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]一种快速掘进系统的取网转网机构-CN202222915474.1有效
  • 张星;王嘉鑫;王乐;何伟栋 - 西安煤矿机械有限公司
  • 2022-11-02 - 2022-12-30 - E21D20/00
  • 本实用新型公开了一种快速掘进系统的取网转网机构,包括底座、剪叉式升降机构、转网机构和取网机构,转网机构包括支撑平台、第一滑动支座、第二滑动支座和第三滑动支座,第三滑动支座由第四驱动油缸驱动,第三滑动支座与第四驱动油缸之间设置有倍速链机构,取网机构包括液压马达、与液压马达通过第一传动链组件传动连接的联动轴、通过两个第二传动链组件分别安装在联动轴两端的取网机械手,联动轴上套装有防护管,防护管固定安装在第三滑动支座上。本实用新型结构简单,在取网机构、转网机构和剪叉式升降机构三者配合工作的情况下,能够实现将锚网从锚网库中取出并转运至运网装置上的目的,便于自动控制,有效降低了操作人员的劳动强度。
  • 一种快速掘进系统取网转网机构
  • [实用新型]煤堆明火检测装置-CN202122789187.6有效
  • 吴绍年;俞镇波;何伟栋 - 河源科力科技有限公司
  • 2021-11-15 - 2022-04-12 - G01J1/42
  • 本实用新型公开了煤堆明火检测装置,包括顶板、设置于所述顶板底部外壁的储水机构和设置于所述顶板底部外壁的中转箱,所述中转箱的内壁设置有用于收集光线的聚光镜,所述中转箱的底部外壁设置有横板,所述横板的顶部外壁设置有第一电机,所述第一电机的输出轴通过联轴器连接有转板,所述转板的顶部外壁设置有紫外火焰监测器,所述转板的外壁设置有限位机构。本实用新型公开的煤堆明火检测装置具有出现明火时聚光镜上面出现光点,并把光点携带的紫外线反射或者折射到紫外火焰监测器上面,紫外火焰监测器检测到紫外线而发出警报,通过这种方式可以对大范围内部的煤堆同时进行监测的有益效果。
  • 明火检测装置
  • [外观设计]保温垫-CN202030628723.2有效
  • 何伟栋 - 何伟栋
  • 2020-10-22 - 2021-03-19 - 07-02
  • 1.本外观设计产品的名称:保温垫。2.本外观设计产品的用途:用于加热保温的作用,放上杯子在此保温垫上,能使杯内液体保持热度。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
  • 保温
  • [发明专利]一种视频高亮片段预测方法和系统-CN202011183864.3在审
  • 徐童;胡林康;何伟栋;张乐;熊辉;陈恩红 - 中国科学技术大学
  • 2020-10-29 - 2021-01-29 - G06F16/783
  • 本发明公开了一种视频高亮片段预测方法和系统,方法包括:获取视频数据,将视频数据划分为固定长度的视频片段,并在训练数据上标记出高亮片段;使用神经网络从每个视频片段中分别提取出视觉特征和听觉情感特征;对视觉特征和听觉情感特征进行模态内与跨模态的融合,得到融合特征;基于融合特征对视频片段进行评分;使用成对的高亮‑非高亮片段组合,以及相应的损失函数训练模型;基于模型的训练结果选择合适的参数,对长视频中的所有片段进行评分,根据评分结果预测出视频高亮片段。本发明通过使用声音中蕴含的情感信息来强化视觉和听觉的联合建模过程,可以从难以进行人工标注的、缺少语义信息和细粒度标签的长视频数据中预测高亮片段。
  • 一种视频亮片预测方法系统
  • [发明专利]特定领域意义改变词的识别方法-CN201811578060.6有效
  • 陈恩红;何伟栋;吕广奕;吴乐;张琨 - 中国科学技术大学
  • 2018-12-19 - 2020-08-25 - G06F40/279
  • 本发明公开了一种特定领域意义改变词的识别方法,包括:从含有用户生成文本的网站上爬取一定量的特定领域文本数据及相应的图像数据,并从正常语料中爬取相应的正常文本;使用基于词嵌入的语言模型获取正常文本的表征,作为词初始表征,并结合所爬取的特定领域文本数据及相应的图像数据构建基于嵌入的深度自编码网络模型,并使用梯度下降策略训练该深度自编码网络模型;深度自编码网络模型训练完成后,获得所有特定领域词的词向量表征,分别计算与对应词初始表征的距离,并按照距离从大到小排序,取排序前K个次作为特定领域意义改变词。通过上述方法可以准确的识别特定领域文本中存在的意义不同的词,从而为下游应用,如构建领域专有词汇表等提供帮助。
  • 特定领域意义改变识别方法

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