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]批量产品性能一致性量化评价方法-CN201711339199.0有效
  • 岳继光;王栗;刘志刚;苏永清 - 同济大学
  • 2017-12-14 - 2021-11-12 - G06Q10/06
  • 本发明提出了一种批量产品性能一致性量化评价方法,属于产品性能管理技术领域。该评价方法为批量产品选取待评价的性能指标,作为评价指标;求取批量产品的评价指标权重向量以及整体一致性水平向量;将评价指标权重向量与整体一致性水平向量进行点乘,得到批量产品的一致性量化评价值。评价指标权重向量与整体一致性水平向量的向量方向一致,其中每个向量元素对应于一个评价指标;整体一致性水平向量中的每个向量元素为量化表示的批量产品在整体上关于对应的评价指标的一致性水平。本发明为批量产品性能一致性的量化评价提供了一种有效的方法,能够有效获知批量产品性能的整体质量情况,尤其适用于批次开关电源产品的性能一致性量化评价。
  • 批量产品性能一致性量化评价方法
  • [发明专利]一种芯片返修批量植球方法-CN201610475288.7有效
  • 戴建权;苏红;王海东;张先年 - 宁波麦博韦尔移动电话有限公司
  • 2016-06-23 - 2018-11-09 - H01L21/60
  • 本发明提供一种芯片返修批量植球方法,包括如下步骤:除锡、清洗,放置芯片,印刷锡膏,印刷效果检查,回流焊炉固化,固化效果检查;放置芯片时通过设计的批量植球夹具来实现芯片的批量植球。本发明通过设计一种批量植球夹具,利用现有锡膏印刷机、锡膏检查仪、回流焊炉等设备,实现焊球阵列封装(BGA)芯片植球的批量,同时减少人工操作,使植球过程自动化,植球质量判定设备化,从而提高BGA芯片植球的效率,成功率,具有批量、自动化、效率高、成功率高、运行成本低等优点。
  • 一种芯片返修批量方法
  • [发明专利]一种可移动式塑料管件批量钻孔机-CN202011383608.9在审
  • 汤岳娣 - 汤岳娣
  • 2020-12-01 - 2021-03-12 - B26F1/16
  • 本发明公开了一种可移动式塑料管件批量钻孔机,包括安装定位架,所述安装定位架的一侧设置有批量传送机构,所述安装定位架的一侧设置有填料辅助机构,所述安装定位架的顶部设置有盖板组件,所述盖板组件的顶部设置有钻孔机构本发明通过在实际使用时,批量传送机构、填料辅助机构、填料驱动机构和钻孔机构的配合使用,能够实现批量加工管件的目的,并且在批量加工的过程中,实现自动填料,以及加工完成后自动将管件移动传送走,整个过程自动化程度高
  • 一种移动式塑料管批量钻孔机
  • [发明专利]一种燃料电池催化剂浆料批量回收设备-CN202011413096.6有效
  • 张洪杰;郝金凯;邵志刚 - 中国科学院大连化学物理研究所
  • 2020-12-02 - 2021-11-05 - H01M4/88
  • 本发明公开了一种燃料电池催化剂浆料批量回收设备,本设备包括可实现载体批量浸泡的浸渍箱,浸泡过程中,通过管路连接系统以及溶液存储箱实现混合溶液进入浸渍箱内并可循环使用,通过水箱以及喷头的设置可以实现对容腔的清洗工作,同时清洗水液也可以通过管路连接系统实现过滤和循环使用;之后将浸泡完成的载体批量置于平台上,并通过压板的批量压制,以及铝合金刀片的批量位移控制,实现对载体上催化剂浆料的批量刮除,最后通过辅助集料机构实现催化剂浆料在集料桶内的存储;本设备可以实现浸泡‑刮除‑回收的系列工序,并可以实现批量浸渍以及智能化刮除,具有较高的效率。
  • 一种燃料电池催化剂浆料批量回收设备
  • [发明专利]一种神经网络非均匀量化训练方法及系统-CN202211090570.5在审
  • 程远;杨明伦;王胤睿 - 辛米尔视觉科技(上海)有限公司
  • 2022-09-07 - 2023-01-06 - G06N3/08
  • 本发明提供一种神经网络非均匀量化训练方法及系统,包括以下步骤:确定4比特非均匀量化后的各层特征矩阵的特征值;确定4比特非均匀量化后的各层权重矩阵的权重值;对所述量化后的特征值和权重值执行卷积操作得出卷积计算结果;确定4比特非均匀量化后的批量归一层;根据所述量化后的批量归一层确定4比特非均匀量化后的激活函数和池化层;本发明具有以下有益效果:通过将深度神经网络中卷积层、批量归一化、激活函数和池化全部并行化非均匀量化为4比特,并且在训练和推理过程中都以4比特量化后的参数进行前向运算,取代了传统复杂的32比特全精度浮点数计算,从而减少网络参数,降低算法复杂度,并且还可以对压缩后网络性能进行系统分析。
  • 一种神经网络均匀量化训练方法系统

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