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]一种二维固体添加剂在有机光伏器件中的应用-CN202310935845.9在审
  • 李振业;佘罗斌;康晓民 - 南华大学
  • 2023-07-28 - 2023-10-24 - H10K71/30
  • 本发明公开了一种二维固体添加剂在有机光伏器件中的应用,属于有机光电材料技术领域。本发明通过在活性层中引入一种二维材料Cd0.85PS3Li0.3制备有机光伏器件,有机光伏器件的制备方法包括如下步骤:在基层的表面旋涂空穴传输层的材料,退火,得到空穴传输层;将含有Cd0.85PS3Li0.3的活性层溶液旋涂在空穴传输层表面,退火,形成活性层;在活性层表面旋涂阴极界面层的材料,形成阴极界面层;蒸镀Ag作为阴极。本发明通过在活性层中引入一种二维材料Cd0.85PS3Li0.3,使得光伏器件形貌得到显著优化,明显降低了材料的自聚集现象。同时在有机光伏器件引入一定量的Cd0.85PS3Li0.3也够提升有机光伏器件的光电转化效率,提高器件的光电器件效率等性能。
  • 一种二维固体添加剂有机器件中的应用
  • [发明专利]一种基于增量式学习的高光谱的杆状物识别方法-CN202310117786.4在审
  • 倪超;周超;朱婷婷;李振业;吴旻 - 南京林业大学
  • 2023-02-15 - 2023-09-19 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于增量式学习的高光谱的杆状物识别方法,属于高光谱成像与深度学习领域。根据高光谱图像与类别标签,先通过神经网络对各个类别进行计算,得出不同类别物质的置信水平和特征信息,计算出物质的特征中心,向训练好的神经网络模型中输入新的光谱数据,根据特征信息与各类物质的特征中心的距离,确定未知物质的类别是已知还是未知类别,最后通过增量式学习的方式更新物体的特征中心以及创建新的类别,提高网络对于未知杆状物的识别精度和训练效率。本发明将卷积神经网络的卷积层输出作为特征信息,将全连接层的输出作为置信水平,确定了物体的特征中心,为后续的识别和学习提供了标准,提高了基于深度学习的光谱图像识别的精度。
  • 一种基于增量学习光谱杆状识别方法
  • [外观设计]快客杯(江山)-CN202330263209.7有效
  • 李振业 - 福建省德化县不皿陶瓷有限公司
  • 2023-05-08 - 2023-09-19 - 07-01
  • 1.本外观设计产品的名称:快客杯(江山)。2.本外观设计产品的用途:用于盛装液体。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:使用状态参考图。5.省略组件1俯视图;本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略组件1仰视图;本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略组件2仰视图;省略组件3左视图、组件3右视图、组件3俯视图;本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略组件3仰视图;省略组件4俯视图;本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略组件4仰视图。6.组件1为杯;组件2为漏杯;组件3为杯盖;组件4为杯子。
  • 快客杯江山
  • [发明专利]基于半监督多任务检测的木地板颜色分类及缺陷检测方法-CN202310578316.8在审
  • 倪超;端木安宁;朱婷婷;李振业;崔闻琪;薛胜 - 南京林业大学
  • 2023-05-22 - 2023-08-15 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于半监督多任务检测的木地板颜色分类及缺陷检测方法,属于图像处理领域。该方法包括:对输入图像进行缺陷色彩校正;标记少量图像作为数据集输入Color‑RCNN模型训练,实现颜色分类和缺陷检测;训练半监督预测监视网络判别伪标签是否准确的;用Color‑RCNN模型预测剩余的未标记图像,实现颜色分类,生成伪标签,用半监督预测监视网络对伪标签进行判别,将正确的检测框留下,过滤掉错误的检测框;将识别正确的图像加入数据集,重新输入Color‑RCNN模型训练,预测剩余的未标记图像,直至未标记图像全部获得正确标签,实现半监督学习。本发明在图像识别的过程中,通过半监督学习,使用少量人工标记和大量未标记的木地板图像训练出模型,提高了分选的效率。
  • 基于监督任务检测木地板颜色分类缺陷方法

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