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]浓缩和提纯高炉气中一氧化碳的变压吸附工艺-CN98111619.1无效
  • 姚虎卿;刘晓勤;马正飞 - 南京化工大学
  • 1998-12-18 - 1999-07-28 - C10K1/32
  • 本发明涉及的是一种采用催化吸附剂将含氮的一氧化碳多组分混合高炉气体以及石油和化工等工业中具有类似混合气体进行分离、浓缩和提纯的工艺过程,使其中一氧化碳和氮气分开,分别制得一氧化碳和氮气,在此同时得到副产二氧化碳其特征是将前置处理脱除杂质和二氧化碳的高炉气或类似含氮的一氧化碳混合气体,采用若干个装填有催化吸附剂的固定床吸附器通过变压吸附方式来进行浓缩提纯一氧化碳。若干个吸附器按顺序反复进行吸附,多步减压、清洗、真空脱附、多步升压等操作工艺步骤。
  • 浓缩提纯高炉一氧化碳变压吸附工艺
  • [发明专利]一种药酒生产机-CN201310410901.3无效
  • 陈启章 - 陈启章
  • 2013-09-11 - 2013-12-25 - C12G3/04
  • 本发明涉及药酒泡制领域,尤其涉及一种药酒生产机,其特征在于,包括上部的药材机和下部的混合机,药材机与混合机之间设置有电动开关,电动开关阻隔药材机与混合机的连通,混合机下端设置有出酒口。本发明结构简单,操作方便,能节省药酒前期制作的很多步骤,使泡制药酒变得轻松,又能增加产量。
  • 一种药酒生产
  • [发明专利]用于图像传感器的多步式单斜模数转换电路及控制方法-CN202310294679.9在审
  • 刘冬生;李豪;梁英翔;唐江;高亮;牛广达 - 华中科技大学
  • 2023-03-23 - 2023-06-23 - H03M1/56
  • 本发明公开了一种用于图像传感器的多步式单斜模数转换电路,包括粗斜坡发生器、细斜坡发生器、混合型比较器、开关采样模块、译码器、计数器;粗斜坡发生器、细斜坡发生器分别与开关采样模块连接;混合型比较器的同相输入端与反相输入端分别与开关采样模块的输出端V+和V‑相连接;混合型比较器输出端与计数器相连接;计数器输出端分别与开关采样模块、译码器、外接电路相连,译码器与开关采样模块相连接。采用本发明所述的多步式单斜模数转换电路与控制方法能够大幅度降低转换步数,显著提高转换速率,并且,保证比较器的共模电压稳定。此外,所设计的混合型比较器电路能够降低模数转换器功耗;采用的斜坡校准技术能够提高模数转换器的线性度。
  • 用于图像传感器多步式单斜转换电路控制方法
  • [发明专利]WLAN多步攻击意图预先识别方法-CN201510298886.7有效
  • 陈观林 - 浙江大学城市学院
  • 2015-06-03 - 2017-12-22 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种WLAN多步攻击意图预先识别方法,包括三个步骤构造层次攻击树、生成最短预测序列和预先识别攻击意图。(1)构造层次攻击树构造一种包含特征节点的层次攻击树,存储无线多步攻击模式,可以描述多步攻击步骤之间的层次关系,并提高预先识别攻击意图的效率。(2)生成最短预测序列利用构造的层次攻击树,为每个无线多步攻击模式生成最短预测序列,并定义预先度来衡量预先识别的程度。(3)预先识别攻击意图设计基于最短预测序列的多步攻击预先识别算法,最终实现在线的无线多步攻击意图预先识别。本发明的有益效果是通过生成无线多步攻击的最短预测序列,可以有效实现无线多步攻击意图的预先识别。
  • wlan攻击意图预先识别方法
  • [发明专利]一种基于双域VAE的零日多步威胁识别方法-CN202110666729.2有效
  • 洪榛;李涛涛;周洁茹;陈志成;严明松;倪文可 - 浙江工业大学
  • 2021-06-16 - 2023-07-25 - H04L9/40
  • 一种基于双域VAE的零日多步威胁识别方法,基于VAE的网络攻击防御模型,利用监督学习技术,实现基本的已知多步威胁检测;再利用VAE的双域,实现零日多步威胁的识别;整体分为以下主要步骤:进行多步攻击实验收集网络攻击流量数据;对多步攻击数据集分别进行特征提取和数据预处理;通过双域损失对公开的多步攻击数据集进行训练;设计一种双域防御策略及搭建一个深度神经网络分类器,实现零日威胁的识别及已知多步威胁检测。本发明的方法能够适应资源受限的物联网环境且不依赖于昂贵的入侵检测系统软件,另外能对未知的多步攻击威胁进行有效发现。
  • 一种基于vae零日多步威胁识别方法

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