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]一种铝合金铸造型砂-CN201410241834.1有效
  • 朱小英 - 朱小英
  • 2014-05-29 - 2014-09-03 - B22C1/00
  • 本发明公开了一种铝合金铸造型砂,该铸造型砂以重量份计有下列原料组成:石英砂新砂60-64份,石英砂旧砂24-28份,电解铝渣粉料3-5份,锆英砂4-6份,空心微珠1-6份,粘结剂料浆16-18份,水22-26份;其中,石英砂新砂的粒度为100-200目,石英砂旧砂的粒度为150-250目,电解铝渣粉料和锆英砂的粒度为-300目,空心微珠的粒度约为10-60μm,粘结剂以重量百分数计由下列组分组成
  • 一种铝合金铸造型砂
  • [发明专利]一种基于Cycle-GAN的光谱粒度效应降低方法-CN202310620824.8在审
  • 赵肖宇;隋雨桐;蔡立晶;尚廷义;赵越;邹碧晴 - 黑龙江八一农垦大学;隋雨桐
  • 2023-05-30 - 2023-08-15 - G06V10/82
  • 本发明公开了基于Cycle‑GAN的光谱粒度效应降低方法,属于光谱数据分析技术领域。针对颗粒度对光谱特性的影响,提出使用Cycle‑GAN,针对60目粉末样本的近红外吸收光谱(目标光谱)和完整样本的近红外吸收光谱(光谱)进行对偶域训练,建立一种基于光谱的目标光谱迁移模型。考虑转换过程中背景对训练结果的影响,为使特征迁移仅作用于光谱信号,提出首先对光谱和目标光谱进行预处理,包括噪声去除和基线去除操作;考虑到Cycle‑GAN广泛适用于二维图像数据风格迁移,提出将一维光谱信号转换成二维时频谱;最后基于Cycle‑GAN建立光谱时频谱和目标光谱时频谱之间的迁移模型,用于实现基于光谱的目标光谱生成。本发明无需对样本进行任何化学和物理处理,是一种完全的无损、快速测量方法,对比常规光谱测量方法,基于Cycle‑GAN的光谱粒度效应降低方法有益于完整样本光谱测量精度的提高。
  • 一种基于cyclegan光谱粒度效应降低方法

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