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]再生轻质混凝土材料生产设备-CN202320512434.4有效
  • 王静文;宋慧慧;雷奇霖;李晓雪;李娜 - 鄂尔多斯应用技术学院
  • 2023-03-16 - 2023-09-12 - B28C5/16
  • 本实用新型公开了再生轻质混凝土材料生产设备,涉及混凝土材料生产技术领域。包括搅拌罐,所述搅拌罐底部对称设置有底座,所述搅拌罐上表面设置有检修盖板,所述检修盖板上设置有第一电机,所述搅拌罐内部靠下位置设置有安装架,所述第一电机输出轴端固定连接有搅拌轴,所述搅拌轴表面设置有搅拌叶,所述搅拌罐底部固定安装有第二电机,该轻质混凝土材料生产设备,通过设置了均匀下料组件,通过第三电机带动丝杆旋转,通过丝杆的转动来使滑块带动输料管沿着滑槽进行往复滑动,从而将进料箱内的原料均匀的加入搅拌罐内,从源头提高搅拌效果,通过搅拌叶和搅拌棒的相互配合进一步提高搅拌效果,提高实用性。
  • 再生混凝土材料生产设备
  • [发明专利]一种防浪击高强度鱼礁网箱结构-CN202210972070.8有效
  • 秦升杰;关长涛;崔勇;罗汉亚;李娇;宋慧慧 - 中国水产科学研究院黄海水产研究所
  • 2022-08-12 - 2023-07-18 - A01K61/60
  • 本发明属于海水养殖技术领域,尤其是一种防浪击高强度鱼礁网箱结构,针对现有的漂浮在海面上顶的网箱抗风浪性能差且排泄物不易快速排出的问题,现提出以下方案,包括呈圆环形实心体结构的配重底座,所述配重底座的顶端固定有多个等距离分布的外立柱,且所有的外立柱的顶端固定有同一个顶框,其中,配重底座、外立柱和顶框构成外框架,所述外框架的内部插接有内框架。本发明可以在使用时当内框架中的鱼类产生排泄物的时候,可以自动落入托板的下方的空间随海底暗流冲走,而且整个装置位于海底,减小了风浪的影响,并且装置的外侧设置有较强防护作用的外立柱,防止一些未知尖锐物体的撞击对内框架中的网衣造成损坏。
  • 一种防浪击高强度网箱结构
  • [发明专利]一种基于循环对抗生成网络的模拟靛胭脂染色方法-CN202310267162.0在审
  • 宋慧慧;丁鑫兰;孙子正 - 南京信息工程大学
  • 2023-03-20 - 2023-06-23 - G06T11/40
  • 本发明公开一种基于循环对抗生成网络的模拟靛胭脂染色方法,包括以下步骤:将内镜图像白光图像输入至训练好的模拟靛胭脂染色模型,生成模拟靛胭脂染色图像;所述模拟靛胭脂染色模型为基于Transformer和CNN的TransUNet骨干网络,其中,CNN中包括生成器GA、生成器GB和判别器Dx,所述模拟靛胭脂染色模型的训练方法包括:建立网络训练集;然后生成模拟染色图像P3;将模拟染色图像P3输入判别器Dx中,由判别器Dx判断模拟染色图像P3是否为内镜图像染色图像P2,得到相应的总损失并输入到生成器GA和生成器GB中进行训练。本发明提供的一种基于循环对抗生成网络的模拟靛胭脂染色方法,能够对内镜图像进行模拟靛胭脂染色,降低医疗成本,以及避免多次的内镜检测以及药物使用。
  • 一种基于循环对抗生成网络模拟胭脂染色方法
  • [发明专利]一种基于条件生成对抗网络的超分辨率重建方法-CN201910144539.7有效
  • 宋慧慧;乔娇娇;张开华 - 南京信息工程大学
  • 2019-02-27 - 2023-06-16 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的超分辨率重建方法,具体为:利用公开的超分辨率图像数据集,制作低分辨率图像和对应高分辨率图像训练集;构建条件生成对抗网络模型,在生成器网络中使用密集残差块,在生成网络模型的末端,用亚像素上采样方法实现超分辨率图像重建;把训练图像集输入到条件生成对抗网络中进行模型训练,通过感知损失函数让训练模型收敛;对图像测试集进行下采样处理,获得低分辨率测试图像;把低分辨率测试图像输入到条件对抗网络模型中,获得高质量的高分辨率图像。本发明可以很好的解决传统生成对抗网络生成的超分辨图像看似清晰、评估指标极低的问题,同时通过密集残差网络缓解梯度消失和高频信息丢失的问题。
  • 一种基于条件生成对抗网络分辨率重建方法

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