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]一种并离网切换方法、系统及装置-CN202310491409.7在审
  • 马小虎;田志强;熊勇;夏朝韩 - 固德威技术股份有限公司
  • 2023-05-04 - 2023-09-12 - H02J3/38
  • 本发明提供了一种并离网切换方法、系统及装置,该方法包括:获取电网电压;提取所述电网电压中的D轴基波分量;当所述D轴基波分量超出第一阈值范围,且持续第一预设时间时,判定所述电网电压的波形异常,控制执行封脉冲操作并将并离网切换系统中的切换单元由第一状态转换为第二状态,延时第二预设时间后,将并网状态切换至离网状态。采用本发明提供的并离网切换方法,可以解决电网不稳定地区或电网谐波较大地区,并离网切换频繁或紧急负载保护停机的问题,避免逆变器损坏,并保证并网切离网的快速稳定性。
  • 一种切换方法系统装置
  • [发明专利]基于双生成对抗网络的古籍文字修复方法和系统-CN202310511259.1在审
  • 姜华良;马小虎 - 苏州大学
  • 2023-05-08 - 2023-08-29 - G06V30/146
  • 本发明涉及图像生成技术领域,公开一种基于双生成对抗网络的古籍文字修复方法和系统,方法包括:构建包括粗修复网络和细修复网络的双生成对抗网络,获取真实文字图像,生成训练集;将训练集输入粗修复网络的生成器中生成粗粒度文字图像并训练粗修复网络,将粗粒度文字图像和真实文字图像输入判别器中进行判别;固定粗修复网络参数,将粗粒度文字图像输入细修复网络的生成器中生成细粒度文字图像并训练细修复网络,将细粒度文字图像和真实文字输入判别器中进行判别;将待修复文字图像输入到训练完成的双生成对抗网络完成对文字的修复;系统包括实现各步骤的模块。本发明可以扩大感受野范围,修复过程更加容易、提高修复准确性和效率。
  • 基于双生成对网络古籍文字修复方法系统
  • [实用新型]一种桥梁检测相机摄录支撑杆-CN202320141714.9有效
  • 马小虎;张雄丽;曹永刚 - 宁夏交投高速公路管理有限公司
  • 2023-02-01 - 2023-06-20 - F16M11/12
  • 本实用新型涉及桥梁检测技术领域,具体为一种桥梁检测相机摄录支撑杆,包括手持支撑杆,所述手持支撑杆的前端设置有相机装载调控组件,所述相机装载调控组件包括支撑方管,所述承托座的下侧设置有第一驱动器,所述转接架的正面下侧设置有第二驱动器,所述第二承接座上安装有第三驱动器,所述定位板上安装有检测相机。通过第一驱动器对转接架的使用角度进行定位调控,通过第二驱动器对承托架的使用角度进行调控,同时通过第三驱动器对第二承接板和第一承接板进行进行摆动调控,从而使检测相机的检测视角进行调控,在相机装载调控组件的作用下能够使检测相机的检测视角全面性高,从而使桥梁的检测拍录使用效果好。
  • 一种桥梁检测相机摄录撑杆
  • [发明专利]一种基于深度融合的信贷额度预测方法、装置和介质-CN201910160427.0有效
  • 倪志文;马小虎;孙霄;边丽娜 - 苏州大学
  • 2019-03-04 - 2023-06-16 - G06Q10/04
  • 本发明实施例公开了一种基于深度融合的信贷额度预测方法、装置和计算机可读存储介质,获取各用户的信贷数据;对信贷数据进行降维处理,得到稠密向量;通过降维处理,在不影响模型训练准确性的前提下,降低了模型训练的数据处理量。利用预先设定的多路径残差网络,对稠密向量进行训练,得到满足收敛要求的深度融合模型;利用深度融合模型,对输入的待评估数据进行处理,便可以得到信贷额度预测值。在该技术方案中,对残差网络设置多路径的处理方式,保证了特征提取的多样性,提升了深度融合模型预测的准确性,尽可能的给有借款需求的用户分配合适的额度,提高了信贷平台的资金利用率。
  • 一种基于深度融合信贷额度预测方法装置介质
  • [发明专利]一种光伏储能逆变器并离网切换的相位预测方法及装置-CN202310256417.3在审
  • 马小虎;田志强;熊勇 - 固德威电源科技(广德)有限公司
  • 2023-03-16 - 2023-06-09 - H02J3/38
  • 本发明公开了一种光伏储能逆变器并离网切换的相位预测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及电力电子控制技术领域。实时检测光伏储能逆变器的电力波形;若检测到电力波形出现故障标志,则关闭逆变控制、封逆变驱动、驱动跳开网侧继电器;同时在并网锁相角缓存区获取前一周波地址的并网锁相角作为离网锁相的初始相角,并在每个开关周期执行离网自产相角算法产生离网锁相角;延时预设时间后,采用离网锁相角对光伏储能逆变器进行离网控制。上述方法将前一周波地址的并网锁相角作为离网锁相的初始相角,并在之后的每个开关周期执行离网自产相角的算法,实现并离网切换负载相角的准确跟踪,避免因为电网掉电造成的相位突变致负载冲击损坏。
