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]一种万能扳手-CN202320537640.0有效
  • 赵鑫鑫;王宇航 - 精强工具(西安)有限公司
  • 2023-03-20 - 2023-08-01 - B25B13/16
  • 本实用新型公开了金属制品研发技术领域的一种万能扳手,包括壳体、螺母槽和固定块,所述螺母槽开设在所述壳体的前侧壁上侧,所述固定块位于所述螺母槽的内腔,所述壳体的顶部中间处转动连接有调节螺杆,且所述调节螺杆的底部贯穿所述壳体,并延伸至螺母槽的内腔,所述螺母槽的内腔底部固定连接有基块,该万能扳手,结构设计合理,能与螺母紧紧贴合,从而进一步提高扳手夹持螺母时的稳定性,弹簧会拉动滑杆和滑块在移动槽内移动,从而带动固定块在螺母槽内稳定移动,最终回到最初位置,能够在调节尺寸后稳定的夹持规格大小不同的螺母,并且能够在操作结束时及时复位,提高实用性,能够调节长度,节省空间,方便携带。
  • 一种万能扳手
  • [实用新型]一种智能充电手电钻-CN202320537639.8有效
  • 赵鑫鑫;王宇航 - 精强工具(西安)有限公司
  • 2023-03-20 - 2023-07-28 - B23B45/02
  • 本实用新型公开了手电钻领域的一种智能充电手电钻,包括手电钻本体、底座和壳体,所述底座位于所述手电钻本体的底部下方,所述壳体固定连接接在所述手电钻本体的前侧壁上侧,所述底座的顶部固定连接有安装座,且所述安装座卡接在所述手电钻本体的底部,所述底座的内腔底部中间固定连接有独立电池,所述底座的右侧壁中间插接有插座,所述插座的内腔左侧壁中间固定连接有充电桩,该智能充电手电钻,能够在充电完成后隔断电源与充电线之间的连通,避免了电池持续充电造成损伤,且在充电完成后能够提示工作人员,避免了手电钻二次过度充电,提高了手电钻的使用效率,具有助力机构,使得手电钻的钻头与物体接触时不易打滑,便于使用。
  • 一种智能充电电钻
  • [实用新型]一种防滑脱结构吊带-CN202320537642.X有效
  • 赵鑫鑫;王宇航 - 精强工具(西安)有限公司
  • 2023-03-20 - 2023-07-28 - B66C1/18
  • 本实用新型公开了起重吊带领域的一种防滑脱结构吊带,包括吊带本体和壳体,所述壳体固定连接在所述吊带本体的左右两端,所述吊带本体的前侧壁固定连接有加宽块,且所述加宽块自左到右依次排列,所述吊带本体的前侧壁右侧中间开有定位孔,所述吊带本体的前侧壁左侧中间固定连接有绑带,且所述绑带贯穿所述定位孔的内腔,并延伸至所述吊带本体的后侧,所述绑带的末端固定连接有挂耳,所述壳体的外侧壁固定连接有吊耳,所述吊耳的内腔前后侧壁中间开有滑槽,该防滑脱结构吊带,具有防滑脱结构,使得吊带上的物料不易滑脱,便于使用,具有锁定结构,避免了吊带在发生晃动后与起重机构的挂钩脱离,提高了吊带的使用效率。
  • 一种滑脱结构吊带
  • [发明专利]一种基于图形界面的FPGA调试信号设置方法-CN201910793109.8有效
  • 赵鑫鑫;李朋;秦刚;姜凯 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2019-08-26 - 2023-07-25 - G06F11/26
  • 本发明涉及FPGA设计领域,具体提供了一种基于图形界面的FPGA调试信号设置方法。与现有技术相比,本发明通过用户将设计工程中的设计文件分为两部分,分别放置在两个文件夹中,一个文件夹存放顶层设计文件,另一个文件夹存放在剩余所有设计文件,然后进行如下步骤:S1、编写设计工程实例化层次检索脚本;S2、编写信号检索脚本;S3、编写信号调试标注脚本;S4、再使用图形界面库编写图形界面软件,根据输入信息对设计文件中指定信号完成调试标注修改;当软件完成整个设计工程信号调试标注工作后,弹出信号调试标注信息导出成功对话框,并同时打印输出调试信号文件。本发明具有大幅缩短人工编写信号调试标注的时间的优点,具有良好的推广价值。
  • 一种基于图形界面fpga调试信号设置方法
  • [发明专利]一种FPGA引脚分配设计方法及装置-CN201910379084.7有效
  • 赵鑫鑫;姜凯;李朋;于治楼 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2019-05-08 - 2023-07-25 - G06F30/34
