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]一种摩托车催化器的封装结构-CN201921528875.3有效
  • 李纪委;刘涛;杨启超 - 南京德普瑞克催化器有限公司
  • 2019-09-12 - 2020-06-05 - F01N3/28
  • 本实用新型的一种摩托车催化器的封装结构,包括消音器排气管、消音器消音腔和催化器,还包括催化器芯体,所述催化器芯体包括催化器芯体一和催化器芯体二,所述催化器芯体一连接于催化器靠近消音器排气管一侧,所述催化器芯体二设置于另一侧;所述催化器芯体上涂覆有贵金属涂覆层,并且催化器一上的贵金属涂覆层的贵金属配比含量高于催化器芯体二的贵金属涂覆层中贵金属的配比含量。本实用新型能够提高催化器转化效率,降低贵金属含量,节约成本。
  • 一种摩托车三元催化封装结构
  • [发明专利]设备异常诊断、维护的数据知识抽取模型及数据融合方法-CN202310270415.X在审
  • 杨波;申小玉;王时龙;何彦 - 重庆大学
  • 2023-03-20 - 2023-06-23 - G06F16/36
  • 一种设备异常诊断、维护的数据融合方法,包括如下步骤:步骤一:根据设备运维的领域特点,对人机物数据进行具体定义,包括数据的来源、特点及数据之间的内在联系;步骤二:采用自顶向下的方式构建本体模型;步骤:基于本体模型进行联合实体和关系抽取任务,采用数据知识抽取模型从句子中抽取所有的组;步骤四:基于组构建设备运维人机物知识图谱,实现人机物数据的融合。本发明设备异常诊断、维护的数据知识抽取模型及数据融合方法,针对人机物数据多样性、多源性和异构性的数据特点设计并开发了设备运维人机物本体,同时利用数据知识抽取模型抽取组,以更好地利用相关过程的文本信息
  • 设备异常诊断维护三元数据知识抽取模型融合方法
  • [发明专利]组预测模型生成方法、关系组提取方法和装置-CN202010785316.1在审
  • 胡洪兵;李健;武卫东 - 北京捷通华声科技股份有限公司
  • 2020-08-06 - 2020-12-11 - G06F40/295
  • 本发明实施例提供了组预测模型生成方法、关系组提取方法和装置。所述组预测模型生成方法包括获取包含预设的关系组的训练文本;所述关系组包括主实体词、关系词、以及副实体词;所述训练文本具有所述关系组对应的副实体词标注信息以及关系词标注信息;将所述训练文本以及所述关系组中的主实体词作为模型输入,将所述副实体词标注信息以及所述关系词标注信息作为模型输出,训练预设的模型,生成组预测模型。从而预测得到的关系组可以包含多种不同的关系类型,扩展组预测模型可以提取的关系组的数量以及关系类型,实现开放领域中关系组的抽取。
  • 三元预测模型生成方法关系提取装置
  • [发明专利]从用过的催化器中快速回收贵金属的方法-CN202111019323.1在审
  • 李纪委;杨启超 - 南京德普瑞克环保科技股份公司
  • 2021-09-01 - 2021-11-09 - C22B11/00
  • 本发明涉及从用过的催化器中快速回收贵金属的方法,所述用过的催化器包含催化器外壳和催化器内芯,所述催化器内芯包括含铁载体和涂覆在所述含铁载体表面上的含贵金属涂层,其特征在于所述方法包括以下步骤:a)使所述用过的催化器所包含的催化器外壳和催化器内芯彼此分离;b)将所述催化器内芯粉碎,获得催化器内芯粒子,该催化器内芯粒子包括混合在一起的包含所述含铁载体的粒子和所述含贵金属涂层的粒子;c)利用磁场将所述包含所述含铁载体的粒子从所述催化器内芯粒子中分离出,留下所述含贵金属涂层的粒子。
  • 三元催化快速回收贵金属方法
  • [发明专利]一种改性复合磷酸锰铁锂材料及其制备方法与应用-CN202211651669.8在审
  • 吴婷婷;张林;苑丁丁 - 湖北亿纬动力有限公司
  • 2022-12-21 - 2023-04-04 - H01M4/36
  • 本发明涉及一种改性复合磷酸锰铁锂材料及其制备方法与应用,所述改性复合磷酸锰铁锂材料中,包括复合的改性材料和改性磷酸锰铁锂材料;所述改性材料包括材料、材料双层包覆层和材料掺杂金属离子;所述材料双层包覆层包括材料金属氧化物层和材料阳离子包覆层;所述改性磷酸锰铁锂材料包括磷酸锰铁锂材料、磷酸锰铁锂双层包覆层和磷酸锰铁锂掺杂金属离子;所述磷酸锰铁锂双层包覆层包括磷酸锰铁锂金属氧化物层和磷酸锰铁锂阳离子包覆层材料和磷酸锰铁锂复合,得到了兼顾能量密度和安全性的正极材料,将材料和磷酸锰铁锂均进行掺杂和包覆改性,可以利用掺杂和包覆的协同效果优化正极材料的长循环性能。
  • 一种改性三元复合磷酸锰铁材料及其制备方法应用
  • [发明专利]基于结构化上下文信息的知识图谱预训练方法-CN202010975552.X有效
  • 陈华钧;叶橄强;张文 - 浙江大学
  • 2020-09-16 - 2021-10-15 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种基于结构化上下文信息的知识图谱预训练方法,包括:针对目标组,构建由上下文组组成的实例,采用组整合模块对实例的每个上下文组进行编码,得到整合向量;将针对实例的所有上下文组的整合向量组成上下文向量序列,采用结构化信息模块对上下文向量序列进行编码得到组的结构表示向量;采用通用任务模块对组的结构表示向量进行计算,得到组的标签预测值,基于组的标签预测值与标签真值的交叉熵损失来更新组的结构表示向量,直到训练结束为止,得到目标组的优化后结构表示向量。该方法获得的组的结构表示向量结合了上下文信息。
  • 基于结构上下文信息知识图谱训练方法

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