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]半自动刚玉砂撒料机-CN202311016129.7在审
  • 凌悦;冯利荣;仲文仙;凌建明 - 海宁凌通磁业科技有限公司
  • 2023-08-11 - 2023-10-20 - B65G65/44
  • 本发明提供了一种半自动刚玉砂撒料机,属于磁芯制造领域。包括机架,机架一侧固定有放料机构,机架内设有传输组件,机架顶部设有位于传输组件上端的撒料机构,撒料机构包括调节架、撒料槽、振动电机、调节电机,调节架固定在机架上,调节架内侧壁转动连接有往复丝杆,往复丝杆上滑动设有往复组件,调节电机固定在调节架一侧,往复丝杆一端穿过调节架侧壁与调节电机的输出轴相固连,往复组件前端具有出料管,放料机构一端连接有放料管,放料管与出料管上端相连通,撒料槽安装在机架内侧,振动电机固定在撒料槽一侧,撒料槽内底壁开有撒料口,撒料口内壁固定有放料管,出料管下端位于撒料槽内。
  • 半自动刚玉砂撒料机
  • [发明专利]E型半成品磁芯排列机-CN202310958473.1在审
  • 凌悦;冯利荣;仲文仙;凌建明 - 海宁凌通磁业科技有限公司
  • 2023-07-31 - 2023-10-10 - B65G47/26
  • 本发明提供了一种E型半成品磁芯排列机,属于磁芯设备领域。包括操作台、振动筛选机,振动筛选机固定在操作台一侧,操作台上设有传输组件一和传输组件二,操作台一侧固定有推料机构,推料机构包括两个气缸、两个控制组件,两个气缸的伸缩杆固连有滑座,滑座前端固定有推块,滑座顶部转动设置调节件,两个气缸的上端分别固定有能抵靠块一、抵靠块二,两个控制组件安装在操作台上端面,控制组件一端转动连接有接触块,接触块下端位于限位通道内,气缸一端安装有控制面板,控制组件通过信号线与控制面板信号连接。本发明能有效替代人工对多个磁芯进行整齐排列,能有效解决现有排列机构排列不整齐的问题,节省人工,提高加工效率。
  • 半成品排列
  • [发明专利]用于订单的语音控制方法及装置、电子设备和介质-CN202310383883.8在审
  • 凌悦;付宇;程佳佳 - 胜斗士(上海)科技技术发展有限公司
  • 2023-04-11 - 2023-06-23 - G10L15/22
  • 本公开提供了一种用于订单的语音控制方法及装置、电子设备和介质。方法包括:获取用户输入的第一语音指令;对第一语音指令进行意图识别,以获得用户的订单意图,订单意图包括目标订单意图;根据意图识别的结果所指示的用户的订单意图,获取订单确定结果,包括:响应于确定意图识别的结果指示目标订单意图,基于目标订单意图,从数据库中获取候选订单集合;根据候选订单集合,向用户语音播报输入第二语音指令的指示;获取用户输入的至少一个第二语音指令;以及基于至少一个第二语音指令,从候选订单集合中获取订单确定结果。该方法还包括向用户语音播报订单确定结果和与订单确定结果相对应的产品信息。
  • 用于订单语音控制方法装置电子设备介质
  • [发明专利]数据集的生成方法及装置-CN202111671826.7在审
  • 凌悦;付宇 - 胜斗士(上海)科技技术发展有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-01 - G06F40/205
  • 本公开提供了一种数据集的生成方法及装置,涉及人工智能技术领域,尤其涉及自然语言处理领域。实现方案为:获取标签预测模型所输出的关于输入文本信息的至少一个标签预测类别;根据预设规则,从至少一个标签预测类别中确定至少一个不可靠标签预测类别;基于输入文本信息以及相对应的一个或多个真实标签类别生成第一样本文本集。输入文本信息以及确定出的真实标签类别可以作为新生成的样本数据以用于对其他神经网络模型的训练。由于新生成的样本数据中的不可靠标签类别已被校准,因此,后续训练完成的其他神经网络模型可以提高对于不可靠标签类别的预测的准确度。
  • 数据生成方法装置
  • [发明专利]对训练数据集进行更新的方法和设备-CN202111355323.9在审
  • 凌悦 - 胜斗士(上海)科技技术发展有限公司
  • 2021-11-16 - 2022-02-08 - G06V10/774
  • 本申请涉及一种对训练数据集进行更新的方法,其包括:获取初始训练数据集以及未标注数据集;对训练数据进行数据增强和/或根据预设的关键信息对未标注数据进行筛选以获得第一扩充数据,其包括满足预设类别条件的类别标注信息;根据第一扩充数据和初始训练数据集,对分类模型进行训练;用训练后的分类模型预测未标注数据集中待预测数据的类别,将所预测的类别满足预设类别条件并且其数据属性满足预设属性条件的待预测数据确定为第二扩充数据,其中,待预测数据包括未标注数据集中第一扩充数据以外的未标注数据;根据第一扩充数据和/或第二扩充数据,对初始训练数据集进行更新,得到更新后的训练数据集。
  • 训练数据进行更新方法设备

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