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]一种含多层钢筋的混凝土厚板开孔方法-CN202310713290.3在审
  • 周苏华;李金凤;韩振中;冉斌;龚美;许湘华;李伟;徐智文;唐再豪;黄明华 - 湖南大学
  • 2023-06-15 - 2023-09-19 - G01S13/88
  • 本发明提出一种含多层钢筋的混凝土厚板开孔方法,该方法包括,设定探地雷达的参数和探地方式;在混凝土厚板上根据混凝土厚板内钢筋间距规划扫描网格,根据支座上可钻孔位置在网格内确定扫描位置;采用探地雷达在混凝土厚板上沿网格路径对扫描位置进行扫描,获取扫描数据,进而依次确定扫描位置内找平层和结构层钢筋的位置信息,并进行标记为钢筋定位点;将钢筋定位点连接,得到钢筋网,采用不同的标记方式区分找平层钢筋网和结构层钢筋网;根据找平层钢筋网和结构层钢筋网的位置信息以及支座上可钻孔位置,在混凝土厚板上进行开孔。本发明可以对混凝土厚板内部不同深度钢筋精确定位,开孔过程中,可以有效避免破坏内部钢筋。
  • 一种多层钢筋混凝土厚板方法
  • [发明专利]基于深度学习的任意阵列波达角估计方法-CN202010271077.8有效
  • 王杰贵;刘方正;刘有军;韩振中 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2020-04-08 - 2023-08-08 - G01S3/48
  • 本发明公开了基于深度学习的任意阵列波达角估计方法,具体步骤如下:对各阵元接收到的辐射源信号下变频和数字采样处理,获得采样数据;对采样数据进行信号处理,提取各阵元采样数据的特征信息,并将得到的采样数据和提取的特征信息一同作为深度学习的输入数据;基于已知的辐射源信号来建立训练样本集,并将其作为深度学习的训练数据;深度学习模型初始化,即卷积神经网络参数初始化;利用优化算法进行深度学习训练,得到优化分类器;利用深度学习模型和优化分类器,基于采样数据和提取的特征信息,来估计辐射源信号的波达角;本发明能够适应任意的多元阵列,无需进行通道校正,于深度学习的基础上,实现对辐射源信号的快速高精度测向。
  • 基于深度学习任意阵列波达角估计方法

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