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]一种高效回转窑尾用二燃室刮渣器-CN202022000357.3有效
  • 李良玉;武伟男;刘剑;王家兴;戴巍巍;张超;康峻;邓紫方;周伟;关昕 - 沈阳东泰环保产业有限公司
  • 2020-09-14 - 2021-11-02 - F27B7/00
  • 本实用新型公开了一种高效回转窑尾用二燃室刮渣器,涉及回转窑尾清理的技术领域。本实用新型包括延伸至回转窑尾部内腔的壳体和焊接在二燃室内侧壁的壳体,所述刮渣器的轴端与回转窑的尾端相邻,所述刮渣器的刮渣位置均设有耐磨层,所述刮渣器的两端分别固接有冷却水出水管和冷却水入水管。通过在二燃室的内壁进行固定刮渣器,当回转窑的内壁尾部残渣积累到一定厚度,会与刮渣器表面的位置碰撞,方便于对残渣进行清理,随着回转窑不断的旋转,刮渣器打掉窑尾上积累的结渣,打落的结渣随着熔浆一同落入二燃室底部的出渣口排出,避免结渣积累影响回转窑运行,同时刮渣器在使用的过程中,软水箱内部的水通过冷却水入水管在刮渣器内部流通。
  • 一种高效回转窑尾用二燃室刮渣器
  • [发明专利]一种基于机器学习的网络入侵检测方法-CN202011280395.7在审
  • 徐天圯;关昕 - 辽宁工程技术大学
  • 2020-11-16 - 2021-02-19 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种基于机器学习的网络入侵检测方法,包括使用平均最近邻法求得数据集候选Eps参数集合A;依次选用不同K值所对应的K‑平均最近邻距离;继续执行步骤S2,当生成的簇数不为N时,选取簇数N时所对应的最大K值作为最优K值;最后K值对应的K‑平均最近邻距离Dk则为最优Eps参数,最优K值对应的MinPts参数则为最优MinPts参数。本发明针对不同攻击类型使用不同机器学习算法,同时引入密度聚类算法,提高了数据处理阶段的处理速度,同时也提高了整体监测效果的精度;使U2R和R2L的检测效果有了明显的提升。
  • 一种基于机器学习网络入侵检测方法
  • [发明专利]一种基于动态图注意力网络的多关系协同过滤推荐-CN202011147309.5在审
  • 关昕;朱金金;张全贵 - 辽宁工程技术大学
  • 2020-10-23 - 2021-01-22 - G06F16/9536
  • 本发明公开了一种基于动态图注意力网络的多关系协同过滤推荐方法,该方法包括以下步骤:S1、数据采集及处理;S2、划分数据集;S3、构建融合模型;S4、模型的训练及项目推荐。本发明使用一个循环神经网络(RNN)对用户在会话中的行为进行建模,通过RNN潜在表示来捕捉用户当前的兴趣,并使用图注意力网络捕捉与用户有关系的朋友的影响,根据注意力机制来衡量沿每条边移动的特征以此来权衡每个朋友的影响,结合当前用户表示和社交朋友表示;从用户与项目的交互数据中获取项目关系,将项目关系和用户动态社交关系融入到用户与项目交互的学习过程中,学习多关系对用户与项目交互的影响,提高推荐准确度,从而使模型能够更好对用户偏好进行建模。
  • 一种基于动态注意力网络关系协同过滤推荐

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