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[发明专利]轴类零件表面裂纹修复方法-CN202111306009.1在审
发明人：申政;唐子谋;陈博;汤黎明;王继邠;杨敏 -专利权人：中车株洲电机有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： C23C24/10 文献下载
摘要：轴类零件表面裂纹修复方法，首先对轴类零件进行清洗并做探伤检测其裂纹深度，如检测出的裂纹深度不超过500微米则进行修复，否则做报废处理；然后对裂纹深度不超过100微米的轴类零件用脉冲电流放电法修复裂纹，对裂纹深度在本发明对于深度不超过100微米的裂纹采用脉冲电流放电法进行修复，抑制裂纹扩大，将裂纹消灭在初期阶段；对于深度在100到500微米间的裂纹，采用激光熔覆方法修复并在熔覆时对熔覆层施加超声振动不仅可有效振动熔池中的残存微小气泡
零件表面裂纹修复方法

[发明专利]一种深度神经网络冗余可靠性度量方法、介质及设备-CN202111644519.X在审
发明人：肖杰;杨宇剑;郑昊;陈闻博;许营坤;龙海霞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度神经网络冗余可靠性度量方法、介质及设备，对深度神经网络的层节点基于权重信息进行聚类，利用几何中心理论标识深度神经网络的每个层的几何中心，构建基于故障注入策略的网络可靠性计算模型，基于自适应收敛策略提取网络的冗余可靠性；以介质执行基于几何中心理论的深度神经网络冗余可靠性度量方法的深度神经网络冗余可靠性度量程序；以计算机设备存储实现基于几何中心理论的深度神经网络冗余可靠性度量方法的计算机程序。
一种深度神经网络冗余可靠性度量方法介质设备

[发明专利]基于双域深度特征和注意力机制的语音裁剪痕迹定位方法-CN202111604021.0在审
发明人：黄远坤;李斌;谭舜泉;黄继武 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于双域深度特征和注意力机制的语音裁剪痕迹定位方法，包括：获取语音信号，对语音信号解压缩以及分帧处理，并计算每一语音帧的离散余弦变换，得到每一语音帧的离散余弦变换系数；通过一维卷积神经网络的特征提取子网络，提取每一语音帧的时域深度特征；通过基于胶囊网络的特征提取子网络，提取每一语音帧离散余弦变换域的频域深度特征；通过特征融合全连接层对每一语音帧的双域深度特征进行拼接融合，得到每一语音帧的融合深度特征；通过基于多头注意力机制的定位模块，捕捉融合深度特征的上下文信息，对裁剪语音中的自适应滤波痕迹进行定位。
基于深度特征注意力机制语音裁剪痕迹定位方法

[发明专利]基于多模态视觉信息的人脸识别安全防御方法及系统-CN202210055626.7在审
发明人：房桦;李滢;孙田晖;李健源;王正林;安隆宇;侯婧;张瑞原;冯斌;张国锋;桑胜举;梁昭 -专利权人：泰山学院
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多模态视觉信息的人脸识别安全防御方法及系统，获取待识别人脸的可见光图像、深度信息图像和红外热图像；在所述可见光图像中进行人脸区域检测，将人脸区域坐标映射至所述深度信息图像和所述红外热图像；依据所述深度信息图像获取人脸区域的距离深度信息，用于二维假脸的攻击防御；针对获取的人脸区域的距离深度信息，依据所述红外热图像获取人脸面部温度值曲线，用于三维假脸的攻击防御；本发明利用视觉深度信息与红外热成像人脸温度曲线统计图
基于多模态视觉信息识别安全防御方法系统

[发明专利]沟槽栅金属氧化物半导体场效应管及其制备方法-CN202010418876.3在审
发明人：方冬;肖魁 -专利权人：华润微电子（重庆）有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H01L29/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种沟槽栅金属氧化物半导体场效应管及其制备方法，包括：第一导电类型漂移区；第二导电类型体区，形成于漂移区内；第一导电类型源区，形成于体区内，源区开设有延伸至漂移区内的沟槽；沟槽内填充有相互隔离的第一导电结构和第二导电结构，第一导电结构底部深度大于第二导电结构底部深度，定义第一导电结构中深度超过第二导电结构底部深度的部分为场板调节结构；第一掺杂区，具有第二导电类型，形成于漂移区内且与体区相接，第一掺杂区的底部深度超过场板调节结构的顶部深度；源区、体区与源极连接；第二导电结构与栅极连接
沟槽金属氧化物半导体场效应及其制备方法

