在无需历史样本的情况下,仅使用历史模型进行更新,既无需维护历史样本,又可以基于历史模型快速地进行模型更新,提高了模型的更新响应效率。
  • 持续学习模型更新方法装置设备介质

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