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]一种水热法生产纳米复合氧化锆粉体的方法-CN202111066618.4有效
  • 王必庆;李佳;李冬梅;袁红春;庞金荀;沈同德 - 王必庆
  • 2021-09-10 - 2023-10-24 - C04B35/488
  • 本发明公开了一种水热法生产用于齿科和氧敏元件等高端纳米复合氧化锆粉体的制备方法,属于新型功能陶瓷新材料领域。通过改变制备过程,让无定型沉淀无需进行特定的水热前驱体有机化处理,就可以形成实效晶化机制。本发明包括以下步骤:锆、钇可溶性盐水溶‑过滤‑碱化‑洗涤‑水热‑雾化干燥‑煅烧‑研磨‑表面改性‑造粒‑包装等工序。本发明以先进的低成本、差异化水热法工艺处理,使得本发明产品完全符合齿科领域制作要求,替代日本东曹株式会社同类产品;改变锆钇比例和煅烧温度,将造粒粉低温脱胶,气流磨细便得到用于制造电子陶瓷‑氧传感器、小于300纳米的自然粉体,它最适用于流延法成型工艺,为国内首创。
  • 一种水热法生产纳米复合氧化锆方法
  • [发明专利]一种基于SE-ResNet模型的茶叶品种分类方法-CN202111569552.0在审
  • 袁红春;贾寓涵;臧天祺;吴若有;周晖;吴顺龙 - 上海海洋大学
  • 2021-12-21 - 2022-03-04 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于SE‑ResNet模型的茶叶品种分类方法,包括采集茶叶原始图片,根据SE‑ResNet模型设计要求等比例缩放图片数据,依次采用翻转变换、旋转变换、噪声扰动和对比度变换方式扩大图片数据的泛化性;再确定网络层数后,选择超参数、激活函数和损失函数构建茶叶品种分类的SE‑ResNet模型,采用训练集和验证集数据训练上述SE‑ResNet模型,保存对应的训练权重,根据训练精度和损失函数图调优上述模型;将训练权重重新加载到上述调优后的模型中,最后用测试集数据验证该模型对茶叶品种分类性能。本发明可以快速识别出不同的茶叶品种,提高茶叶品种分类的效率,减少时间和人力成本。
  • 一种基于seresnet模型茶叶品种分类方法
  • [发明专利]基于极限学习机的渔情预测方法-CN202111157274.8在审
  • 曾硕星;袁红春 - 上海海洋大学
  • 2021-09-30 - 2021-12-24 - G06F30/27
  • 本发明涉及一种基于极限学习机的渔情预测方法,该方法包括:获取海洋环境因子数据与渔场作业数据;对海洋环境因子数据与渔场作业数据进行预处理,获得预处理数据集;根据预处理数据集生成训练数据集与测试数据集;构建ELM模型,使用训练数据集对ELM模型进行训练,获得渔情预测模型。上述基于极限学习机的渔情预测方法,采用了ELM作为模型,将复杂的迭代过程转变为隐层参数的随机产生,模型训练速度快,泛化能力也十分出色,相较于传统渔情预测方法,在处理大规模数据方面处理速率高,同时该方法简单便捷,需要调整的参数量少,易于调整使用,预测精度高。
  • 基于极限学习机预测方法
  • [实用新型]一种半导体圆晶清洗装置-CN202020290423.2有效
  • 钟宇航;卢玲儿;袁红春;刘子义;陈慧妍 - 上海海洋大学
  • 2020-03-10 - 2020-12-08 - B08B3/02
