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]一种汽车防追尾系统及方法-CN202310753679.0在审
  • 秦振涛;孙迪;吴小俊 - 重庆长安汽车股份有限公司
  • 2023-06-25 - 2023-09-29 - B60W50/14
  • 本发明涉及车辆安全技术领域,公开了一种汽车防追尾系统及方法,包括:激光雷达系统总成模块、车载娱乐信息总成模块、通讯总线;所述的激光雷达系统总成模块包括至少1个激光雷达、激光雷达控制器;所述的至少1个激光雷达设置在本方车辆尾部;激光雷达与激光雷达控制器连接;所述的激光雷达控制器通过通讯总线与车载娱乐信息总成模块连接;所述的车载娱乐信息总成模块包括核心处理单元、预警装置。本发明解决了现有技术存在的无法针对危险车辆预防追尾的问题,且具有智能高效的特点。
  • 一种汽车追尾系统方法
  • [发明专利]一种基于深度时空相似性的空气质量预测方法-CN202110400908.1有效
  • 方伟;朱润苏;孙俊;吴小俊 - 江南大学
  • 2021-04-14 - 2023-08-25 - G16C20/70
  • 本发明公开了一种基于深度时空相似性的空气质量预测方法,属于环境保护技术领域。所述方法对目标站点的空气质量相关指标进行预测时,将空气污染的时间性变化与空间扩散关系有效结合起来,进而选取出目标站点的时空相似站点,将目标站点、目标站点的时空相似站点以及目标站点的地理近邻站点所采集的空气质量监测数据以及气象数据分别作为长短时神经网络LSTM模型的输入,得出不相关的输出结果,进而采用支持向量回归SVR整合的方式,得到目标站点的空气质量相关指标数据的预测值。本发明通过将空气污染的时间性变化与空间扩散关系有效结合,也即提出一种更有效的方式选择更加高度相关的数据来对空气质量进行预测,使得预测结果更加精确。
  • 一种基于深度时空相似性空气质量预测方法
  • [实用新型]一种履带式旋耕机-CN202320360813.6有效
  • 张鑫栋;吴小俊;时厚玉;李炳蔚 - 江苏常发农业装备股份有限公司;泰州常发农业装备有限公司
  • 2023-03-01 - 2023-08-15 - A01B33/02
  • 本实用新型提供一种履带式旋耕机,包括:机架以及旋耕组件,机架包括主体部、位于主体部后端的旋耕机安装架以及位于主体部下方的履带安装架;旋耕组件和旋耕机安装架连接;旋耕组件包括上盖、设置于上盖左右两侧的左侧板和右侧板、设置于上盖下方的旋耕轴、间隔设置于旋耕轴上的旋耕刀、设置于上盖上方的动力输入轴、安装于左侧板或右侧板上的旋耕变速箱以及相对于旋耕变速箱设置在左侧板或右侧板上的侧边犁,旋耕轴、动力输入轴均转动设置于左侧板和右侧板上,旋耕轴与动力输入轴通过旋耕变速箱传动连接。本实用新型的履带式旋耕机,通过设置侧边犁,当旋耕机在田埂侧旋耕时,通过侧边犁能够有效对田埂侧土地进行耕作,实现对土地的完全旋耕。
  • 一种履带式旋耕机
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的图像失真类型分类方法-CN201911079537.0有效
  • 桑庆兵;朱玲莹;孙俊;吴小俊 - 江南大学
  • 2019-11-07 - 2023-07-25 - G06V10/764
  • 本发明提供一种基于卷积神经网络的图像失真类型分类方法,其可以快速进行分类,且自动实施,无需人工判断,判断结果更为准确。其包括步骤:S1:得到待分类失真图像;S2:搭建基于卷积神经网络的图像失真类型分类模型;模型包括依次连接的输送层、第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块,最后连接连续的三个全连接层;每一个卷积块后面跟着一个池化层;第一卷积块包括卷积核为11×11的卷积层,第二卷积块包括卷积核为5×5的卷积层,第三个卷积块包括卷积核为3×3的卷积层;三个全连接层中最后一个全连接层设置与失真类型对应的输出单元;S3:训练分类模型,得到训练好的分类模型;S4:将待分类失真图像输入到训练好的分类模型,进行图像分类。
  • 一种基于卷积神经网络图像失真类型分类方法
  • [发明专利]一种中文上位词检索方法及装置-CN202310214059.X在审
  • 陆恒杨;周俊康;刘哲;方伟;孙俊;吴小俊 - 江南大学
  • 2023-03-07 - 2023-07-14 - G06F16/33
  • 本发明涉及一种中文上位词检索方法,包括获取待查询数据样本中的下位词,带入预设提示模板中,得到含有掩码的待填空文本作为提示;对所述提示进行分词,获取Token序列;将所述Token序列输入预设预训练语言模型中,对所述掩码进行填空,获取预设配套词汇表中每个候选词被填入掩码的logit;获取logit值最高的候选词作为所述预训练语言模型的上位词最优预测结果。本发明首次将提示调优引入中文上位词检索领域,基于任务适应性强的提示调优技术,利用一个预设的固定提示模板来训练预训练语言模型的中文上位词检索能力;通过提示模板获取提示,进而引导预训练语言模型的推理过程,利用固定的提示模板,不断约束和规范模型的输出,从而产生期望的预测结果,获取上位词。
  • 一种中文上位检索方法装置
  • [发明专利]一种基于卡方分布的对抗样本生成模型初始化方法-CN202211603192.6在审
  • 胡聪;万鹏;吴小俊;宋晓宁;徐天阳 - 江南大学
  • 2022-12-13 - 2023-05-26 - G06V10/82
  • 本发明公开了一种基于卡方分布的对抗样本生成模型初始化方法包括:基于卡方分布获取一个维度和原始图像的大小相同的扰动,并对扰动进行标准化和缩小处理;通过将处理后的扰动添加到原始图像上,构建出具有初始化扰动的新图像;采用MI‑FGSM方法对深度神经网络模型进行攻击,实现对抗样本的攻击成功率的提升;本发明提供的方法能够有效地提高对抗样本的攻击成功率,相较于现有的方法,模型的精度有显著的下降;此外,本发明第一次探索初始扰动对对抗性例子生成的影响,综合分析了对抗扰动初始化方法的超参数,适当的初始化扰动有助于降低目标模型的识别精度。
  • 一种基于分布对抗样本生成模型初始化方法
  • [发明专利]一种履带式旋耕机-CN202310185176.8在审
  • 耿亮;薛彦强;吴小俊;王磊;钮军;黄洁;张鑫栋 - 江苏常发农业装备股份有限公司;泰州常发农业装备有限公司
  • 2023-03-01 - 2023-05-05 - A01B33/02
  • 本发明提供一种履带式旋耕机,包括:机架,机架包括主体部、位于主体部后端的旋耕机安装架以及位于主体部下方的履带安装架,所述履带安装架设有履带组件;所述主体部的上方设有油箱、液压油箱、行走变速箱、发动机以及作业变速箱;旋耕机组件,所述旋耕机组件和旋耕机安装架连接;驾驶室,所述驾驶室和机架固定,驾驶室设于发动机的上方;外围覆盖组件,所述外围覆盖组件和主体部固定,所述油箱、液压油箱、行走变速箱、发动机以及作业变速箱位于外围覆盖组件内部,所述旋耕机安装架位于外围覆盖组件的外部。本发明的履带式旋耕机,布局紧凑,结构可靠,承受载荷大,整机平衡性好,抗陷能力好。
  • 一种履带式旋耕机

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