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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  • [外观设计]显示屏幕面板的填写刻字内容图形用户界面-CN202230013297.0有效
  • 许钦;陈浩东;白雪;徐涛 - 上海识装信息科技有限公司
  • 2022-01-10 - 2022-04-01 - 14-04
  • 1.本外观设计产品的名称:显示屏幕面板的填写刻字内容图形用户界面。2.该显示屏幕面板用于手机、平板电脑、计算机。3.本外观设计产品的设计要点:在于显示屏幕面板的图形用户界面内容。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.显示屏幕面板为惯常设计,省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图。6.图形用户界面的用途:用于刻字内容填写及流程引导,可预览刻字内容在具体商品中的显示效果;主视图上方区域显示提示框并引导当前预览刻字区域,有描边的提示框为输入中待预览区域,无描边提示框为未输入待预览区域;主视图中在“定制文字”下方完成一项定制文字输入后进入变化状态图1;变化状态图1上方左侧带有描边的提示框(即定制文案1区域)可预览输入内容;变化状态图1中点击定制文字区域的第二栏进入变化状态图2,光标切换至第二栏,且上方右侧提示框变为描边状态;变化状态图2中完成定制文字输入后进入变化状态图3;变化状态图3点击空白处完成内容输入进入变化状态图4,即收起键盘。
  • 显示屏幕面板填写刻字内容图形用户界面
  • [发明专利]一种用于余热回收的热磁发电装置-CN202110339404.3有效
  • 刘贤良;张虎;陈浩东;乔凯明;龙毅;朱顺敏;罗二仓;沈俊;欧志强;伊博乐;特古斯 - 北京科技大学
  • 2021-03-30 - 2022-03-29 - F03G7/00
  • 本发明提供一种用于余热回收的热磁发电装置包括:磁路、冷源供给系统以及数据采集系统。磁路中利用磁化强度随温度变化的热磁材料将余热转换为电能;冷源供给系统用于转移磁路中热交换组件中的热量使热磁材料的温度产生周期性变化;数据采集系统用于测量热交换组件的温度变化以及热磁发电装置产生的电流。工作时,冷源供给系统交替工作,磁路两侧的热交换组件中的热磁材料被分时冷却,热磁材料的温度产生周期性变化,从而使磁路中的流通的磁通量产生周期性变化并在线圈中产生感应电流。本发明实现了磁路中流通磁通量的反转,使磁路中流通的磁通量产生了较大的增长,具有产生感应电流高、输出功率大等优点,在工业余热回收方面具有广泛的应用前景。
  • 一种用于余热回收发电装置
  • [实用新型]一种具有防护结构的阿苯达挫检测装置-CN202121964786.0有效
  • 聂明才;张鹏飞;陈浩东;郑海伟;崔艳芳;孙庆凯 - 潍坊海润华辰检测技术有限公司
  • 2021-08-20 - 2022-03-22 - G01N31/22
  • 本实用新型公开了一种具有防护结构的阿苯达挫检测装置,包括装置主体和保护机构,所述装置主体的一侧设置有观察窗,且装置主体的一侧设置有握杆,并且握杆的一侧连接有第一连接绳,所述第一连接绳的一侧连接有联动块,且联动块的底部设置有底板,并且底板的上方设置有试管,所述底板的底部连接有第一弹簧,且第一弹簧的底部连接有加热装置,所述联动块的上方连接有第二连接绳,且第二连接绳的一侧连接有卡合块。该具有防护结构的阿苯达挫检测装置,在装置内部添加了保护机构,使得醋酸铅试液的存取处理等全部在装置内部通过保护机构自动完成,无需工作人员接触到醋酸铅试液,有利于保护工作人员身体,便于提高检测效率。
  • 一种具有防护结构阿苯达挫检测装置
  • [发明专利]一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法-CN202111342954.7在审
  • 纪庆革;陈寒阳;陈浩东 - 中山大学
  • 2021-11-12 - 2022-02-01 - G06V20/52
  • 本发明提出一种基于疑似烟雾提议区域及深度学习的烟雾检测方法,涉及烟雾检测的技术领域,首先收集RGB图片样本,然后构建深度学习神经网络模型,在图片样本输入深度学习神经网络模型之前,利用整个样本图片进行疑似烟雾区域提议,对所有疑似烟雾提议区域进行筛选,候选区是覆盖整个图片并且候选区的尺度从小区域到大区域都有分布,降低了漏报的概率,基于筛选出的疑似烟雾提议区域的生成包围框bbox并计算其值,将包围框bbox的值作为动态嵌入层DEN的空间嵌入向量输入,以对深度学习神经网络模型进行改进,最后训练深度学习神经网络模型,得到的模型能更为鲁棒性地对山火烟雾进行检测,能更为鲁棒性地对山火烟雾进行监测。
  • 一种基于疑似烟雾提议区域深度学习检测方法

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