[发明专利]基于深度学习的调制信号识别方法及系统-CN202111107840.4在审
发明人：张琳;雷景仍;周俊成;刘暢 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的调制信号识别方法，包括：生成不同种类含噪声的调制信号；对含噪声的调制信号进行维纳滤波降噪；对降噪后的调制信号进行循环谱估计，提取循环谱二维截面图；构建深度神经网络，将循环谱二维截面图作为输入特征输入深度神经网络中，对深度神经网络进行训练；使用训练好的深度神经网络对未知信号的调制方式进行识别。本发明还提供一种基于深度学习的调制信号识别系统，通过维纳滤波先对调制信号进行降噪处理，能有效减少噪声对识别精度的影响；同时，利用循环谱二维截面图作为输入特征，一方面由于其对噪声并不敏感，能有效减小噪声对于识别结果的影响
基于深度学习调制信号识别方法系统

[发明专利]一种基于气液两相管流模型的井底压力确定方法-CN202010295316.3在审
发明人：周涌沂;刘林松;王永恒 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司华北油气分公司
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F17/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于气液两相管流模型的井底压力确定方法，属于气田开发研究领域，本发明先把井筒从井口到井底分成若干个微分段，将各微分段井筒底部深度处的压力作为未知变量，并结合待求解微分段井筒的顶部深度处的压力、待求解微分段井筒顶部相邻的微分段井筒中的气液混合物密度和待求解微分段的长度等参数，估算待求解微分段底部深度处的压力迭代假设初值，采用最速下降法迭代求解得到该微分段底部深度处的压力；从井口向井底逐段进行迭代求解，得到各微分段底部深度处对应的压力值，最后一段底部深度处对应的压力即为井底压力。
一种基于两相模型井底压力确定方法

[发明专利]一种基于双深度时序差分神经网络的紧密协作型供应链任务调度方法-CN202110383688.6在审
发明人：吕赐兴;鲁巍;胡耀华;周梓荣 -专利权人：东莞理工学院
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双深度时序差分神经网络的紧密协作型供应链任务调度方法，包括以下步骤：S1：定义紧密协作型供应链任务的调度优化目标、约束条件、供应商的忙闲状态指示函数、奖励函数、状态特征和动作特征；S2：构建双深度时序差分神经网络；S3：利用步骤S1定义的状态特征、动作特征、调度的优化目标及约束条件训练所述双深度时序差分神经网络，得到训练好的双深度时序差分神经网络；S4：利用训练好的双深度时序差分神经网络进行供应链任务调度问题处理本发明提出了基于改进双深度时序差分神经网络，在仅给定的待完成供应链子订单处理时间的情况下，优化紧密协作型供应链任务调度过程，并最终得到最优动作策略组。
一种基于深度时序神经网络紧密协作供应任务调度方法

[发明专利]一种深度除氟药剂及其使用方法-CN202111433280.1在审
发明人：张佳;党平;张娜;李思序;齐婧;郝春霞;李买军;郑阳;余占军;余占海;杭天浜;王宽洋;边鑫;党俊丰;刘泉 -专利权人：内蒙古久科康瑞环保科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： C02F1/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度除氟药剂及其使用方法，深度除氟药剂包括如下重量百分含量的组份：明矾20％‑30％、聚合氯化铝30％‑50％、硫酸铝10％‑20％、聚合硫酸铁10％‑20％、聚丙烯酰胺3％‑5％；深度除氟药剂的使用方法，包括如下步骤：测定含氟废水的pH值和氟离子浓度；向含氟废水内投加深度除氟药剂，搅拌，静置沉降。优点：与现有的钙盐除氟相比，处理后的废水中的氟化物的含量降低至1mg/L以下；而且采用本发明的除氟药剂除氟时有利于提高沉淀的沉降速度，除氟效率高；与传统的吸附法、离子交换法、反渗透法等深度除氟方法相比，本发明的除氟药剂成本低，适合大规模深度除氟。
一种深度药剂及其使用方法

[发明专利]一种用于嵌入式系统的深层聚合神经网络轻量化方法-CN202111497896.5在审
发明人：宋杰;李俊毅 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种用于嵌入式系统的深层聚合神经网络轻量化方法，涉及深度学习技术领域。该方法首先使用深度可分离卷积块替换深层聚合神经网络中的标准卷积块，将一个标准卷积块拆分为深度卷积计算和逐点卷积计算，对输入进行处理生成特征图；并在深层聚合神经网络的深层聚合结点处的聚合操作之后接入瓶颈残差块，对特征图进行维度扩展；然后在深层聚合神经网络的瓶颈层中加入注意力模块，自适应地校准特征图中的特征；最后通过多个深度可分离卷积块和聚合节点构造出迭代深度聚合结构和分层深度聚合结构，实现对深层聚合神经网络结构的轻量化
一种用于嵌入式系统深层聚合神经网络量化方法