  • 一种光伏储能逆变器切换相位预测方法装置
  • [发明专利]一种目标跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201910285431.X有效
  • 边丽娜;马小虎 - 苏州大学
  • 2019-04-10 - 2023-06-09 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种目标跟踪方法,该方法包括以下步骤:利用尺度滤波自适应算法从当前帧提取梯度直方图特征,利用均值偏移算法从当前帧中提取颜色特征;利用经梯度直方图特征和颜色特征融合得到的多特征融合尺度滤波自适应算法,对梯度直方图特征和颜色特征进行训练,得到目标位置滤波器和目标尺度滤波器;结合目标位置滤波器和目标尺度滤波器预测跟踪目标在下一帧各候选区域中的第一目标区域。应用本发明实施例所提供的技术方案,有效地解决了遮挡及不能尺度自适应导致的漂移和干扰问题,较大地提升了对目标的跟踪的准确度。本发明还公开了一种目标跟踪装置、设备及存储介质,具有相应技术效果。
  • 一种目标跟踪方法装置设备计算机可读存储介质
  • [实用新型]一种方便开启上盖的香薰机-CN202222708440.5有效
  • 马小虎 - 重庆禧盈科技有限公司
  • 2022-10-14 - 2023-05-23 - A61L9/14
  • 本实用新型涉及香薰机技术领域,具体涉及一种方便开启上盖的香薰机,包括底座、上盖和多腔香薰雾化器,上盖位于底座的上端,多腔香薰雾化器安装在底座上,还包括拆卸装置,拆卸装置包括按钮、连接杆、卡块、伸缩组件和卡扣,按钮与连接杆固定连接,并位于连接杆的一侧且位于底座的卡槽内,连接杆与伸缩组件连接,并与按钮固定连接,且位于按钮和伸缩组件之间,卡块与连接杆固定连接,并位于连接杆远离按钮的一端,伸缩组件与连接杆固定连接,并与底座固定连接,卡扣与上盖固定连接,并位于上盖靠近底座的一侧,获得上盖方便开启的效果。
  • 一种方便开启香薰机
  • [实用新型]一种多方位接收智能红外控制器-CN202222708940.9有效
  • 马小虎 - 重庆禧盈科技有限公司
  • 2022-10-14 - 2023-05-23 - H05K5/02
  • 本实用新型涉及红外控制器技术领域,具体涉及一种多方位接收智能红外控制器,包括安装板和控制器本体,还包括防尘组件,防尘组件包括固定板、遮挡外壳、清洁毛刷和移动构件,固定板与安装板固定连接,遮挡外壳与安装板通过移动构件连接,清洁毛刷与遮挡外壳固定连接,移动构件设置在安装板上,并与遮挡外壳连接,通过对控制器本体未使用时的遮挡防尘和使用后通过清洁毛刷对灰尘的清扫,从而能够避免控制器本体表面灰尘的堆积。
  • 一种多方位接收智能红外控制器
  • [实用新型]一种儿童床护栏升降结构-CN202223341939.3有效
  • 马小虎 - 中山市贝欣日用品有限公司
  • 2022-12-12 - 2023-05-05 - A47D7/02
  • 本实用新型公开了一种儿童床护栏升降结构,包括:定位支架、活动座及限位锁紧块;所述定位支架包括竖向导轨,竖向导轨沿竖向间隔设置有若干个限位孔;所述活动座可滑动安装于所述竖向导轨;所述限位锁紧块滑动安装于所述活动座;所述限位锁紧块设置有锁紧插柱,所述锁紧插柱可穿过所述活动座并卡入所述限位孔内;床护栏可安装于所述活动座。本实用新型,利用限位锁紧块的锁紧插柱,卡入限位孔内的方式,即可实现活动座与定位支架的锁紧;通过朝背离限位孔的方向移动限位锁紧块,即可解除活动座与定位支架的锁紧,从而上下滑动升降调节活动座,灵活的调节床护栏的高度,结构设计简单紧凑,使用方便。
  • 一种儿童床护栏升降结构
  • [发明专利]一种基于量表的自闭症智能预测方法-CN202310048749.2在审
  • 何爱军;马小虎;曹茂慧;汪俊 - 南京大学
  • 2023-01-11 - 2023-04-25 - G16H50/20
  • 本发明涉及一种基于量表的自闭症智能预测方法,该模型包括:训练模型和应用模型。训练模型包括训练数据和机器学习方法,应用模型中,使用新的数据作为输入,通过训练模型得到预测后的结果。本发明将先进的机器学习手段融入到了自闭症疾病预测中,通过卡方检验的方式归纳出了量表中的主要特征量,并分别运用了logistic回归分析与SMO+SVM思想构建两种预测模型,并取得了相当不错的准确率。预测模型的本身及过程中取得的一些结论对自闭症的预测、检查普及、早干预治疗的提醒有着实用意义,有利于智能医疗的发展与后期个性化治疗方案的设计。
  • 一种基于量表自闭症智能预测方法

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