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- [外观设计]标贴(大力小钰4)-CN202330365284.4有效
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吴金洋;王丽华;曹士界;秦文秀
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威海市力钰实业有限公司
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2023-01-29
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2023-10-10
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19-08
- 1.本外观设计产品的名称:标贴(大力小钰4)。2.本外观设计产品的用途:用于标贴。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.本外观设计产品为平面产品,省略设计1后视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1左视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1右视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1立体图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2后视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2左视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2右视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2立体图。6.指定设计1为基本设计。
- 标贴大力
- [外观设计]标贴(大力小钰3)-CN202330365285.9有效
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吴金洋;王丽华;曹士界;秦文秀
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威海市力钰实业有限公司
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2023-01-29
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2023-10-10
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19-08
- 1.本外观设计产品的名称:标贴(大力小钰3)。2.本外观设计产品的用途:用于标贴。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:主视图。5.本外观设计产品为平面产品,省略后视图;本外观设计产品为平面产品,省略左视图;本外观设计产品为平面产品,省略右视图;本外观设计产品为平面产品,省略俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略立体图。
- 标贴大力
- [外观设计]标贴(大力小钰2)-CN202330365286.3有效
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吴金洋;王丽华;曹士界;秦文秀
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威海市力钰实业有限公司
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2023-01-29
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2023-10-10
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19-08
- 1.本外观设计产品的名称:标贴(大力小钰2)。2.本外观设计产品的用途:用于标贴。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:主视图。5.本外观设计产品为平面产品,省略后视图;本外观设计产品为平面产品,省略左视图;本外观设计产品为平面产品,省略右视图;本外观设计产品为平面产品,省略俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略立体图。
- 标贴大力
- [外观设计]标贴(大力小钰)-CN202330018295.5有效
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吴金洋;王丽华;曹士界;秦文秀
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威海市力钰实业有限公司
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2023-01-29
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2023-07-25
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19-08
- 1.本外观设计产品的名称:标贴(大力小钰)。2.本外观设计产品的用途:用于标贴。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.本外观设计产品为平面产品,省略设计1后视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1左视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1右视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2后视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2左视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2右视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略设计2立体图;本外观设计产品为平面产品,省略设计1立体图。6.指定设计1为基本设计。
- 标贴大力
- [实用新型]可调节安装装置-CN202320119504.X有效
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吴金洋;刘冬;陈介甫;焦登鑫;吴松雪
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成都广通汽车有限公司;格力钛新能源股份有限公司
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2023-01-13
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2023-06-06
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B60R11/00
- 本实用新型公开了一种可调节安装装置,包括第一安装组件、第二安装组件和第三安装组件,第一安装组件和第二安装组件活动连接,第二安装组件和第三安装组件活动连接,第一安装组件、第二安装组件和第三安装组件形成容置空间,通过调节第一安装组件、第二安装组件和第三安装组件的相对位置,以改变容置空间的大小,从而实现不同尺寸的安装设备容置在容置空间内。本实用新型提供的可调节安装装置,通过调节第一安装组件、第二安装组件和第三安装组件的相对位置关系,改变第一安装组件、第二安装组件和第三安装组件构成的方形框架的大小,根据不同尺寸的安装设备进行设备性调节,以满足不同的使用需求,节省生产成本提高劳动效率。
- 调节安装装置
- [发明专利]一种改进的残差网络猪脸识别方法-CN202010445823.0有效
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陈玫玫;王健;吴金洋;吴思嘉;何文俊;王辰萱
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吉林大学
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2020-05-22
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2023-04-18
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G06V20/10
- 本发明属于计算机视觉与深度学习领域,具体地来讲为一种改进的残差网络猪脸识别方法,该方法包括,采用固定摄像头同时采集多个猪栏视频,并将每个猪栏区域分割为单独图像;然后对猪栏图像进行图像复原处理,去除遮挡猪脸的围栏栏杆;以修复后的图像建立猪脸图像数据集,无需对猪脸部分进行坐标标注和剪裁;采用改进损失函数的残差网络(Residual Network,ResNet)作为主干网络构建猪脸识别模型,并用训练集对模型进行训练,用测试集验证识别效果。经试验,本方法有较强的抗噪声能力,而且改进的损失函数能够有效提高猪脸特征之间的类内紧凑性和类间可分离性,提高了猪脸识别的准确率。
- 一种改进网络识别方法
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