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]一种苄索氯铵制备用高效加热装置-CN202321047303.X有效
  • 吴枫;赵朴;叶青 - 扬州虹光生物科技有限公司
  • 2023-05-05 - 2023-10-27 - F26B17/04
  • 本实用新型涉及苄索氯铵制备技术领域,特别涉及一种苄索氯铵制备用高效加热装置。该苄索氯铵制备用高效加热装置,包括传送机构,其包括一斜向传送单元和一水平传送单元,斜向传送单元和水平传送单元安装于机架;下料机构,其安装于机架,并位于传送机构的斜向传送单元上方,该下料机构包括一安装于机架的下料仓,下料仓上设置有对着斜向传送单元的开口;干燥机构,其设置于下料机构的一侧,并安装于水平传送单元;以及刮料组件,起设置于干燥机构的一侧,包括一安装于干燥机构的挡板,挡板下方设置有用于刮平苄索氯铵的刮板,刮板与挡板之间设置有将刮板压向水平传送单元的弹性件。本实用新型结构合理,且结构合理,且能充分烘干苄索氯铵。
  • 一种苄索氯铵制备高效加热装置
  • [发明专利]一种基于自适应图注意网络的传感器数据异常检测方法-CN202310823653.9有效
  • 卢汉成;陈波文;吴枫 - 中国科学技术大学
  • 2023-07-06 - 2023-10-20 - G06F18/2433
  • 本发明涉及系统运维技术领域,公开了一种基于自适应图注意网络的传感器数据异常检测方法,包括:建立传感器数据之间的子图:将多个强相关的子图作为自适应图注意网络的图结构输入,然后使用自适应图注意网络对邻居传感器数据进行特征融合,得到融合后的序列:使用门控循环单元学习融合后的序列的上下文信息,并预测下一个时间的传感器数据;最后通过预测的传感器数据和观测的传感器数据之间的偏差来判断异常。本发明使用动态子图生成技术,会使独立序列的干扰更少,比使用全连接图神经网络模型的收敛速度更快;自适应图注意网络AGAT利用相关性来计算注意力系数,可以有效地从多个时间序列中提取特征。
  • 一种基于自适应注意网络传感器数据异常检测方法
  • [发明专利]农田环境监测系统-CN201710903828.1有效
  • 李文治;郭计欣;陈丽;杨玉锐;姚晓霞;吴枫;王莉;郭雅葳;郝丽贤;李真 - 邢台市农业科学研究院
  • 2017-09-29 - 2023-10-13 - G01N33/24
  • 本发明涉及一种农田环境监测系统,包括预埋在农地耕层以下的底座、竖直设置在底座上的旋转驱动齿轮、竖直且自转设置在底座上的丝杆套、套装在丝杆套下部且与旋转驱动齿轮啮合的从动齿圈、设置在丝杆套上部的升降丝母座、设置在升降丝母座上方且中空的棱锥形顶头、竖直设置在底座一侧的导向护套、设置在棱锥形顶头中心孔顶部的上端盖、设置在上端盖根部与棱锥形顶头中心孔内侧壁之间的复位弹簧、设置在升降丝母座上部外侧壁与底座底部外侧壁之间的折叠弹性套、设置在折叠弹性套上端的卡位套、设置在卡位套与升降丝母座之间的轴承;本发明设计合理、结构紧凑且使用方便。
  • 农田环境监测系统
  • [外观设计]硅胶圆垫(小花)-CN202330257652.3有效
  • 吴枫 - 吴枫
  • 2023-05-05 - 2023-09-15 - 06-13
  • 1.本外观设计产品的名称:硅胶圆垫(小花)。2.本外观设计产品的用途:用于隔热防烫。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:立体图。5.本外观设计产品为薄型产品,省略左视图;本外观设计产品为薄型产品,省略右视图;本外观设计产品为薄型产品,省略俯视图;本外观设计产品为薄型产品,省略仰视图。
  • 硅胶小花
  • [发明专利]一种半监督域自适应脑电信号的分类方法-CN202310052274.4在审
  • 陈勋;梁邓;刘爱萍;孙启彬;张勇东;吴枫;吴曼青 - 中国科学技术大学
  • 2023-02-02 - 2023-09-12 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种半监督域自适应脑电信号的分类方法,包括:1、获取不同个体的带标注数据,获取目标个体的数据并选取部分进行标注,随后进行统一的预处理;2、设计数据增强机制,将样本进行增强表示;3、搭建学生模型和教师模型;4、记录每次更新后的学生模型权重,将其与历史的权重进行滑动平均,作为教师模型的权重;5、计算特征空间上已有个体和目标个体的特征对齐损失;6、计算学生模型与教师模型对应的输出概率间的一致性损失;7、将上述损失函数与交叉熵损失相组合,共同优化模型参数,获得最优分类模型。本发明能够在目标个体仅有一小部分数据被标注的情况下充分校准分类模型,以实现高准确度的跨个体脑电信号分类。
  • 一种监督自适应电信号分类方法

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