[发明专利]源荷双侧灵活性资源的协同调度方法、系统、设备及介质-CN202111269086.4在审
发明人：唐翀;周保荣;程兰芬;赵文猛;禤培正;周尚筹;苏祥瑞 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了源荷双侧灵活性资源的协同调度方法、系统、设备及介质，所述方法为：获取常规机组日前运行参数、煤电机组和需求响应资源的深度调峰参数，依此建立无调峰发电预调度模型，计算得到各个预设时段的调峰需求量后，根据调峰需求量、煤电机组和需求响应资源的深度调峰参数，建立煤电机组与需求响应资源协同优化的深度调峰模型，并计算得到各调峰需求时段参与深度调峰的煤电机组调峰出力和需求响应资源调峰出力后，根据参与深度调峰的煤电机组调峰出力和需求响应资源调峰出力建立调峰发电正式调度模型，计算得到对应的深度调峰结果和日前发电曲线。
源荷双侧灵活性资源协同调度方法系统设备介质

[发明专利]三维人体建模方法、终端以及存储介质-CN202111550940.4在审
发明人：熊爱武;熊友谊;张文金;王勇;张孝文 -专利权人：广州欧科信息技术股份有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明提供一种三维人体建模方法、终端以及存储介质，该逻辑控制系统生成方法包括：S101：获取4个深度相机的相机参数，沿预设图形排列深度相机，根据相机参数获取预设图形中相邻的深度相机之间的位姿信息，预设图形为圆环，相机参数包括相机内参和畸变系数；S102：通过深度相机拍摄人体在预设图形中的人体图像，获取人体图像中人体的深度数据，根据深度数据、位姿信息生成场景三维点云；S103：对场景三维点云生成网格模型和曲面重建以获取三维人体模型
三维人体建模方法终端以及存储介质

[发明专利]一种基于深度学习神经网络的风力发电功率预测方法-CN202210144734.1在审
发明人：田卫华;包妍;孟祥斌;刘炜;冷月妍;李志豪;董亚松;张健 -专利权人：沈阳工程学院
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习神经网络的风力发电功率预测方法，包括：S1，获取用于风力发电功率预测的实时风速、实时风向、实时温度、5min平均风速、10分钟平均风向、10分钟平均温度；S2，初始化这8类输入数据对应的8类深度学习神经网络；S3，对所述8类深度学习神经网络进行训练；S4，获取待预测日的所述8类待预测日的数据，将8类测试输入数据作为8类深度学习神经网络的输入,通过8类深度学习神经网络计算得到8类测试输出相似度值本发明的方法中，深度学习神经网络已经通过训练输入数据训练好了,速度要比传统的风力发电功率预测方法速度快。
一种基于深度学习神经网络风力发电功率预测方法

[发明专利]窗口坝坝下冲刷最大深度测算方法、应用-CN202210070164.6在审
发明人：游勇;吕小波;王壮;柳金峰;孙昊;赵万玉 -专利权人：中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开窗口坝坝下冲刷最大深度测算方法、应用。针对现有技术未考虑窗口坝开口形式对坝下冲刷深度影响的缺陷，本发明提供一种窗口坝坝下冲刷最大深度测算方法，方法根据窗口坝现场调查获取的基本资料依科学计算式测算窗口坝坝下冲刷最大深度。发明测算方法将窗口坝开口形式作为影响因素，本质上是将因开口形式不同所致的泥石流越坝与冲刷的动力学过程特征的不同作为测算冲刷深度约束条件，保证窗口坝“大开孔”特征的结构意义充分体现在冲刷最大深度的测算原理中
窗口坝坝下冲刷最大深度测算方法应用

[发明专利]用于带电粒子系统中样品的3D图像的深度重建-CN202111149971.9在审
发明人： P·波托切克;M·霍沃尔卡;M·皮门;L·许布纳 -专利权人： FEI 公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：用于带电粒子系统中样品的3D图像的深度重建。用于使用切片和视图过程产生成像的3D样品的高分辨率重建的方法和系统，其中成像波束的电子相互作用深度大于切片厚度。用深度模糊减少算法增强通过此类切片和视图过程获得的数据，所述深度模糊减少算法配置成减少由分别由第一层和第二层外部的电子相互作用互产生的第一数据和第二数据的部分引起的深度模糊，以产生增强型第一数据和增强型第二数据在一些实施例中，所述深度模糊减少算法可选自已针对某些显微镜条件、样品条件或其组合个别地配置的一组此类算法。
用于带电粒子系统样品图像深度重建