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]一种三维建模系统、装置及方法-CN202110797779.4有效
  • 林文华 - 广西民族大学
  • 2021-07-14 - 2022-09-02 - G06T17/00
  • 本发明提出了一种三维建模系统、装置及方法,涉及三维建模领域。一种三维建模系统,包括:图像采集模块、图像处理模块、对比模块、人物建模模块和静物建模模块;通过图像采集模块获取待建模对象的图像信息,再经过图像处理模块对待建模对象进行识别,并通过对比模块将识别结果与预置的对象类别进行对比,然后根据对比结果分别采用人物建模模块和静物建模模块进行建模,以得到相应的三维模型。人物建模模块与静物建模模块采用不同的建模流程,从而使不同类型的待建模对象可以采用不同的建模流程,对于中小物体的建模,则可以采用建模流程较为简单的静物建模模块进行建模,从而简化了建模过程,节约了建模时间,有利于快速建模
  • 一种三维建模系统装置方法
  • [发明专利]精益产品建模的系统和方法-CN201510783331.1在审
  • W·C·贝文;M·D·舒尔特;M·E·克劳 - 波音公司
  • 2015-11-16 - 2016-05-25 - G06F17/50
  • 本申请公开精益产品建模系统(LPM系统)。LPM系统包括表示产品的多个角度的多个建模对象、识别用于配置产品仿真的那些产品建模对象的特征的多个相应建模对象属性以及限定那些特征并反映在产品仿真与分析中的多个相应建模对象属性数据项。所有产品建模对象可以在集成产品知识模型中被链接,集成产品知识模型反映产品或作为服务的应用的本体特征和相应运行环境。集成产品知识模型限定针对多个相应建模对象内的任何特定对应模型对象的授权源。
  • 产品建模系统方法
  • [发明专利]一种零件可加工性规则建模方法-CN201811281628.8有效
  • 杨威;徐济友;孙华杰 - 武汉开目信息技术股份有限公司
  • 2018-10-31 - 2023-01-17 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种零件可加工性规则建模方法。将对象建模过程和规则建模过程分离,步骤包括:从零件中提炼和抽象出形状特征和通用制造工艺信息作为对象,分析出每类对象所具有的属性,确定对象之间是否存在关联关系,实现对象建模;基于对象模型进行编程,实现对零件进行对象识别、属性获取和确定对象间关联关系的计算机程序;基于所有已经建立的对象模型,根据零件可加工性知识构建知识表达式,实现知识规则建模,建立规则模型。本方法实现了对象建模过程与规则的建模过程分离,系统扩展性和维护性良好,易于用户实现可加工规则模型的自定义,能够更加全面完整地表达零件可加工性知识。
  • 一种零件可加工规则建模方法
  • [发明专利]3D建模方法、装置和存储介质-CN202110749667.1在审
  • 李修安;邹存阳;刘武杰;张凯 - 杭州群核信息技术有限公司
  • 2021-07-02 - 2021-08-20 - G06T17/00
  • 本申请公开了一种3D建模方法、装置和存储介质,涉及3D建模技术领域,所述方法包括:接收创建目标对象的创建指令,所述目标对象为直线或者曲线;根据所述创建指令创建所述目标对象;接收对所述目标对象进行变换的第一操作指令;根据所述第一操作指令对所述目标对象进行变换,得到所述目标对象所对应的连续面;根据得到的连续面进行3D建模得到三维实体。解决了现有技术中建模方式复杂或者无法兼容曲线曲面建模的问题,达到了可以通过连续边连续面进行简单建模,稳定快速且可以方便实现曲线曲面建模的效果。
  • 建模方法装置存储介质
  • [发明专利]神经网络的集合-CN201911391624.X在审
  • E·梅尔 - 达索系统公司
  • 2019-12-30 - 2020-07-07 - G06F30/27
  • 该方法包括提供包括3D建模对象的数据集,每个3D建模对象表示相应机械零件。该方法还包括提供神经网络的集合。每个神经网络具有相应权重。每个神经网络被配置用于推断3D建模对象。针对数据集的每个3D建模对象,损失从多个项中选择一个项。每个项对3D建模对象与由集合中的相应神经网络推断出的相应3D建模对象之间的差异进行惩罚。所选择的项是多个项中的对其而言差异被最小程度地惩罚的项。这构成了利用包括3D建模对象的数据集进行机器学习的改进方法,每个3D建模对象表示相应机械零件。
  • 神经网络集合

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