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]石油污染土壤修复方法-CN202310829736.9在审
  • 金奇;陈盟;杨志清;张奇;郝辉锋;陈冲;赵倩云;赵林 - 煜环环境科技有限公司;金奇
  • 2023-07-07 - 2023-10-27 - B09C1/08
  • 本发明涉及土壤修复领域,具体公开了一种石油污染土壤修复方法。其具体方法包括用异辛醇聚氧乙烯醚磷酸酯或曲拉通的稀盐酸溶液与粉碎后的石油污染土壤充分混合,经过滤、清洗后,对于初步清理的污染土壤进行检测,检测合格后,对初步清理土壤使用中和剂进行中和修复,再次过滤、清洗后,干燥即得清理修复土壤。本发明所提供的石油污染土壤修复方法,不仅能有效地去除石油污染土壤中的石油污染物,还能同时去除污染土壤中的镉和砷,也能在清除污染物的同时修复因石油污染而受损的土壤。本发明适用于石油污染土壤的清理修复。
  • 石油污染土壤修复方法
  • [发明专利]一种基于多频率融合的工业图像异常感知系统-CN202310894905.7在审
  • 赵涓涓;张继跃;赵林;强彦;马跃 - 太原理工大学
  • 2023-07-20 - 2023-10-24 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于多频率融合的工业图像异常感知系统,包括多频率融合模块、基于生成对抗网络的图像生成模块和异常检测分类模块;多频率融合模块可以捕获不同尺度和频率的特征信息,基于生成对抗网络的图像生成模块利用多频率图像进行工业图像的生成,更有利于生成真实的图像;异常检测则是利用提取到的图像中重要的特征信息实现工业图像异常检测及分类。本发明使得工人能够在不接触测量目标的情况下进行精准的测量,解决了工业环境中接触式测量所带来的危险和效率低下问题,通过实现非接触式异常检测,成功提升了生产线的运行效率、降低了测量误差率,并为工业生产过程中的自动化和智能化发展奠定了坚实的基础。
  • 一种基于频率融合工业图像异常感知系统
  • [实用新型]一种防堵塞排污管道-CN202321301313.1有效
  • 齐文;赵林;边玉彬;李康;朱金涛;许安永 - 山东文远环保科技股份有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-10-24 - E03F3/04
  • 本实用新型涉及管道设计技术领域,公开了一种防堵塞排污管道,包括管道本体,管道本体包括内层的平滑管体、位于平滑管体外层的波纹管体,平滑管体的内壁上涂覆有聚四氟乙烯层,管道本体的中部设置有供杂物截留的截留装置,截留装置包括截留井、设置在截留井上侧的井盖、设置在截留井内的过滤网,过滤网的截面呈V字形且开口朝向顺着水流流向的一侧,截留井内还设置有用于检测过滤网两侧杂物堆积情况的检测组件。利用平滑管体的内壁上涂覆的聚四氟乙烯层,由于聚四氟乙烯材料具有较好的不沾性,故而可以进一步减小杂物粘附在平滑管体内壁上的可能性,最终即可减小管道本体内发生堵塞的可能性。
  • 一种堵塞排污管道
  • [实用新型]一种夹固工装及强度测试装置-CN202321366615.7有效
  • 辛星亮;张帆;赵林;胡敬轩 - 东方日升(义乌)新能源有限公司
  • 2023-05-31 - 2023-10-24 - G01N3/04
  • 本申请实施例提供一种夹固工装及强度测试装置,涉及光伏生产工装领域。夹固工装中的底座的上表面中部向下凹陷形成内置槽,上表面位于内置槽两侧的位置分别设置有锯齿面,内置槽两侧的锯齿面位于同一平面;压块对应设置于锯齿面上,且压块与底座的贴合面之间采用锯齿啮合,每块压块与底座可拆卸式固定在一起。强度测试装置包括下压设备和上述的夹固工装,下压设备包括下压块,下压块位于夹固工装的上方,下压块能够下压至伸入内置槽。本申请实施例的夹固工装及强度测试装置,能够用于测试二极管封装强度,保障光伏组件的可靠性。
  • 一种工装强度测试装置
  • [实用新型]一种塑料排水沟-CN202321301320.1有效
  • 李康;齐文;赵林;吕景杨;刘振强;王睿 - 山东文远环保科技股份有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-10-24 - E01C11/22
