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]一种高精度转子测圆架-CN202320957134.7有效
  • 刘顺;周高远;王立锋;苏信华;华波;阳波 - 杭州力源发电设备有限公司
  • 2023-04-23 - 2023-10-27 - G01B5/20
  • 本实用新型提供了一种高精度转子测圆架,以此消除测量面水平度差对测量结果的影响,包括与发电机上端轴连接的轴扣和测量臂,在轴扣的顶端设有中心体,中心体的两侧分别连接平衡架和测量臂,中心体包括与轴扣转动连接的角接触球轴承和圆锥滚子轴承,角接触球轴承上罩有上外压盖,上外压盖上设有上调节螺栓与中心体上端面连接,圆锥滚子轴承上罩有下内压盖,下内压盖上设有下调节螺栓与中心体下端面连接。本实用新型通过调整上下端调整螺栓来压伸两端的轴承,来调整测量臂的水平度,最终消除测量面水平差带来的影响,提高转子的安装质量。
  • 一种高精度转子测圆架
  • [实用新型]汽车前端进气装置及汽车-CN202223024498.4有效
  • 漆维;华波;汪孛 - 广州汽车集团股份有限公司
  • 2022-11-14 - 2023-04-07 - B60K11/04
  • 本实用新型提供一种汽车前端进气装置,包括前格栅、前端模块、主散热器和主导流机构,所述主散热器和所述主导流机构安装在汽车的前端模块上,所述主导流机构安装在所述前格栅与所述主散热器之间;所述主导流机构包括第一导流部和第二导流部,所述第一导流部围绕所述前端模块的开口的边缘安装;所述第二导流部安装在所述前端模块的下部两侧,所述第二导流部由所述前端模块下部向远离所述前端模块的方向延伸,所述第二导流部包括聚风面,在汽车长度方向上,所述聚风面远离所述前端模块的端部,位于所述聚风面靠近所述前端模块的端部的前方。本实用新型的汽车前端进气装置及汽车能够提高汽车散热器芯体的通风效率。
  • 汽车前端装置
  • [实用新型]一种耐高温移动电缆-CN202222522232.6有效
  • 华波;冯伟;王明娟;胡剑;刘彦军;杨辉;王昊;吴元祥;刘海艳;吉辉;赵振中;朱旭 - 宝胜科技创新股份有限公司
  • 2022-09-22 - 2023-01-13 - H01B7/18
  • 本实用新型公开了一种耐高温移动电缆,包括:填充条、缆芯、硅橡胶内护层、芳纶纤维编织层、硅橡胶外护层、金属编织层,缆芯有多根且形成环绕设置于填充条外周的结构,填充条包括:加强芯A、护套层,护套层套设于加强芯A外侧,缆芯包括:绝缘层、导体、加强芯B,导体为绞合设置于加强芯B外侧的结构,绝缘层包覆于导体与加强芯B形成的整体结构外侧,硅橡胶内护层包覆于缆芯与填充条形成的整体结构外侧,芳纶纤维编织层套设于硅橡胶内护层的外侧,硅橡胶外护层包覆于芳纶纤维编织层的外侧,金属编织层套设于硅橡胶外护层的外侧。填充条的中心部位设置加强芯A、在缆芯中心部位设置加强芯B,可以提高填充条与缆芯的抗拉能力。
  • 一种耐高温移动电缆
  • [外观设计]包装盒-CN202230633355.X有效
  • 华波 - 河北东澳养殖有限公司
  • 2022-09-23 - 2022-12-27 - 09-03
  • 1.本外观设计产品的名称:包装盒。2.本外观设计产品的用途:用于盛装蛋品。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:设计1主视图。5.指定设计1为基本设计。
  • 包装
  • [发明专利]一种基于特征选择和SVM的脑部疾病患者分类系统和方法-CN202210999624.3在审
  • 丁菊容;张辉;华波 - 四川轻化工大学
  • 2022-08-19 - 2022-11-25 - A61B5/00
  • 本发明公开了一种基于特征选择和SVM的脑部疾病患者分类系统和方法,其中方法包括基于患者的fMRI脑影像数据,计算ALFF,ReHo和FC值、根据解剖自动贴标模板提取ALFF,ReHo和FC值作为原始特征数据、基于原始特征数据,进一步进行特征选择,将选择后的特征作为最终的分类特征、选择相应的分类器和结果计算与输出的步骤;系统包括特征选择模块,分类器选择模块和结果计算与输出模块。本发明通过对患者组和健康对照组的rs‑fMRI数据进行分析处理,分别计算出ALFF、ReHo和ALFF值,选取当中具有显著差异的有效特征作为分类特征,进而利用SVM搭建分类器进行模式识别。最后将分类器组装成一种基于特征选择和SVM的脑部疾病患者分类系统,以此帮助医生对疾病的诊断治疗。
  • 一种基于特征选择svm脑部疾病患者分类系统方法

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