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]一种考虑降雨的冰溃决的预报方法-CN201710897492.2有效
  • 余斌;范冬捷;刘清华 - 成都理工大学
  • 2017-09-28 - 2019-07-12 - G08B21/10
  • 本发明公开了一种考虑降雨的冰溃决的预报方法,包括以下步骤:确定溃决冰及周边未溃决冰的基本地形数据;确定潜在冰溃决点前两年的平均正积温Ty2、多年平均正积温Ty,实时监测当日温度之前正积温T0及当日温度前7天包括当天的温度和,以及是否在冰川所在位置有降雨;确定潜在冰崩体质心至冰垂直高度H与潜在冰崩体质心至冰直线距离L之比大于0.125;确定潜在冰崩体滑入冰造成的上涨水位H1大于冰溃决临界水位H2;根据监测值大小划分冰溃决的预警级别。本发明全面考虑冰溃决的温度因素、冰川影响因素及降雨对冰溃决的影响,以定量的方式对冰溃决进行预报,极大的提高了准确度和适用性。
  • 一种考虑降雨溃决预报方法
  • [发明专利]一种数据处理方法及装置-CN202210514764.7在审
  • 孙科;郭俊;梁栋;关宇;王浩;罗旋 - 北京火山引擎科技有限公司
  • 2022-05-12 - 2022-08-16 - G06F16/23
  • 而后,生成至少一列数据元数据,并进一步基于所述数据元数据和所述历史数据,得到包括所述历史数据和所述数据元数据的数据数据。得到所述数据数据之后,可以生成所述文件元数据,并根据所述文件元数据和所述数据数据,得到数据文件。由此可见,在本申请实施例中,在将离线数仓中的历史数据转换成数据格式的数据文件时,无需对历史数据进行解码再编码,也无需对所述历史数据进行解压缩和压缩,从而使得将所述历史数据转换为数据格式的数据文件所消耗的资源较少
  • 一种数据处理方法装置
  • [发明专利]一种河长制巡河履职考核方法-CN202211727372.5在审
  • 刘菁稳;吕诚;徐继华 - 深圳市东深电子股份有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-04-11 - G06Q10/0639
  • 本发明公开了一种河长制巡河履职考核方法,履职考核方法包括:收集河库基础信息、河长基础信息与联系单位基础信息,并以河库为主键,与河长、联系单位形成关联关系;河长及联系单位通过App或者Web端的方式将巡河履职数据进行记录,并上报至考核系统处理;App上传的巡河记录的有效性验证;Web端上传的巡河记录的有效性验证;考核系统根据维护的巡河履职考核标准、河长及联系单位关联的河库的巡河记录,判断河长及联系单位是否为有效的考核对象,并判断河长及联系单位是否履职合格;按照行政区划维度,统计行政区划内河长及联系单位的整体巡河履职完成情况。
  • 一种河湖长制巡河履职考核方法
  • [发明专利]基于MODIS光学数据的冰物候信息提取方法和装置-CN201911157829.1有效
  • 邱玉宝;解鹏飞 - 中国科学院遥感与数字地球研究所
  • 2019-11-22 - 2023-04-07 - G06V20/13
  • 本发明实施例提供一种基于MODIS光学数据的冰物候信息提取方法和装置,该方法包括:采集一段连续时间上的包括待观察湖面的MODIS光学图像;对每幅MODIS光学图像做湖面部分的湖水冰判别,得到对应于每天的图像中待观察湖面的湖水区域、冰区域和云覆盖区域;再确定对应于每天的图像中湖水、冰和湖面云的比例;将对应于每天的图像中湖面云的比例重新分配给湖水或冰或湖水冰的组合,得到无云条件下的湖水和冰的比例时间序列;基于无云条件下湖水和冰比例时间序列,提取冰物候信息。本发明实施例提供的方法和装置,能够减少提取冰物候信息时的监测误差,提高提取冰物候信息的准确性。