  • 本实用新型公开了一种半导体圆晶清洗装置,包括顶部开口的箱体,箱体的内壁上开设有两条以上均沿着箱体高度方向布置的条形槽;条形槽的顶部均布置有第一防水电机,第一防水电机的驱动轴与沿条形槽方向布置的丝杆的一端连接且两者共轴,丝杆的另一端与条形槽底部固定,丝杆外与螺母螺纹配合,通过螺母与布置在箱体中部的横板固定连接;横板靠近箱体顶部开口侧开有凹槽,凹槽内设有第二防水电机,第二防水电机与转盘连接,转盘上布置有放置盒,放置盒开有多条用于放置待清洗半导体圆晶的放置槽;箱体内布置有多个用于喷洒清洗液的喷头,箱体底面上开有出液口。本实用新型,清洗质量高,清洗效率高,同时其结构简单,成本低廉,极具应用前景。
  • 一种半导体清洗装置
  • [发明专利]一种基于知识图谱的智能渔业问答机器人的构建方法-CN202010833552.6在审
  • 王溯;袁红春 - 上海海洋大学
  • 2020-08-18 - 2020-11-20 - G06F16/33
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的智能渔业问答机器人的构建方法,包括:参照当前现有的其他领域的语义划分,进行知识建模的结构的建立;通过研究渔业领域半结构化、非结构化的数据,还原渔业生产过程中的业务模式,并剥离出渔业知识的语义类型、语义关系以及提取出对象本体;通过爬取结构化的数据,从中提取出相应对象本体的本体属性及实例;将爬取的结构化数据和来自第三方知识库的数据进行知识融合,通过在Web页面中嵌入使用AIML技术的智能渔业问答机器人,最终得到一个完整的基于知识图谱的智能渔业问答机器人的构建方法。本发明提高了领域的知识概念体系的建设完整率,为养殖户获取其所需的信息提供了更加方便的途径,可提高生产效率。
  • 一种基于知识图谱智能渔业问答机器人构建方法
  • [发明专利]一种基于海洋环境因子融合和深度学习的渔情预测方法-CN201910204182.7有效
  • 袁红春;陈冠奇;张天蛟;黄俊豪;高子玥 - 上海海洋大学
  • 2019-03-18 - 2020-11-10 - G06K9/62
  • 本发明提供一种基于海洋环境因子融合和深度学习的渔情预测方法,包括步骤:S1:获取海洋环境因子数据和渔场作业数据;S2:对海洋环境因子数据和渔场作业数据进行预处理;S3:对预处理数据集进行图像合成,获得环境因子图片集和渔场数据图片集;S4:对渔场数据图片集进行标注,获得标注图片集;S5:利用环境因子图片集和标注图片集生成训练数据集和验证数据集;S6:建立一Mask R‑CNN模型并利用训练数据集训练Mask R‑CNN模型;S7:利用验证数据集验证训练后模型的精确度。本发明的一种基于海洋环境因子融合和深度学习的渔情预测方法,可实现渔场区域的自动检测,减少了人为干预,可省去不同参数的权重的步骤,同时保证结果的准确性。
  • 一种基于海洋环境因子融合深度学习预测方法
  • [发明专利]一种高纯高活性碱式酰基碳酸锆及其制备方法-CN201110025506.4无效
  • 王必庆;刘明华;袁红春 - 王必庆
  • 2011-01-24 - 2011-07-13 - C01G25/00
  • 本发明公开了一种高纯高活性碱式酰基碳酸锆及其制备方法,它是用八水合二氯氧锆、硫酸或硫酸钠、碳酸钠或碳酸氢钠(铵)做原料,通过硫化、碳化、活化来生产碱式酰基碳酸锆的一种方法。本发明工艺简单、合理,制得的碱式酰基碳酸锆质量高、性能好、实用性强,使用范围广;硫化工序控制严谨,无需加入有机催化剂即可制得大粒径的碱式酰基硫酸锆,为生产高纯高活性碱式酰基碳酸锆保证有效碳的储存提供硕放的三维空间;新增活化工序,降低了成品中氢氧根的比例,使碱式酰基碳酸锆的显微结构发生变化,激化了碱式酰基碳酸锆亚稳定活性,增强了碱式酰基碳酸锆的使用性能。
  • 一种高纯活性碱式酰基碳酸及其制备方法

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