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]一种元木霉生物有机肥料的应用-CN202110340052.3在审
  • 黄启为;沈其荣 - 南京农业大学
  • 2017-12-28 - 2021-07-06 - C05G3/80
  • 本发明公开了一种元木霉生物有机肥料的应用。该元生物有机肥料中含有2×107cfu/g以上的SQR‑T037、含量质量比为5~7.5%,中质量比60%以上为有机,总磷钾养分质量比为10~15施用本发明元木霉生物有机肥后,解决了20年以上的老苹果园普遍存在的土壤养分供应不协调和微生物区系失衡的问题,显著提升了果实品质;促进了新梢生长和下一年花芽分化;还解决了老苹果园普遍存在的地下部须根系少的问题
  • 一种全元木霉生物有机肥料应用
  • [发明专利]土壤中含量的测定方法-CN201410585730.2在审
  • 刘达文;李修强;许楠;凌云 - 南京白云化工环境监测有限公司
  • 2014-10-28 - 2015-02-04 - G01N5/04
  • 本发明提供一种土壤中含量的测定方法。本发明包括如下步骤:(1)将土壤样品进行干燥以后称取1g放到100ml凯氏瓶中,去除干扰物质;(2)将去除干扰物质后的样品中的亚硝态氧化为硝态;(3)将样品中的硝态还原,转化为铵态氮;(4)碱化后蒸馏出来的氨用硼酸吸收,以酸标准溶液滴定,求出土壤含量,N%=[ (V-V0)×N×0.014]/样品重×100%。本发明对土壤中的含量检测结果准确,去除了物质的干扰,便于了解土壤量,可作为施肥的参考,以便指导施肥达到增产效果。
  • 土壤含量测定方法
  • [发明专利]一种氟烷基重甲烷的制备方法及其应用-CN201711136096.4有效
  • 毕锡和;刘兆洪;刘宾宾;张欣宇 - 东北师范大学
  • 2017-11-16 - 2020-07-24 - C07C245/14
  • 本发明公开了一种温和的原位生成全氟烷基重甲烷的方法,利用该方法,以廉价易得的氟烷基醛或其水合物出发,在质子酸催化下与苯磺酰肼的衍生物发生取代反应,在脱水剂存在下脱水得到氟烷基重甲烷前体,在碱性条件下缓慢的释放出氟烷基重甲烷进一步的,利用该氟烷基重甲烷制备方法,发明了一种不经分离,在两相体系中一锅法合成三氟甲基环丙烷的新方法。该方法避免了分离具有毒性的、爆炸危险的三氟甲基重甲烷;该方法反应条件温和,底物范围广,官能团耐受性好;同时,具有操作简便,无需特殊设备进行缓慢滴加的优点;在实验室能够实现安全高效的合成1~100克数量级的三氟甲基环丙烷
  • 一种烷基甲烷制备方法及其应用
  • [发明专利]一种基于光谱的菠萝叶片含量估算方法-CN202110820228.5在审
  • 严程明;马智玲;安东升;窦美安 - 中国热带农业科学院湛江实验站
  • 2021-07-20 - 2021-10-26 - G01N21/55
  • 本发明公开一种基于光谱的菠萝叶片含量估算方法,包括以下步骤:采集菠萝叶片光谱信息;基于菠萝叶片光谱信息,提取菠萝叶片的光谱反射率,并处理光谱反射率,获得处理后的光谱反射率;测定菠萝叶片的叶片含量LNC;基于处理后的光谱反射率,获得敏感波段和比值植被指数RSI,基于敏感波段、比值植被指数RSI与叶片含量LNC,构建基于敏感波段的叶片含量估测模型和基于比值植被指数的叶片含量估测模型;筛选出最优基于敏感波段的叶片含量估测模型和基于比值植被指数的菠萝LNC估算模型,获得菠萝叶片含量估测模型,估算菠萝叶片含量。本发明能够在不永久破坏性采集植株叶片的情况下快速精确地估算菠萝叶片含量。
  • 一种基于光谱菠萝叶片含量估算方法
  • [发明专利]一种土壤含量预测方法-CN202310723849.0在审
  • 冀荣华;李常昊;宋丽芬 - 中国农业大学烟台研究院;中国农业大学
  • 2023-06-19 - 2023-09-12 - G01N21/31
  • 本发明涉及土壤检测分析领域,尤其涉及一种土壤含量预测方法。本发明土壤含量预测模型包括输入层、嵌入层、编码器、解码器、连接层和输出层;其中,土壤含量预测模型输入为光谱序列,输出为预测的土壤含量值;嵌入层的作用是将输入光谱序列中编入位置信息,编码器和解码器用于生成土壤含量的光谱特征集,连接层则根据光谱特征集来预测土壤含量;本发明方法利用深度学习强大的提取和构造特征的能力,通过稀疏自注意力机制在保证能够在全局范围内获得特征信息的基础上降低模型的参数规模,实现对土壤含量的有效预测
  • 一种土壤含量预测方法

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