  • 基于modis光学数据物候信息提取方法装置
  • [实用新型]一种草型清水稳态结构-CN201921639206.3有效
  • 张育聪;何鹏明;张华俊;詹立全 - 广东合昇环境工程有限公司
  • 2019-09-27 - 2020-06-26 - C02F3/32
  • 本实用新型属于水质调节领域,具体而言,涉及一种草型清水稳态结构,包括体,所述体包括底部、中下部、中部、表部、体坡壁;所述体底部设置有贝类,所述体底部及体坡壁上种植有沉水植物;所述体中下部种植有藻类植物,所述藻类植物周边按1000‑3000倍的比率布置有若干食藻虫;所述体中部设置有肉食性鱼类及杂食性鱼类,所述肉食性鱼类和杂食性鱼类按2‑3:1的比率设置;所述体表部及体坡壁坡边设置有若干挺水植物,所述沉水植物和挺水植物按3‑5:1的比率设置;所述贝类以15‑25只/㎡的密度设置,合适的密度更利于生态稳定;所述体表部还设置有若干浮游生物;本实用新型草型清水稳态结构整体水质清澈、生态结构稳定、自我自动修复能力强
  • 种草清水稳态结构
  • [实用新型]人工-CN201720672896.7有效
  • 龚佳林 - 广东古匠环保科技有限公司
  • 2017-06-09 - 2018-05-15 - E02B3/00
  • 本实用新型提供了一种人工,涉及园林绿化工程的技术领域,人工包括人工湖底、人工驳岸以及沉水植物种植装置;人工驳岸围设在人工湖底外;沉水植物种植装置与人工湖底固定连接;人工驳岸和人工湖底均设置有素土层及石屑层;素土层设置在石屑层的下端;人工湖底包括下红黏土层、防水毯层、上红黏土层以及石板层;素土层、下红黏土层、防水毯层、上红黏土层、石屑层以及石板层由下至上依次设置。
  • 人工湖
  • [发明专利]一种无监督的对比学习冰提取方法-CN202211216115.5在审
  • 王爽;赵航;张耿;安玲坪;于粲;王燕恒;刘学斌 - 中国科学院西安光学精密机械研究所
  • 2022-09-30 - 2023-01-17 - G06V20/10
  • 本发明提供一种无监督的对比学习冰提取方法,主要解决现有的冰提取方法中训练样本标签制作复杂、费时费力且模型难以直接迁移至其他数据的技术问题。该方法基于卷积神经网络,通过对冰遥感图像的原图进行变换处理,得到变换图,将原图和变换图组成含有两个分支的样本对;接着对样本对分别进行下采样处理、映射处理,进而得到冰的对比学习模块;同时采用水体指数NDWI光谱特征图作为对比学习的伪标签,并采用位置损失的计算得到冰的位置学习模块,最终得到冰提取模型,将任意冰遥感图像输入该模型中均可自动提取冰信息。采用本方法提取过程更加方便,省时省力,冰的提取效率大幅提升。
  • 一种监督对比学习提取方法
  • [发明专利]一种无冰芯的冰碛堤冰溃决的早期识别方法-CN201810532200.X有效
  • 余斌;范冬捷;常鸣 - 成都理工大学
  • 2018-05-29 - 2021-10-29 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种无冰芯的冰碛堤冰溃决的早期识别方法,其特征在于:包括以下步骤:a、判断冰碛堤内无冰芯的冰碛;b、通过谷歌地球确定无冰芯的冰碛的基本参数;c、计算无冰芯冰碛的早期识别综合判别因子T;d、根据无冰芯冰碛的早期识别综合判别因子T判断无冰芯冰碛的危险性。本发明通过分析各影响因子对冰碛堤内无冰芯的冰碛的溃决机理进行研究,作出综合判断,建立了无冰芯冰碛溃决早期识别计算模型,以定量的方式精确地早期识别无冰芯危险冰碛,极大的提高了判断准确性。
  • 一种无冰芯冰碛堤冰湖溃决早期识别方法

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