  • 本实用新型涉及排水沟设计技术领域,公开了一种塑料排水沟,包括沟体,沟体一端的内壁处开设有第一阶梯槽,第一阶梯槽的内壁上开设有第一母槽,沟体位于第一阶梯槽的一侧开设有第二阶梯槽,第二阶梯槽内壁与沟体中心的距离大于第一阶梯槽内壁与沟体中心的距离,第二阶梯槽内开设有第二母槽,沟体远离第一阶梯槽的一端处设置有插接端,插接端包括对应第一阶梯槽的第一端口、设置在第一端口周侧外壁上且用于嵌入在第一母槽内的第一公插板、对应第二阶梯槽的第二端口、设置在第二端口的周侧外壁上且用于嵌入在第二母槽内的第二公插板。通过“公母”插接方式从而实现插接端在相邻沟体内的稳定插接,有利于提升相邻两个沟体之间的拼接密封性。
  • 一种塑料排水沟
  • [实用新型]一种弯管机辅助上料装置-CN202321338432.4有效
  • 任灏澜;柳学兵;赵林;刘汉桥;王磊 - 武汉武锅能源工程有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-10-24 - B21D7/022
  • 本实用新型涉及弯管机领域,具体涉及一种弯管机辅助上料装置,包括连接组件、用于固定安装在弯管机的床体上的底座、滑动连接在底座上的滑动座和固定连接在滑动座上的支撑单元;滑动座能够在所述底座上沿第一水平方向直线往复运动,连接组件的一端固定连接在滑动座或支撑单元上,连接组件的另一端设置有滑动件,滑动件用于安装在弯管机的随动机构的底端上沿待加工管件的轴向开设的引导槽内,使滑动座、支撑单元能够随随动机构在第一水平方向上同步运动;支撑单元的顶端用于支撑待加工管件的尾端;支撑单元还用于与随动机构开设有弧形滑槽的侧面相抵持,支撑单元的顶端上的任一点均与弧形滑槽上的最低点位于同一水平高度。
  • 一种弯管辅助装置
  • [发明专利]一种提供过内阻检测的mosfet及mosfet的制造方法-CN202310768619.6在审
  • 赵林 - 上海格州微电子技术有限公司
  • 2023-06-28 - 2023-10-20 - H01L29/78
  • 本发明公开一种提供过内阻检测的mosfet及mosfet的制造方法,涉及晶体管结构及制造方法领域,解决的是传统mosfet因漏电流和漏电阻变化影响器件的正确性和可靠性的问题;一种提供过内阻检测的mosfet,包含源区、栅极、栅氧层、底接区、硅基底片、漏结区和驱动电路;一种mosfet的制造方法包括选取硅片、生长氧化层、沉积金属、图案化处理、离子注入、退火、形成mosfet栅极和连接mosfet;本发明通过设置驱动电路对mosfet进行过内阻检测,提高mosfet的可靠性和使用寿命;本发明采用反向电压变化矩阵确认mosfet内阻的变化情况;本发明采用掩模图形传递和化学反应控制技术进行光刻机曝光和显影处理以确保mosfet的质量和精度。
  • 一种提供内阻检测mosfet制造方法
  • [发明专利]一种人工气道泄漏报警器-CN201810095936.5有效
  • 黄桃;赵林 - 重庆医科大学
  • 2018-01-31 - 2023-10-20 - A61M16/04
  • 本发明公开了一种人工气道泄漏报警器,包括:报警器本体;与报警器本体相连、用以采集气囊与声门之间的腔隙内气体的样品采集管;报警器本体包括:与样品采集管相连、用以抽取气体样品的抽气装置,与抽气装置相连、用以检测样品中二氧化碳浓度的检测装置,与检测装置相连、用以判断样品中二氧化碳浓度是否超标的控制装置,与控制装置相连、用以当样品中二氧化碳浓度超标时进行报警的报警装置。本发明中的抽气装置通过样品采集管采集气囊与患者声门间腔隙内的气体样品,检测装置测量气体样品的二氧化碳浓度,控制装置将测量结果与预设的二氧化碳阈值进行比较,当气体样品中二氧化碳浓度较高时,说明人工气道发生泄露,报警装置发出警报。
  • 一种人工泄漏报警器
  • [发明专利]基于深度神经网络和迁移学习的非侵入式负荷识别系统-CN202310498720.4有效
  • 陈浩;杨向波;赵林 - 山东卓文信息科技有限公司
  • 2023-05-06 - 2023-10-20 - G06Q10/0639
  • 本发明公开了基于深度神经网络和迁移学习的非侵入式负荷识别系统,涉及计算机与设备管控技术领域,数据处理模块通过公式建立用电系数,在用电系数大于风险阈值时对比评估模块发出预警信号,负荷识别模块接收预警信号后,利用训练好的深度学习模型,对实时采集到的电能使用数据进行负荷识别和监控,双重检测有效提高系统的检测精度,并且,排序管理模块定期通过用电单位的用电系数生成赋值一,通过用电单位的用电量生成赋值二,并将赋值一与赋值二加权计算得到排序值,将各个用电单位通过排序值由大到小进行排序,生成排序表,管理人员依据排序表正序管理各个用电单位。本发明有效提高管理效率。
  • 基于深度神经网络迁移学习侵入负荷识别系统

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