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]一种阀门密封性能试验测试机构-CN202321339490.9有效
  • 雒相垚;程迎松;汪金明;周庆宏;多超;杨秀淼 - 安徽理工大学
  • 2023-05-29 - 2023-08-22 - G01M3/08
  • 本实用新型涉及阀门密封检测技术领域,具体的是一种阀门密封性能试验测试机构,本实用新型包括水箱,水箱的内腔设置有升降台,且升降台沿着水箱的内侧壁做升降运动,升降台的表面安装有多个待测阀门,每两个相邻的待测阀门之间设置有连接管路,水箱的外侧设置有鼓风机,鼓风机的底部设置有安装架,且鼓风机通过安装架固定于水箱的侧壁;本实用新型通过连接管路将多个阀门串联,然后用插板将水箱分隔成多个检测腔体,每个阀门在一个检测腔体内,在一侧的阀门连接有鼓风机,用于吹气,另一侧对阀门进行封堵,在吹气的过程中,若是有阀门漏气,就会在相应的检测腔体内产生气泡,一次能检测多个阀门,并且能够准确知道哪个阀门漏气,方便快捷。
  • 一种阀门密封性能试验测试机构
  • [发明专利]一种用于阀门生产的车削装置-CN202310627397.6在审
  • 雒相垚;程迎松;汪金明;多超;周庆宏;杨秀淼;许军;徐彬;柏方艳;陈伟 - 安徽理工大学
  • 2023-05-31 - 2023-08-08 - B23B5/06
  • 本发明适用于阀门生产加工相关领域,提供了一种用于阀门生产的车削装置,包括:工作台组件以及滑动安装于工作台组件上的车削刀具,所述工作台组件包括底板和立板,所述立板固定安装于底板上;支撑板,所述支撑板滑动安装于底板上;两组用于吸附待加工阀门的吸附组件,其中一组所述吸附组件通过第一升降组件安装于支撑板上,另一组吸附组件通过第二升降组件设置于底板内,两组吸附组件通过相互挤压的方式实现对待加工阀门的固定;以及用于带动支撑板在底板上移动的平移组件,所述平移组件与第一升降组件相连接,且平移组件上还设置有下料组件,本发明结构创新,能够提高生产效率。
  • 一种用于阀门生产车削装置
  • [发明专利]基于集成学习器的恶意程序API调用序列检测方法-CN202211015410.4在审
  • 杨强;汪金明;杨涛;阮伟;王文海 - 浙江大学
  • 2022-08-24 - 2022-12-30 - G06K9/62
  • 本发明提出了一种基于集成学习器的恶意程序API调用序列检测方法。本发明使用多个基分类器作为集成学习器第一层内容,对训练集样本打标签进行有监督学习;模型训练完成后得到基分类器组,基分类器组中每个基分类器对验证集样本进行打标签,从而最终得到一个由N个基标签组成的基标签向量集;将基标签向量集作为训练集输入到元分类模型进行训练,得到元分类器;实践应用中,在基分类器组和元分类器都完成训练后,经过数据处理的API调用序列被输出到基分类器组得到基标签向量,再将基标签向量输入到元分类器,由元分类器给出此API序列的最终标签。
  • 基于集成学习恶意程序api调用序列检测方法
  • [实用新型]一种便携式物探磁性标本测量装置-CN202222386695.4有效
  • 黄钊;代达龙;王路;龙玉江;吴松;朱能刚;侯召雷;吕许朋;赵俊;汪金明 - 云南省地质调查院
  • 2022-09-05 - 2022-11-22 - B65D25/24
  • 本实用新型公开了一种便携式物探磁性标本测量装置,包括支板,所述支板外壁的上端转动连接有支架,所述支板的外壁设置有连接组件。本实用新型采用上述结构,通过使支架与支板转动连接,且通过连接组件稳固支板和支架的下端位置,即可使支架起到支撑支板位置的作用,使支板保持在倾斜位置,随后将标本盒放置在支台的上端,即可通过调节机构调整支台的位置,且通过第二定位组件稳固支台的位置,避免支台出现偏移、倾斜等情况,即可达到调整标本盒位置的作用,以便于进行勘测工作,不仅避免了人工调节时所产生的不便,同时提升了标本盒位置调整的精确度,进而保证了测量精度,且体积小、可折叠,使在携带时更加方便。
  • 一种便携式物探磁性标本测量装置
  • [发明专利]基于GCN-LSTM的工业传感网络异常数据检测方法-CN202210573823.8在审
  • 杨强;杨涛;汪金明;郝唯杰;王文海 - 浙江大学
  • 2022-05-24 - 2022-09-13 - H04W24/04
  • 本发明公开了一种基于GCN‑LSTM的工业传感网络异常数据检测方法。该方法首先获得工业传感网络中的历史数据并将其作为训练集;利用训练集并采用Spearman相关性分析方法,得到邻接矩阵;利用T‑distributed stochastic neighborembedding(TSNE)方法得到传感器数据的二维坐标;通过邻接矩阵和传感器二维坐标绘制工业传感网络逻辑图;提出将长短期记忆网络(LSTM)内嵌入图卷积网络(GCN)中的深度学习模型,并利用标准化后的训练集对其训练;利用训练后的模型进行工业传感网络异常数据检测。本发明以真实工业传感网络数据集为测试数据给出了具体的算法描述,并通过一系列的实验得到实验结果。
  • 基于gcnlstm工业传感网络异常数据检测方法

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