  • 本发明提供了一种FPGA引脚分配设计方法及装置,该方法包括:确定设计顶层输入输出端口信息文件、与所使用FPGA的型号相对应的器件可用引脚信息文件;运行FPGA引脚图形模板数据库生成脚本以读取这两个文件,从而生成用于图形化界面分配FPGA引脚的FPGA引脚图形模板数据库;运行带有图形界面的FPGA引脚分配软件,以将该数据库的文件中、设计顶层输入输出端口FPGA引脚分配情况,以图形界面进行显示;根据外部基于图形界面的操作,修改该分配情况并更新到上述数据库的文件中,以完成FPGA引脚分配设计。先自动化进行引脚预分配,再人工按需进行引脚分配调整,使得人工投入大大减小,故本方案能够提高FPGA设计效率。
  • 一种fpga引脚分配设计方法装置
  • [发明专利]一种数据存储方法、装置、设备及存储介质-CN202310498185.2有效
  • 王雄儒;张晖;赵鑫鑫;姜凯;王帅;于帆 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2023-05-06 - 2023-07-21 - G06F16/22
  • 本申请公开了一种数据存储方法、装置、设备及存储介质,应用于区块链数据库中的存储操作区,以解决因传统区块链各节点存储的数据可以共享导致的隐私数据泄露问题,涉及数据库设计技术领域,该方法包括:接收用户终端发出的数据存储指令和包括当前区块链节点的用户隐私数据或共享信息的待存储数据;解析数据存储指令以从区块链数据库的数据存储分区中确定待存储数据的目标数据存储分区;数据存储分区包括本地数据存储分区和公共数据存储分区;判断目标数据存储分区的目标地址是否能够存储待存储数据;如果是,则将待存储数据存储至目标数据存储分区的目标地址中。本申请能够实现用户隐私数据和共享信息的分区存储,避免用户隐私数据的泄露。
  • 一种数据存储方法装置设备介质
  • [发明专利]数据库操作任务处理方法及装置-CN202310473242.1在审
  • 李乐乐;魏可伟;赵鑫鑫;姜凯;李锐 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-07-18 - G06F9/48
  • 本发明实施例提供一种数据库操作任务处理方法及装置。方法包括:根据数据库操作任务,生成加速计划;为所述加速计划中的每一个加速子计划选择对应的异构加速模式;根据所述数据库操作任务对应的任务数据的数据量和所述加速计划,为每一个加速子计划分配对应的转发路径和数据结构;针对每一个FPGA加速卡生成对应的数据块,将所述数据块发送至该FPGA加速卡,并从接收该FPGA加速卡返回的操作结果。本发明实施例在主机上可以针对不同的加速子计划和可用的计算资源实现在线重构。同时灵活配置异构平台加速模式,充分利用内存资源,提高实时处理数据的效率,提升计算吞吐率,降低查询操作的执行时间。
  • 数据库操作任务处理方法装置
  • [发明专利]分布式数据库系统-CN202310437973.0在审
  • 于帆;赵鑫鑫;姜凯;王雄儒 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2023-04-19 - 2023-07-18 - G06F16/27
  • 本发明提供一种分布式数据库系统,系统包括一个云数据库节点和多个分布式数据库节点,各个分布式数据库节点均通过网络与所述云数据库节点通信连接,其中:所述云数据库节点中的控制单元用于:监测各个分布式数据库节点各自的存储压力;在一个分布式数据库节点的存储压力达到阈值时,调用负载均衡进程,通过所述负载均衡进程将该分布式数据库节点中的部分数据转移至存储压力未达到阈值的分布式数据库节点中,以实现负载均衡,从而避免资源的浪费。
  • 分布式数据库系统
  • [发明专利]基于FPGA的轻量级神经网络池化模型及方法-CN202111648049.4在审
  • 王帅;赵鑫鑫;李朋 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-07-18 - G06N3/0464
  • 本发明提供了一种基于FPGA的轻量级神经网络池化模型及方法,属于深度学习卷积计算硬件加速技术领域,基于FPGA的轻量级神经网络池化模型,包括:反量化模块,用于反量化卷积输出结果;池化模块,使用乘法运算代替池化模块的除法运算,实现任意大小的均值池化;量化模块,用于将池化结果量化到一定范围以内,用于下一层的卷积计算。基于FPGA的轻量级神经网络池化方法,包括以下步骤:对轻量化神经网络模型上一层户进行卷积计算;获取卷积计算的结果,推理获得反量化参数,输出反量化卷积结果;获取反量化后的数据,推理获得池化参数,生成池化结果;获取池化后数据,推理获得量化产生,获得量化结果,用于下一层的卷积计算。
  • 基于fpga轻量级神经网络模型方法

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