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]一种热电机组的建模方法与装置-CN202210782942.4在审
  • 陈新宇;金天昱;文劲宇;任正;曹阳 - 华中科技大学;国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院
  • 2022-07-05 - 2022-08-05 - H02J3/00
  • 本发明公开了一种热电机组的建模方法与装置,属于电气工程领域;本发明基于热电机组可行的顶点参数值,引入虚拟边界对可行进行重构,形成多个由原始边界+虚拟边界构成的可行;针对每个可行,建立与其顶点参数强相关的数学模型;通过引入针对每个可行的状态判断变量,联合所有可行的数学模型,建立可行的热电机组模型;最后将可行的热电机组模型引入电力系统的优化调度模型中,实现对可行的热电机组的调度控制。本发明可精确反映可行的热电机组的运行约束,有助于调度机构精准控制可行的热电机组的运行状态;提升电力系统消纳风电和光伏的能力,降低系统整体的运行成本。
  • 一种热电机组建模方法装置
  • [发明专利]倒装芯片及形成倒装芯片的方法-CN201510319478.5有效
  • 方家伟;黄升佑 - 联发科技股份有限公司
  • 2015-06-11 - 2019-03-29 - H01L23/488
  • 其中倒装芯片包括:均匀功率;以及均匀块图,该均匀块图由多个块形成并且匹配该均匀功率。进一步地,该多个块中的第一部分排列成第一图形,该多个块中的第二部分排列成第二图形,其中第一图形不同于第二图形,并且第一图形是由三个块形成的等边三角形,第二图形是由四个块形成的正方形。本发明实施例,具有能够与功率相符、降低电阻压降和在每个功率均具有最大块数目的优点。
  • 倒装芯片形成方法
  • [发明专利]平面光学薄膜的贴合方法及其贴合系统-CN202210830612.8在审
  • 郭毓弼;刘忠武 - 业泓科技(成都)有限公司;业泓科技股份有限公司
  • 2022-07-15 - 2022-10-21 - B29C69/02
  • 本发明提供一种平面光学薄膜的贴合方法及其贴合系统。所述贴合方法包含:预成型步骤、对位步骤以及贴合步骤。在预成型步骤中,以具有部之导热板,经热源接触地加热后,热压平面光学薄膜,致使所述平面光学薄膜之第一区在接触所述部后,成为仿形于平面镜片之平面区域,其中,所述平面光学薄膜的第一区以外的边缘区域因遮罩遮挡而未被所述热源加热在对位步骤中,藉由光轴对位技术以及电荷耦合组件(ChargeCoupled Device,CCD)对位技术,将所述平面光学薄膜的第一区与所述平面镜片对齐。另外,在贴合步骤中,将对齐后之所述平面光学薄膜的第一区与所述平面镜片贴合。
  • 平面光学薄膜贴合方法及其系统
  • [发明专利]分布式电源T接配电网多端差动保护整定方法-CN202310182206.X有效
  • 李博通;陈发辉;李斌;张婧 - 天津大学
  • 2023-03-01 - 2023-09-22 - H02H7/26
  • 本发明提出了分布式电源T接配电网多端差动保护整定方法,包括:分布式电源采用T接的方式接入配电网,将分布式电源等效为受并网点电压控制的正序电流;根据受并网点电压控制的正序电流,获取多端电流;计算叠加多端电流误差的总体最大误差;根据叠加多端电流误差的总体最大误差,建立约束空间;对约束空间进行缩小化和离散化;基于约束空间的缩小化和离散化的结果,得到约束空间的最优化问题;对约束空间的最优化问题进行求解;对约束空间的最优化问题的求解结果进行分析和验证
  • 分布式电源配电网多端差动保护方法
  • [发明专利]一种基于智能反射面和全双工通信的物理层安全增强方法-CN202210896821.2在审
  • 赵赛;马直;黄高飞;唐冬 - 广州大学
  • 2022-07-28 - 2022-12-20 - H04W12/03
  • 本发明公开了一种基于智能反射面和全双工通信的物理层安全增强方法,其包括如下步骤:步骤1、确定节点、窃听者的天线数量和IRS无器件的数量;步骤2、确定节点与窃听者的接收信号;步骤3、确定窃听者的完美CSI设定信道误差的范围;步骤4、引入代理函数,将项转换为项;步骤5、将原始问题解耦为三个子问题;步骤6、固定无关变量,迭代交替优化,更新变量;步骤7、原始问题最终收敛一个有限值。本发明通过添加松弛变量来放松问题,使其能够被违反单元模数约束,然后对违规行为的总和进行惩罚。当收敛时,P‑CCP返回的解是原始子问题的一阶近似最优解。
  • 一种基于智能反射双工通信物理层安全增强方法
  • [发明专利]基于对抗蒸馏的鲁棒无监督自适应图像分类方法及装置-CN202210733867.2在审
  • 肖遥;罗彬;陈宇恒;魏朋旭;林倞 - 中山大学
  • 2022-06-27 - 2022-09-06 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于对抗蒸馏的鲁棒无监督自适应图像分类方法及装置,方法包括下述步骤:获取无监督目标自然样本集;构建鲁棒无监督自适应图像分类框架,包括鲁棒目标教师模型和鲁棒目标学生模型;使用预训练的鲁棒模型对鲁棒目标教师模型的参数进行初始化,在无监督目标自然样本集上进行端端的迭代训练;构造鲁棒目标学生模型,在无监督目标自然样本集上进行对抗蒸馏训练,输出图像分类结果。本方法将知识蒸馏和对抗训练结合起来,在数据完全缺失的情况下,只使用鲁棒模型获得目标上的鲁棒模型,在保持对目标自然样本分类性能的同时,有效地提升了对目标对抗样本的分类性能和模型的鲁棒性。
  • 基于对抗蒸馏鲁棒无监督自适应图像分类方法装置

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