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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果95个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种含建筑废木材的可更换智能钢木组合梁-CN202311085283.X在审
  • 郝勇;韩芸徽;韩天骄;杜春晖;宋景萍;陈丰;彭帅杰;丁秋雨;雷浩;胡鹏程 - 河北建筑工程学院
  • 2023-08-28 - 2023-10-03 - E04C3/292
  • 一种含建筑废木材的可更换智能钢木组合梁,包括H型双腹式钢梁、木梁、节点夹板、无线应力传感器和预警显示器。本发明的一种含建筑废木材的可更换智能钢木组合梁,通过H型双腹式钢梁与木梁相结合的方式,增强了木梁的承载力和稳定性,实现废木材的循环利用,节约资源,充分发挥木材的固碳减排作用,具有明显的社会效应和环境效益。本发明装配式智能钢木组合梁中采用的无线应力传感器和预警显示器可实时监测组合结构各个部件的应力变化,解决了传统连接导线在施工工程中易受损,从而影响数据有效传输的问题,同时当内部应力出现异常情况时会及时警报,装配式智能钢木组合梁主要采取螺栓连接,可拆卸更换,便于后期的维修加固,保证结构的整体安全性。
  • 一种建筑木材更换智能组合
  • [实用新型]空调挂机用封板组件-CN202320935333.8有效
  • 杜春晖;唐月友;杜朝龙 - 安徽鑫耀家电科技有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-10-03 - F24F13/20
  • 本实用新型公开了空调挂机用封板组件,包括第一封板与第二封板,所述第二封板一侧固定安装于第一封板一侧侧壁,第一封板与第二封板内侧分别铺设有防撞导热层,防撞导热层包括海绵层,海绵层两侧分别铺设有橡胶层,两个所述橡胶层两侧分别铺设有碳化硅层,碳化硅层一侧铺设有聚氨酯导热胶,碳化硅层远离橡胶层的一侧侧壁铺设有弹性材料导热胶。本实用新型,通过防撞导热层内的海绵层与海绵层两侧铺设的橡胶层可以有效缓冲外物撞击到第一封板与第二封板时传递到空调挂机上的冲击力,对空调挂机起到一定的保护作用,内部的碳化硅层、聚氨酯导热胶与弹性材料导热胶可以将空调挂机上的温度传递到第一封板与第二封板上,对空调挂机侧壁进行散热。
  • 空调挂机用封板组件
  • [实用新型]一种新型空调外机用隔板-CN202320935339.5有效
  • 唐月友;杜春晖;李海全 - 安徽鑫耀家电科技有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-09-19 - F24F1/58
  • 本实用新型公开了一种新型空调外机用隔板,包括背板与侧板,所述背板一侧固定安装于侧板一侧侧壁,侧板靠近背板的一侧侧壁开设有过线槽,背板与侧板内侧分别铺设有缓冲防撞组件,缓冲防撞组件包括海绵层,海绵层两侧分别铺设有橡胶层,橡胶层一侧铺设有铜箔,橡胶层另一侧铺设有竹纤维层,铜箔远离橡胶层的一侧侧壁铺设有粘接层,竹纤维层远离橡胶层的一侧侧壁铺设有弹性体型压敏胶。本实用新型,通过缓冲防撞组件内的海绵层与橡胶层可以有效缓冲外物撞击到背板或是侧板时传递到空调外机上的冲击力,对空调外机起到一定的保护作用,避免财产的损失,同时内部的铜箔可以对空调外机进行散热,及时将壳体外机上的温度传递到背板与侧板上。
  • 一种新型空调外机用隔板
  • [发明专利]包含策略约束及不确定估计的有模型离线强化学习训练方法-CN202310701971.8在审
  • 朱进;杜春晖 - 中国科学技术大学
  • 2023-06-14 - 2023-09-05 - G06N20/20
  • 本发明提供一种包含策略约束及不确定估计的有模型离线强化学习训练方法。首先进行动力学模型更新:设定集合成员数目,模型前向预测次数并初始化模型集合、策略网络、值函数网络;从静态数据集随机采样静态数据并根据其更新模型,重复这一步骤直到模型收敛。其次进行策略更新:对采样的静态数据通过模型进行多次预测,得到预测数据和不确定性估计并对预测奖励减去不确定性得到动态数据;将动态数据放入经验池中并从静态数据集和经验池中采样静态数据和动态数据;将动态数据中的状态输入策略网络和模型,得到下一状态的预测;通过静态数据,动态数据及下一状态的预测更新策略网络和值函数网络,重复上述策略更新步骤直到策略网络收敛。
  • 包含策略约束不确定估计模型离线强化学习训练方法
  • [发明专利]一种适应多对手的无人机强化学习训练方法-CN202310054942.7在审
  • 朱进;杜春晖;王璇 - 中国科学技术大学
  • 2023-02-03 - 2023-06-23 - G06Q10/0631
  • 本发明涉及一种适应多对手的无人机强化学习训练方法,包括仿真和使用两个阶段,仿真阶段首先设定集合成员数目并初始化无人机策略、仿真经验池、值函数集合和信念状态权重;使用该策略与仿真环境进行交互得到数据并放入仿真经验池中;从仿真经验池中采样数据来更新信念状态权重;根据信念状态权重和采样数据更新无人机策略,并优化值函数集合。使用阶段首先初始化信念状态权重为均匀分布,初始化实际经验池,加载仿真阶段训练的无人机策略和值函数集合;使用该策略与实际对手进行交互得到数据并放入实际经验池中;从实际经验池中采样数据来更新信念状态权重。本发明既能在实际交互中快速适应不同的对手策略,又能减少对仿真环境精度的依赖。
  • 一种适应对手无人机强化学习训练方法
  • [发明专利]一种适应多环境任务的无人机强化学习训练方法-CN202310057840.0在审
  • 朱进;王璇;杜春晖 - 中国科学技术大学
  • 2023-01-19 - 2023-05-23 - G06N3/092
  • 本发明涉及一种适应多环境任务的无人机强化学习训练方法。首先,设定伯努利分布参数p,初始化训练环境集Λtrain、重放环境集Λseen、全局环境分数S、全局环境时间戳C、全局回合计数值c、无人机策略π和经验池其次,根据p生成随机参数d∈{0,1}并结合训练环境集Λtrain中是否存在未交互环境进行判断:若d=0且Λtrain存在未交互的环境,则随机采样Λtrain中的新环境作为交互环境li;否则,计算重放分布Preplay,采样重放分布Preplay得到交互环境li。然后,无人机与交互环境li交互一个回合,并更新li的环境分数Si、环境时间戳Ci以及经验池最后,从经验池中采样,通过任意合适的强化学习算法更新策略π。采用本方法对无人机进行训练,既可以有效提高无人机策略对环境的泛化性,又能增强无人机在未知环境中的快速适应能力。
  • 一种适应环境任务无人机强化学习训练方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top